遥感图像分类
遥感图像分类技术研究
遥感图像分类技术研究一、遥感图像分类的基本概念及背景遥感图像分类是指利用计算机方法将遥感图像进行自动分类，将像元或像素点归类为不同的地物或地物类型。
遥感图像是指通过遥感传感器获取的地球表面信息的图像，主要包括航空遥感、卫星遥感等。
遥感图像分类技术可以广泛应用于国土资源调查、环境遥感监测、农业与林业等许多领域。
二、遥感图像分类技术因素1. 数据预处理数据预处理是遥感图像分类技术中非常重要的一步，主要是对遥感图像进行初步去噪、辐射校正等操作，以提高其质量和可用性。
常用的预处理方法包括滤波、辐射定标、大气校正等。
2. 特征提取遥感图像的特征提取是将遥感图像中的自然结构转换为计算机可识别的数字特征向量的过程。
常用的特征提取方法包括基于纹理的方法、基于谱特征的方法以及形状特征提取方法等。
3. 分类算法常见的遥感图像分类算法包括最大似然法、支持向量机、神经网络等。
其中，最大似然法和支持向量机算法是应用最广泛的两种算法，具有较高的分类准确性和泛化性能。
三、常见的遥感图像分类方法1. 基于纹理分析的方法纹理是指由几何形状、大小、密度、亮度等因素共同作用形成的某种规则的表现形式。
其基本特点是在局部区域内具有规则和可重复性。
利用遥感图像的纹理数据，可以利用基于灰度共生矩阵、滤波器和小波等方法进行纹理分析。
基于纹理分析的方法适用于研究土地利用类型、森林类型等需要区分细致的地物类型。
2. 基于谱信息的方法基于谱信息的遥感图像分类方法利用遥感图像数据的光谱特征进行分类。
这种方法主要基于多光谱数据分类和高光谱数据分类。
多光谱数据是指每个像元采集了数个波段的数据，而高光谱数据则包含了更多的波段数据。
采用基于谱信息的方法可以对土地覆盖类型、植被类型等大尺度空间范围的遥感图像进行分类。
3. 基于空间信息的方法基于空间信息的遥感图像分类方法是指利用遥感图像像素的空间位置信息，结合图像的特征提取和分类方法进行分析。
这种方法主要通过分析像素到邻域像素之间的距离、方向和大小等因素来提取空间信息。
遥感图像的分类课件
理等空间信息。
区域生长法
从种子点开始，根据像素之间的 相似性（如灰度值、纹理等）进 行区域扩展，直到无法再扩展为 止。然后对每个区域进行特征提
取和分类。
随机森林
随机森林是一种集成学习算法， 通过构建多个决策树并结合它们 的预测结果来进行分类。这种方 法能够处理高维特征，并在一定
支持向量机（SVM） SVM是一种二分类模型，通过寻找最优超平面来对像素进 行分类。对于多类别分类问题，可以通过构建多个二分类 器来解决。
K最近邻（KNN） KNN算法根据像素周围K个最近邻的类别来决定该像素的 类别。这种方法考虑了空间上下文信息，通常能够取得较 好的分类效果。
基于对象的分类算法
分水岭算法
遥感图像分类的基本流程
• 流程概述：遥感图像分类的基本流程包括数据预处理、特征提取、分类器设计和分类结果评价四个主要步骤。其中，数据 预处理是对原始遥感图像进行预处理操作，如去噪、增强等，以改善图像质量和提高分类精度；特征提取是从预处理后的 图像中提取出有效的光谱、空间、纹理等特征，为后续分类器设计提供输入；分类器设计是根据提取的特征，选择合适的 算法设计分类器，实现对图像的自动分类；分类结果评价是对分类结果进行评估和分析，以验证分类方法的有效性和可行性。
城市用地分 类
遥感图像分类可用于城市用地类型的 识别与划分，为城市规划提供基础数 据。
城市扩展与变化监测
利用遥感图像分类技术对城市扩展和 变化进行监测，为城市规划和管理提 供科学依据。
遥感图像分类的研究前沿与挑战
深度学习技术应用
将深度学习技术应用于遥感图像分类， 提高分类精度和自动化程度。
遥感图像的分类与解译技术
遥感图像的分类与解译技术随着科技的发展，遥感技术已经被广泛应用于农业、城市规划、环境保护等领域。
利用遥感技术获取的图像数据不仅有助于对地球物理现象的探测和研究，而且为许多应用提供有力的支持。
遥感图像的分类与解译技术就是其中的重要组成部分。
本文将重点介绍遥感图像的分类与解译技术。
一、图像分类的基本过程图像分类是一种将多光谱遥感图像分割成具有特定类别的区域的过程。
