遥感作业-关于计算机解译中的专家系统分类法与支持向量机分类法的阐述
遥感数字图像计算机解译
遥感数字图像计算机解译引言遥感技术是利用航空器、卫星等远离目标的载体获得目标的信息，并通过计算机对图像进行解析与处理的一种技术。
遥感数字图像计算机解译是对遥感数字图像进行分析、解释和提取有用信息的过程，广泛应用于地质勘探、环境监测、农业资源管理等领域。
本文将介绍遥感数字图像计算机解译的基本原理和方法。
一、遥感数字图像计算机解译的基本原理遥感数字图像计算机解译的基本原理是将遥感图像与相应的地学知识模型相结合，通过计算机进行图像处理和分析，最终得到目标物体或地物的相关信息。
其主要步骤包括数据预处理、图像增强、特征提取和分类识别等。
1. 数据预处理数据预处理是遥感数字图像解译的第一步。
这一步骤主要包括辐射校正、大气校正和几何校正等操作。
辐射校正是根据遥感图像的辐射亮度值来计算实际反射率，消除辐射因素的影响。
大气校正是根据大气光传输模型对遥感图像进行校正，消除大气散射的影响。
几何校正则是将遥感图像进行几何变换，去除图像的旋转、平移和拉伸等误差。
2. 图像增强图像增强是遥感图像解译的关键步骤，其目的是增强图像的对比度、清晰度和细节等特征，以便更好地提取目标信息。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、空间域增强、频域滤波等。
3. 特征提取特征提取是遥感图像解译的核心步骤，其目的是从图像中提取出与目标物体或地物相关的特征信息。
特征可以包括颜色、纹理、形状等。
常用的特征提取方法包括基于像素值的特征提取、基于频域变换的特征提取以及基于机器学习的特征提取等。
4. 分类识别分类识别是遥感图像解译的最终目标，其目的是将图像中的像素进行分类，将不同的地物或目标物体分别识别出来。
常用的分类识别方法包括像元分类、目标检测和物体识别等。
二、遥感数字图像计算机解译的应用遥感数字图像计算机解译在地质勘探、环境监测、农业资源管理等领域具有重要应用价值。
1. 地质勘探遥感数字图像计算机解译在地质勘探中可以帮助勘探人员对地质构造、地质体和矿产资源进行分析和解释。
如何进行遥感影像处理和地物解译的准备和操作
如何进行遥感影像处理和地物解译的准备和操作遥感是指通过航空器或卫星等远距离拍摄地球表面的图像，并利用影像处理技术进行解读和分析。
遥感影像处理和地物解译是遥感技术的重要应用领域，对于环境监测、资源调查、灾害评估等具有重要意义。
本文将介绍如何进行遥感影像处理和地物解译的准备和操作。
一、准备工作在进行遥感影像处理和地物解译之前，需要进行一些准备工作，包括获取合适的遥感影像数据、了解地区的地理背景和特征、选择合适的处理软件等。
1. 数据获取遥感影像数据可以通过多种渠道获取，包括商业遥感卫星、政府遥感机构、学术研究机构等。
选择合适的数据源是进行影像处理和解译的第一步。
需根据研究目的选择合适的数据集，考虑影像分辨率、时相、数据格式等因素。
2. 地理背景和特征的了解在进行地物解译之前，了解地区的地理背景和特征对于准确解译很关键。
包括了解地形地貌、植被类型和分布、土壤类型、水体分布等信息，可通过地图、相关文献和实地勘察等方式获取。
3. 处理软件的选择遥感影像处理和地物解译需要使用相应的软件工具。
常用的遥感影像处理软件包括ENVI、Erdas Imagine、ArcGIS等，可根据实际需求选择合适的软件进行处理和解译。
二、遥感影像处理在进行地物解译之前，通常需要对遥感影像进行一系列的处理，以提高影像质量和减少噪声。
1. 影像预处理影像预处理是指对原始影像进行几何校正、辐射校正和大气校正等处理，以纠正影像的空间分辨率、辐射定标和大气效应等问题。
通过预处理可以提高影像的准确性和可解释性。
2. 影像增强影像增强是指对原始影像进行对比度增强、滤波和色彩增强等操作，以提高影像的可视化效果和信息提取能力。
常用的影像增强方法包括直方图均衡化、拉伸变换和滤波处理等。
3. 影像分类影像分类是指将影像像素划分为不同类别，常用于地物分类和变化检测等分析。