图像分类的基本过程可以分为以下几个阶段：1. 预处理阶段：对遥感图像进行去噪、几何校正和辐射校正等预处理工作。
2. 特征向量提取：将预处理后的图像转换为可供分类器使用的特征向量。
3. 分类器设计：选择适合该任务的分类器。
4. 图像分类：利用分类器对图像进行分类。
5. 后处理：对分类结果进行后处理，包括空间滤波、形态学操作等。
二、遥感图像的解译技术遥感图像的解译技术是指根据地物的形状、大小、纹理和空间分布等信息，对遥感图像中的地物进行语义识别和解译的过程。
遥感图像的解译技术可以分为以下几种类型：1. 监督分类法：监督分类法是指使用已知类别的训练样本对遥感图像进行分类。
常用的监督分类器包括最小距离分类、支持向量机、决策树、随机森林等。
2. 无监督分类法：无监督分类法是指不使用已知类别信息对遥感图像进行分类。
常用的无监督分类器包括K-means算法、ISODATA算法、自组织神经网络等。
3. 物体识别技术：物体识别技术是指利用遥感图像的几何和光谱信息对地物进行识别。
常用的物体识别技术包括形状分析、纹理分析、物体对比度分析等。
三、遥感图像分类的应用遥感图像分类技术在许多领域都有广泛的应用，以下是一些典型的应用：1. 农业领域：遥感图像分类技术可以用于农作物种植面积和类型的识别、土地质量分级、作物生长监测等。
2. 环境保护领域：遥感图像分类技术可以用于污染区域和水质等环境指标的监测和识别。
3. 城市规划领域：遥感图像分类技术可以用于城市土地利用类型的识别、城市扩张的监测等。
遥感图像分类方法与准确性评价指标
遥感图像分类方法与准确性评价指标遥感图像分类是利用遥感数据进行地物分类的过程，其目的是将遥感图像中的不同地物进行识别与分类。
在遥感图像分类中，有效的分类方法和准确性评价指标对于获得准确的分类结果至关重要。
一、常用的遥感图像分类方法1. 监督分类方法监督分类方法是指在进行分类之前，通过在选定的地物样本中确定其类别，并利用这些样本进行分类算法的训练。
常用的监督分类方法包括最大似然分类、支持向量机、决策树等。
最大似然分类是一种基于统计理论的方法，其基本假设是不同类别地物的像元值符合某种概率分布。
支持向量机是一种基于几何学原理的分类方法，其核心思想是将不同类别地物的像元用超平面分割成两个部分，以实现分类。
决策树是一种基于判定树的分类方法，通过根据不同属性进行逐级判定，最终将地物分类。
2. 无监督分类方法无监督分类方法是指在进行分类之前不需要先进行样本标签的确定，而是根据图像中像元之间的相似性和差异性进行聚类。
常用的无监督分类方法包括K-means 聚类、高斯混合模型等。
K-means聚类是一种基于距离度量的分类方法，其核心思想是将图像中的像元根据相似性进行分组，形成不同的类，实现地物分类。
高斯混合模型是一种基于概率统计的分类方法，通过假设图像像元符合多个高斯分布的线性组合，确定不同类别地物的概率分布。
二、遥感图像分类准确性评价指标1. 精度（Accuracy）精度是指分类结果中被正确分类的像元数占总像元数的比例。
精度越高，表示分类结果越准确。
在实际应用中，精度常常使用整体精度（Overall Accuracy）和Kappa系数进行评价。
整体精度是指分类正确的像元数占总像元数的比例，其范围为0到1之间，1表示分类完全正确。
Kappa系数是基于整体精度的一种校正指标，它考虑了分类结果与随机分类之间的差异性，范围也在0到1之间，1表示没有误分类。
2. 生产者精度（Producer's Accuracy）生产者精度是指在分类结果中，某一类地物被正确分类的像元数占该类地物实际像元数的比例。
遥感图像分类方法及应用示例
遥感图像分类方法及应用示例遥感技术是通过卫星、飞机等远距离传感器获取地表信息的一种技术手段。
遥感图像分类是遥感技术中的一项重要任务，它可以将遥感图像中的像素按照其特征进行分类，并生成分类结果。
本文将介绍遥感图像分类的方法，并给出一些应用示例。
一、遥感图像分类方法1. 基于像元的分类方法基于像元的分类方法是将遥感图像中的每个像素点看作一个样本进行分类，通过像素点的光谱特征来确定其所属类别。
常见的方法有最大似然法、支持向量机等。
最大似然法是一种基于统计学原理的分类方法，它通过求解样本的概率密度函数来确定像素点的类别。
支持向量机是一种基于样本间距离的分类方法，它通过构建超平面将不同类别的样本分开。
2. 基于对象的分类方法基于对象的分类方法是将遥感图像中的像素组成的对象进行分类，通过对象的形状、纹理等特征来确定其所属类别。
常见的方法有基于区域的分割和基于对象的分类。
基于区域的分割将遥感图像中的像素按照相似性进行分组，形成具有相同特征的区域。
基于对象的分类是在分割得到的区域基础上，通过提取区域的特征来确定其所属类别。
3. 基于深度学习的分类方法随着深度学习技术的发展，基于深度学习的分类方法在遥感图像分类中得到了广泛应用。
深度学习通过构建深层神经网络模型，可以自动学习遥感图像中的特征表示。
常见的方法有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
卷积神经网络可以有效地提取图像的空间特征，循环神经网络可以捕捉图像序列的时序特征。
二、遥感图像分类的应用示例1. 农作物类型分类农作物类型分类是农业生产中的重要任务，可以帮助农民了解农田的分布情况和种植结构，指导农作物管理和精细化农业。
通过遥感图像分类方法，可以将农田遥感图像中的不同农作物进行分类，比如小麦、玉米、水稻等。
这样可以帮助农民进行农作物识别和农田监测，提高农业效益。
2. 土地利用分类土地利用分类是城市规划和土地资源管理中的重要任务，可以帮助决策者了解土地利用的分布情况和变化趋势，指导城市规划和土地资源开发。
遥感图像分类的流程及相关算法
遥感图像分类的流程及相关算法在遥感应用领域，遥感图像分类是一项重要的任务，它可以帮助我们理解地表覆盖的类型和分布情况，为环境监测、土地利用规划、资源管理等提供基础数据支持。
本文将介绍遥感图像分类的流程以及一些常用的分类算法。
一、遥感图像分类的流程遥感图像分类的流程通常包括以下几个步骤：数据收集、数据预处理、特征提取、分类算法选择、分类模型训练和评估等。
首先，数据收集是遥感图像分类的前提，可以通过卫星采集或航空摄影等方式获取图像数据。
接下来，需要对原始数据进行预处理，包括大气校正、辐射定标、几何校正等，以确保数据的准确性和可比性。
然后，特征提取是图像分类的关键步骤，它可以帮助我们从图像中提取出能够反映地物类别的特征信息。
特征可以基于像素级别或对象级别进行提取，常用的特征包括光谱特征、纹理特征、形状特征等。
此外，可以利用主成分分析、小波变换等方法对特征进行降维处理，以减少计算量并提高分类效果。
在选择分类算法时，需要根据具体任务和数据特点进行合理选择。
常见的分类算法包括支持向量机、随机森林、神经网络等，每个算法都有其优缺点和适用场景。
在选择算法时应考虑分类准确性、计算效率、参数设置等因素。
分类模型训练是通过使用标记好的样本数据对分类算法进行训练，建立分类模型。
样本数据的标记可以通过人工的方式获取，也可以利用无标签数据和半监督学习等方法进行获得。
在训练过程中，需要合理划分训练集和验证集，并进行交叉验证以评估模型的性能。
最后，需要对分类模型进行评估，以评估分类结果的准确性和可靠性。
常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值等，通过比较不同算法的评估结果，可以选择最佳的分类模型。
二、常用的遥感图像分类算法1. 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）：SVM是一种常用的分类方法，它能够有效地处理高维数据，具有较好的泛化能力。
SVM通过找到一个最优的超平面，将不同类别的数据分开。
2. 随机森林（Random Forest）：随机森林是一种集成学习算法，由多个决策树组成。
遥感图像分类
原始遥感图像
对应的专题图像
用光谱信息 对影像逐个 像元地分类， 在结果的分 类地图上会 出现“噪声”
产生噪声的原因有原始影像本身的噪声，在地类 交界处的像元中包括有多种类别，其混合的幅射 量造成错分类，以及其它原因等
另外还有一种现象，分类是正确的，但某种类别 零星分布于地面，占的面积很小，我们对大面积 的类型感兴趣，因此希望用综合的方法使它从图 面上消失
简单集群分类方法