常见的分类方法包括有监督分类和无监督分类等。
通过影像分类可以获取地物类别信息，为后续的地物解译提供基础数据。
第七章遥感数字图像计算机解译ppt课件
2
二、分类方法
非监督分类（ Unsupervised classification ）： 是在没有先验类别（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（即相似度的像元归为 一类85%，模板需要要重建。
35
三、图像分类中的有关问题
1、未充分利用遥感图像提供的多种信息 只考虑多光谱特征，没有利用到地物空间关系、
图像中提供的形状和空间位置特征等方面的信 息。 统计模式识别以像素为识别的基本单元,未能利 用图像中提供的形状和空间位置特征,其本质是 地物光谱特征分类
（3）多级切割分类法 （4）特征曲线窗口分类法
监督分类的一般步骤
采集训练样本 建立模板 评价模板 初步分类 检验分类
分类后处理 分类特征统计
训练样本选择：
取决于用户对研究区及类别的了解程度。
1）矢量多边形：使用矢量图层；自定义AOI多边形； 2）标志种子象素：利用AOI工具，用十字光标标出 一个象元作为种子象素（seed pixel）代表训练样本， 其相邻象素根据用户指定参数进行比较，直到没有 相邻象元满足要求，这些相似元素通过栅矢转换成 为感兴趣区域。
46
小波分析
小波理论起源于信号处理。由于探测精度的限
制．一般的信号都是离散的，通过分析认为信号是由多
个小波组成的，这些小波代表着不同的频率持征。小波
函数平移、组合形成了小波函数库，通过小波函数库中
区间的变化可以对某些感兴趣的频率特征局部放大，因
此．小波函数被称为数学显微镜。
47
小波分析
小波分析方法的基本思想就是将图像进行多分辨率 分解．分解成不同空间、不同频率的子图像、然后再对子 图像进行系数编码。基于小波分析的图像压缩实质上是对 分解系数进行量化的压缩。
遥感图像计算机解译
遥感图像计算机解译1. 引言遥感图像是通过遥感技术获得的地球表面信息的数字表达。
利用计算机解译遥感图像可以广泛应用于农业、地质、水资源、环境保护等领域。
本文将介绍遥感图像计算机解译的基本概念、方法和应用。
2. 遥感图像计算机解译的基本概念遥感图像计算机解译是利用计算机进行遥感图像分析和解释的过程。
它包括图像预处理、特征提取、分类和结果分析等步骤。
2.1 图像预处理图像预处理是指对遥感图像进行修正和增强，使其适合进行后续的特征提取和分类。
常见的图像预处理方法包括辐射校正、几何校正和噪声去除等。
2.2 特征提取特征提取是指从遥感图像中提取出代表不同地物或目标的特征信息。
常用的特征包括色调、纹理、形状和空间分布等。
2.3 分类分类是将遥感图像按照一定的规则分成不同的类别。
常见的分类方法包括监督分类和无监督分类。
监督分类利用训练样本进行分类，而无监督分类则根据图像中的统计信息进行分类。
2.4 结果分析结果分析是对分类结果进行评估和验证。
常见的结果分析方法包括精度评定、验证样本和混淆矩阵等。
3. 遥感图像计算机解译的方法遥感图像计算机解译的方法主要包括基于像元的解译和基于对象的解译。
3.1 基于像元的解译基于像元的解译是基于图像的像素级别信息进行解译。
该方法主要利用图像的光谱信息，通过像素的颜色和亮度等特征进行分类。
3.2 基于对象的解译基于对象的解译是将图像中的像素组织成具有空间邻近关系的对象，再利用对象的形状、纹理和上下文信息进行分类。
该方法能够提取出地物的空间信息，并更好地克服图像中的噪声和不连续性问题。
4. 遥感图像计算机解译的应用遥感图像计算机解译在农业、地质、水资源和环境保护等领域有着广泛的应用。
4.1 农业利用遥感图像计算机解译可以对农业作物进行监测和评估。
通过提取农田的植被信息可以判断植被的生长状态和产量，并提供农业生产的决策支持。
4.2 地质遥感图像计算机解译可以用于地质勘查和矿产资源的调查。
支持向量机在遥感图像处理中的应用方法(九)
支持向量机在遥感图像处理中的应用方法远程感知技术作为一种非接触式的数据获取方式，已经被广泛应用于环境监测、农业、城市规划等领域。
随着遥感图像数据量的不断增加，如何高效地处理这些数据成为一个亟待解决的问题。
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）作为一种强大的机器学习算法，已经在遥感图像处理中展现出了其独特的优势。
本文将从几个方面探讨支持向量机在遥感图像处理中的应用方法。
SVM的基本原理支持向量机是一种监督学习算法，其基本原理是找到一个最优的超平面，将不同类别的数据分隔开。
通过引入核函数，SVM可以将非线性问题映射到高维空间中，从而实现对非线性数据的分类。
在遥感图像处理中，由于图像数据通常是高维且复杂的，SVM的高维特性使得其在处理遥感图像数据时表现出了极大的优势。
SVM在遥感图像分类中的应用遥感图像分类是遥感图像处理的一个重要应用领域，其目的是根据图像中的特征对地物进行分类。
传统的遥感图像分类方法通常依赖于人工提取特征和手动设计分类器。
然而，这些方法往往面临着特征提取复杂、分类精度低等问题。
而SVM 作为一种数据驱动的分类方法，可以通过对训练数据的学习，自动提取特征并构建分类模型，从而实现对遥感图像的高效分类。
SVM在遥感图像目标检测中的应用除了分类外，目标检测也是遥感图像处理中的一个重要任务。
目标检测的目的是在遥感图像中自动识别和定位特定的目标，如建筑物、道路、植被等。
SVM可以通过对训练数据的学习，构建目标检测模型，实现对遥感图像中目标的准确检测。
SVM在遥感图像分割中的应用遥感图像分割是将遥感图像分割成若干个具有语义信息的区域的过程。
传统的遥感图像分割方法通常面临着复杂的光照和遮挡等问题，导致分割精度不高。
而SVM作为一种强大的分类器，可以在图像中自动分割出具有相似特征的区域，从而实现对遥感图像的高精度分割。
SVM在遥感图像处理中的挑战与展望然而，虽然支持向量机在遥感图像处理中展现出了强大的能力，但是在实际应用中仍然面临着一些挑战。
遥感分类的方法
遥感分类的方法1. 基于光谱特征的分类呀，这就好比根据每个人不同的外貌特点来区分他们一样。
比如说，不同的地物在光谱上的表现就像不同人的长相，我们就能通过这个来识别它们喽！比如区分草地和森林。
2. 监督分类法呢，就好像有老师指导着你去认识各种东西。
我们先告诉分类器一些典型地物的特征，然后它就能按照这些标准去区分其他的啦！比如说我们告诉它小麦是什么样的特征，它就能找到大片的小麦田呀！3. 非监督分类法呀，就有点像让小朋友自己去摸索发现不同的东西。
分类器自己去发现数据中的模式和差异，然后进行分类，多神奇呀！像发现一些之前我们可能都没注意到的地物类别呢！4. 面向对象的分类法呢，就像是把东西按照它们的属性和关系组成一个个小团体。
把具有相似特征的地物当成一个对象来处理，这样分类岂不是更准确？比如把一片房子当成一个对象来归类。
5. 时间序列分类法，哎呀呀，这就好像看一部人物随着时间变化而成长的电影一样。
通过观察地物在不同时间的状态变化来进行分类，很厉害吧！可以用来监测农作物的生长情况呢。
6. 多源数据融合分类法，哇塞，这就如同把不同的拼图碎片组合起来看到一幅完整的画面。
把各种来源的数据融合在一起，能让分类更全面，比如结合影像和地形数据。
7. 神经网络分类法，哼哼，这就跟人的大脑学习一样。
它可以像大脑一样通过训练来学会分类，超级酷的有没有！可以处理很复杂的分类问题呢。
8. 决策树分类法，嘿，这就像按照一系列的规则来做选择。
通过建立决策规则来分类，就像走迷宫按照特定路线一样清晰明了！可以区分不同的土地利用类型。
9. 支持向量机分类法，哇哦，这可是个很厉害的方法呢。
它就好像有一双特别精准的眼睛，能准确地把不同的类别区分开！在很多复杂情况下都能发挥出色哦，比如区分复杂的城市地物。
我觉得呀，这些遥感分类方法都各有特点和优势，我们要根据具体的需求和情况选择合适的方法，才能得到最准确、最有用的分类结果呀！。
遥感图像计算机解译课件
根据解译算法输出的置信度信息，评估每个地物类别的可靠性，进 而分析整体解译结果的不确定性。
敏感性分析