K-均值法（K-means Algorithm） Cluster分类法 迭代自组织数据分析技术方法（Iterative
Self-Organization Data Analysis Techniques， ISODATA）
通过自然的聚类，把它分成8类
K-均值算法的聚类准则是使每一聚类中，像元到 该类别中心的距离的平方和最小
A. 按照某个原则选择一些初始聚类中心 B. 计算像元与初始类别中心的距离，把像素分配
到最近的类别中
C. 计算并改正重新组合的类别中心 D. 过程重复直到满足迭代结束的条件
仅凭遥感影像地物的光谱特征的分布 规律，即自然聚类的特性，进行“盲 目”的分类
其分类的结果只是对不同类别达到了 区分，但并不能确定类别的属性；其 类别的属性是通过分类结束后目视判 读或实地调查确定的
遥感图像计算机分类
色调、颜色、阴影、形状、纹理、大小、位置、图型、相关布局
基于光谱的
基于空间关系的
遥感图像特征集
遥感图像 遥感图像计算机分类流程框图
将影像数据的连续变化转化为地图模式， 以提供给用户有意义的信息
获得关于地面覆盖和地表特征数据的更深 刻的认识
较目视解译客观，在分析大数据集时比较 经济
基本思想：通过迭代，逐次移动各类的中心，直 至得到最好的聚类结果为止
遥感图像的分类方法
遥感图像的分类方法
遥感图像的分类方法常见有以下几种：
1. 监督分类方法：该方法需要先准备一些具有标签的样本数据集进行训练，并从中学习模式进行分类。
常见的监督分类方法包括最大似然分类、支持向量机等。
2. 无监督分类方法：该方法不需要标签样本数据集，通过对图像像素进行统计分析和聚类来确定类别。
常见的无监督分类方法包括K均值聚类、高斯混合模型等。
3. 半监督分类方法：该方法结合监督和无监督分类方法的优势，同时利用有标签和无标签样本数据进行分类。
常见的半监督分类方法包括标签传播、半监督支持向量机等。
4. 深度学习分类方法：近年来，随着深度学习方法的发展，基于卷积神经网络（CNN）的遥感图像分类方法变得流行。
这些方法通过搭建深度学习网络模型并使用大量的标签样本进行训练，能够实现较高的分类精度。
除了以上几种方法外，还有基于纹理特征、形状特征等的分类方法。
不同的分类方法适用于不同的遥感图像场景和实际需求。
综合考虑数据集大小、分类效果、计算时间等因素，选择合适的分类方法对于遥感图像的分类任务非常重要。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
不同类地物的点集群在特征空间内一 般是相互分离的
特征点集群在特征空间中的分布大 致可分为如下三种情况：
理想情况——不同 类别地物的集群至 Bj
少在一个特征子空
植被
间中的投影是完全
可以相互区分开的
Bi
典型情况——不同类
别地物的集群，在任
一子空间中都有相互
相同地物具有相同或者相似的光谱特征（光谱相似 性）；不同地物具有不同的光谱特征（光谱差异性）
在特征空间中，依据像元 相似度的大小，归类相似 的像元，分离不相似的像 元，并给每一个像元赋类 别值的过程
分类的总目标是将图像中 所有的像元自动进行土地 覆盖类型或土地覆盖专题 的分类
原始遥感图像
对应的专题图像
5. 按判别准则进行像元 所属的判别
主要步骤 选择训练样本区
➢确定类别数 ➢对每类选择足够多的有代表性的样本 ➢分类前分析样本区质量
选择合适的分类算法 分类结果的精度评价
准确性——确保选择的样区与实际地物的 一致性
代表性——考虑到地物本身的复杂性，所 以必须在一定程度上反映同类地物光谱特 性的波动情况
重叠的现象存在，但
在总的特征空间中可
水
以完全区分的。这时
可采用特征变换使之
变成理想情况进行分
类
一般情况——无论在总的 特征空间中，还是在任一
子空间中，不同类别的集
群之间总是存在重叠现象
这时重叠部分的特征点所
水
对应的地物，在分类时总
会出现不同程度的分类误
差，这是遥感图像中最常
见的情况
“物以类聚”，而图像分类的依据通 常是像元之间的相似性。相似性通常 又采用“距离”来度量。
遥感图像计算机分类
色调、颜色、阴影、形状、纹理、大小、位置、图型、相关布局
基于光谱的
基于空间关系的
遥感图像特征集