针对不同参数、算法和阈值设置进行敏感性分析，找出对解译结果 影响较大的因素，提高解译稳定性。
解译算法优化策略
特征选择与融合
提取多源、多尺度、多特征的信 息，利用特征选择和融合技术， 提高解译算法对复杂地物的识别
Hu矩
利用Hu矩可以描述图像中目标的形状特征，具有旋转、缩放和平移不变性。
Canny算子
Canny算子是一种经典的边缘检测算法，能够提取出较为完整和准确的形状边缘信息。
光谱特征提取
01
02
03
色彩空间转换
通过色彩空间的转换，如 RGB到HSV等，可以提取 出图像中不同波段的光谱 特征。
PCA变换
主成分分析（PCA）能够 将高维的光谱数据降维， 提取出最主要的光谱特征。
光谱角映射
通过计算两个光谱向量之 间的夹角，可以度量它们 之间的相似性，进而提取 出图像的光谱特征。
04
遥感图像分类与识别
基于像素的分 类
基于像素的分类方法将图像分割成像素，根据像素的灰度值 或颜色特征进行分类。这种方法简单易行，但对于像素之间 的空间关系考虑不足，容易受到噪声和异质性的影响。
常用的基于像素的分类算法包括K-means聚类、最大似然分 类等。这些算法通过计算像素之间的相似性或概率来进行分 类，能够取得一定的分类效果，但对于复杂的遥感图像场景 可能存在较大的误差。
能力。
深度学习技术
引入深度学习技术，构建多层次的 神经网络模型，自动学习遥感图像 的高级特征表示，提高解译精度。
集成学习方法
采用集成学习框架，融合多个单一 解译算法的输出结果，充分利用各 算法的优势，降低解译结果的不确 定性。
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。
- 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)。
关于计算机解译中的专家系统分类法与支持向量机分类法
的阐述
摘要：本文从什么叫计算机目视解译，专家系统分类法、支持向量机分类法的概念三个方面进行了阐述。
进一步详细地了解了什么是遥感图像的计算机目视解译，以及专家系统分类法与支持向量机的前沿应用
关键字：计算机目视解译专家系统分类法支持向量机分来法
遥感图像的目视解译又称目视判断，或目视判译，它指专家人员通过直接观察或借助辅助判读仪器在遥感图像上获取特定目标地物信息的过程。
目视解译的目的是从遥感图像中获取需要的地学专题地图，它需要解决的问题是判读出遥感图像中有哪些地物，他们分布在哪里，并对其数量特征给予粗略的估计。
地面各种目标地物在遥感图像中存在着不同的色、形、位的差异。
构成了可供识别的目标地物特征。
目视解译人员依据目标地物的特征，作为分析、解译、理解和识别遥感图像的基础。
目视解译的主要步骤是：从已知到未知，先易后难，先地表后深部，先整体后局部，先宏观后微观，先图形后线形。
专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。
也就是说，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题，简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。
专家系统通常由人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取等6个部分构成。
其中尤以知识库与推理机相互分离而别具特色。
专家系统的体系结构随专家系统的类型、功能和规模的不同，而有所差异。
为了使计算机能运用专家的领域知识，必须要采用一定的方式表示知识。
目前常用的知识表示方式有产生式规则、语义网络、框架、状态空间、逻辑模式、脚本、过程、面向对象等。
基于规则的产生式系统是目前实现知识运用最基本的方法。
产生式系统由综合数据库、知识库和推理机3个主要部分组成，综合数据
库包含求解问题的世界范围内的事实和断言。
知识库包含所有用“如果：〈前提〉，于是：〈结果〉”形式表达的知识规则。
推理机（又称规则解释器）的任务是运用控制策略找到可以应用的规则。
知识库用来存放专家提供的知识。
专家系统的问题求解过程是通过知识库中的知识来模拟专家的思维方式的，因此，知识库是专家系统质量是否优越的关键所在，即知识库中知识的质量和数量决定着专家系统的质量水平。
一般来说，专家系统中的知识库与专家系统程序是相互独立的，用户可以通过改变、完善知识库中的知识内容来提高专家系统的性能。
人工智能中的知识表示形式有产生式、框架、语义网络等，而在专家系统中运用得较为普遍的知识是产生式规则。
产生式规则以IF…THEN…的形式出现，就像BASIC等编程语言里的条件语句一样，IF后面跟的是条件（前件），THEN 后面的是结论（后件），条件与结论均可以通过逻辑运算AND、OR、NOT进行复合。
在这里，产生式规则的理解非常简单：如果前提条件得到满足，就产生相应的动作或结论。
推理机针对当前问题的条件或已知信息，反复匹配知识库中的规则，获得新的结论，以得到问题求解结果。
在这里，推理方式可以有正向和反向推理两种。
正向链的策略是寻找出前提可以同数据库中的事实或断言相匹配的那些规则，并运用冲突的消除策略，从这些都可满足的规则中挑选出一个执行，从而改变原来数据库的内容。
这样反复地进行寻找，直到数据库的事实与目标一致即找到解答，或者到没有规则可以与之匹配时才停止。
逆向链的策略是从选定的目标出发，寻找执行后果可以达到目标的规则；如果这条规则的前提与数据库中的事实相匹配，问题就得到解决；否则把这条规则的前提作为新的子目标，并对新的子目标寻找可以运用的规则，执行逆向序列的前提，直到最后运用的规则的前提可以与数据库中的事实相匹配，或者直到没有规则再可以应用时，系统便以对话形式请求用户回答并输入必需的事实。
由此可见，推理机就如同专家解决问题的思维方式，知识库就是通过推理机来实现其价值的。
人机界面是系统与用户进行交流时的界面。
通过该界面，用户输入基本信息、回答系统提出的相关问题，并输出推理结果及相关的解释等。
综合数据库专门用于存储推理过程中所需的原始数据、中间结果和最终结论，往往是作为暂时的存储区。
解释器能够根据用户的提问，对结论、求解过程做出说明，因而使专家系统更具有人情味。
知识获取是专家系统知识库是否优越的关键，也是专家系统设计的“瓶颈”问题，通过知识获取，可以扩充和修改知识库中的内容，也可以实现自动学习功能。
早期的专家系统采用通用的程序设计语言（如fortran、pascal、basic等）和人工智能语言（如lisp、prolog、smalltalk等），通过人工智能专家与领域专家的合作，直接编程来实现的。
其研制周期长，难度大，但灵活实用，至今尚为人工智能专家所使用。
大部分专家系统研制工作已采用专家系统开发环境或专家系统开发工具来实现，领域专家可以选用合适的工具开发自己的专家系统，大大缩短了专家系统的研制周期，从而为专家系统在各领域的广泛应用提供条件。
专家系统的基本工作流程是，用户通过人机界面回答系统的提问，推理机将用户输入的信息与知识库中各个规则的条件进行匹配，并把被匹配规则的结论存放到综合数据库中。
最后，专家系统将得出最终结论呈现给用户。
支持向量机(Support Vector Machine，SVM)是Corinna Cortes和Vapnik 等于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。
在机器学习中，支持向量机（SVM，还支持矢量网络）是与相关的学习算法有关的监督学习模型，可以分析数据，识别模式，用于分类和回归分析。
支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）之间寻求最佳折中，以求获得最好的推广能力。
在机器学习中，支持向量机（SVM，还支持矢量网络）是与相关的学习算法有关的监督学习模型，可以分析数据，识别模式，用于分类和回归分析。
给定一组训练样本，每个标记为属于两类，一个SVM训练算法建立了一个模型，分配新的实例为一类或其他类，使其成为非概率二元线性分类。
一个SVM模型的例子，如在空间中的点，映射，使得所述不同的类别的例子是由一个明显的差距是尽可。