遥感图像 遥感图像计算机分类流程框图
原始影像数据的准备 图像变换及特征选择
分类器的设计 初始类别参数的确定 逐个像素的分类判别
形成分类编码图像 输出专题图
光谱特征空间：以各波段图像的亮度 分布为坐标轴组成的空间
事先已经知道类别的部分信息（即类别的 先验知识），对未知类别的样本进行分类 的方法
根据已知训练场地提供的样本，通过选择 特征参数，建立判别函数，然后把图像中 各个像元点归划到给定类中的分类处理
1. 确定每个类别的样区 2. 学习或训练
3. 确定判别函数和相身的统计特征及点群的分 布情况，从纯统计学的角度对图像数据进 行类别划分
分类：通过对已知类别的训练集的分析， 用样本的特征建立一个关于类别属性准确 划分的模型，以便用来判定新的未知数据 的类别
将影像数据的连续变化转化为地图模式， 以提供给用户有意义的信息
获得关于地面覆盖和地表特征数据的更深 刻的认识
在分析大数据集时比较经济 较目视解译客观 可对复杂的多波段数据及其相互关系进行
有效分析
光谱模式识别
空间模式识别
新方法
统计分类 结构分类 模糊分类 神经网络分类 小波分析 专家系统
道路R
水体W
水稻S
蔬菜V
碎石地S
田埂T
根据应用目的和区域，有选择的决定分类类 别，避免出现一些不必要的类别
可以控制训练样本的选择 可以通过检查训练样本来决定训练样本是否
被精确分类，从而避免分类中的严重错误， 分类精度高 避免了非监督分类中对光谱集群的重新归类 分类速度快
主观性
由于图像中间类别的光谱差异，使得训练 样本没有很好的代表性
训练样本的获取和评估花费较多人力时间 只能识别训练中定义的类别
距离判别函数和距离判别规则
➢最小距离分类法 ➢平行六面体分类法
概率判别函数和贝叶斯判别规则
➢最大似然分类法
在没有先验类别（训练场地）作为样本的 条件下，即事先不知道类别特征，主要根 据像元间相似度的大小进行归类合并（将 相似度大的像元归为一类）的方法
这种分类法在盒子重叠区域 有错分现象，错分与比较盒 子的先后次序有关
地物类数据在特征空间中构成特定的点群
每一类的每一维数据都在自己的数轴上为正态分布， 该类的多维数据就构成了一个多维正态分布
各类的多维正态分布模型各有其分布特征
利用各类的已知数据（训练区），求出均值、方差及 协方差等特征参数，从而求出总体的概率密度函数
统计性——选择的训练样区内必须有足够 多的像元
▪ 植被 老城区 耕地 水 新城区
建立类别的判别函数
绿
255
植
新城区
被
• •
水
•
•
0
•
老城区
耕地
255 红
255 蓝
距离判别函数和距离判别规则
◦ 最小距离分类法 ◦ 最近邻分类算法 ◦ 平行六面体分类法
概率判别函数和贝叶斯判别规则
◦ 最大似然分类法
在此基础上，对于任何一个像元，通过求出每个像素 对于各类别的归属概率（对于待分像元x，从属于分 类类别k的概率），把该像素分到归属概率最大的类 别中去
利用概率判别函数与贝叶斯判别规则 进行分类
优点：
➢考虑特征空间中类别的形状、大小和定位
缺点：
➢计算量大，计算时间长 ➢假定地物光谱特征呈正态分布
空间信息技术系 任课教师：杨晓霞 yangxx2003@
2012年3月
图像分类基本概念和原理 遥感图像分类过程 监督分类方法 非监督分类方法 数字图像分类新技术 提高分类精度的方法
遥感图像分类是遥感数字图像处理的 重要环节，也是遥感应用最广泛的领 域之一
计算机分类的概念 判别函数与判别规则 影像空间与特征空间 特征空间中的距离
距离可以有不同的具体定义
➢几何距离：欧式距离、绝对值距离 ➢统计距离：马氏距离
X到集群中心在多维空间中距离的绝对值之总和来
表示
m
dTi | X M ij |
j 1
马氏距离几何意义：X到类重心之间的加权距离， 其权系数为协方差
按人工干预的程度不同，可以分为： 监督分类法 非监督分类法
基本思想是设法计算未知矢量X到有关类别 集群之间的距离，哪类距离它最近，该未 知矢量就属于那类
距离判决函数偏重于集群分布的几何位置 距离判别规则是按最小距离判别的原则
以一个包括该集群的“盒子” 作为该集群的判别函数
判决规则为若未知矢量X落 入该“盒子”，则X分为此 类，否则再与其它盒子比较