遥感原理与应用遥感图像分类.ppt
辽宁工程技术大学,测绘学院遥感原理与及应用,课程名称,主讲教师：董,山,E-mail:公共：个人：摄影测量与遥感教研室,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,第六章 遥感图像分类,遥感图像分类,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,第六章 遥感图像分类从影像上提取信息方法目视判读和计算机自动分类。与目视判读的联系与区别w 目视判读：对遥感图像上的各种特征进行综合分析、比较、推理和判断，最后提取感兴趣的信息。w 计算机自动分类：计算机根据一定的算法把图像上所有的像素或像素组分类，提取感兴趣的信息。,遥感图像分类,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,第六章 遥感图像分类本章主要内容:图像分类基本知识：模式识别、特征变换与特征选择遥感图像分类的基本原理 监督法分类最大似然法、最小距离分类法、平行六(多)面体法 非监督法分类K-均值聚类法、ISODATA 分类法分类后处理和精度分析影像平滑、精度分析,遥感图像分类,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,第六章 遥感图像分类6-1、6-2节知识点w 掌握：特征空间、模式识别概念模式识别的方法遥感图像的分类原理w 了解：特征变换与特征选择,遥感图像分类,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,测绘学院辽宁工程技术大学,遥感图像分类基本知识6-1 基本知识模式识别特征变换与特征选择遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,6-1 基本知识模式识别w 模式识别技术在遥感技术领域的具体应用w 模式识别是对一系列过程或事件的分类与描述，识别时具有某些相类似的性质的过程或事件就分为一类。w 方法有统计法（或决策论方法）、语言结构法（句法方法）、模糊法及神经网络法,遥感图像分类基本知识,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,6-1 基本知识模式识别-统计模式识别w 对研究模式（对象）进行大量的统计分析，抽出反映模式本质的特点、特征而进行识别。,遥感图像分类基本知识,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,遥感图像分类基本知识,6-1 基本知识模式识别-统计模式识别光谱特征空间w 同名地物点在不同波段图像中亮度的观测量将构成一个多维的随机向量X，称为光谱特征向T式中n-图像波段总数；xj-地物图像点在第i波段图像中的亮度值。w 如TM图像上任一个点TM=TM1，TM2，TM3，TM4，TM5，TM6，TM7,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,波谱特性曲线与响应曲线,PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,测绘学院,遥感图像分类基本知识6-1 基本知识模式识别-统计模式识别特征空间及地物聚类w 用亮度值轴构成一个直角坐标空间,三维特征空间辽宁工程技术大学,二维特征空间遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,测绘学院辽宁工程技术大学,遥感图像分类基本知识6-1 基本知识模式识别-统计模式识别地物在特征空间中的聚类情况理想情况典型情况一般情况遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,6-1 基本知识模式识别-句法模式识别w 研究图像的结构信息对图像进行识别。,遥感图像分类基本知识,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,6-1 基本知识模式识别-模糊模式识别w 根据最近发展起来的模糊理论与方法，以遥感图像反映地物最明显、最本质的特征（光谱本质特征或空间本质特征）为基础进行识别分类。,遥感图像分类基本知识,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,6-1 基本知识模式识别-神经网络分类w 是进一步模拟人脑的识别分类能力，利用神经网络技术的一种模式识别方法。,遥感图像分类基本知识,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,6-1 基本知识特征变换与特征选择-特征变换w 概念：将原始图像通过一定的数字变换生成一组新的特征图像，这一组新图像信息集中在少数几个特征图像上。w 目的：数据量有所减少，去相关；特征更明显有助于分类。w 常用的特征变换：主分量变换、哈达玛变换、生物量指标变换、比值变换以及缨帽变换等。,遥感图像分类基本知识,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,6-1 基本知识特征变换与特征选择-特征选择w 概念：用最少的影像数据进行最好地分类。这样就需在这些特征影像中，选择一组最佳的特征影像进行分类，这就称为特征选择。w 例如，从原有的m个特征中选择出最佳的n（n=m）个特征。,遥感图像分类基本知识,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,6-1 基本知识特征变换与特征选择-特征选择w 方法1.定性的方法2.定量的方法相关系数法距离测度：类内距离越小，类间距离越大散布矩阵测度：类内散布矩阵和类间散布矩阵,遥感图像分类基本知识,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,6-2 遥感图像分类的基本原理遥感图像分类的概念与原理w 遥感图像是通过亮度值（反映地物的光谱信息）和空间变化（反映地物的空间信息）来表示不同的地物。,遥感图像分类遥感图像分类的基本原理,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,6-2 遥感图像分类的基本原理遥感图像分类的概念与原理w 遥感图像分类就是利用计算机对遥感图像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析，选择作为分类判据的特征（光谱特征、纹理特征等），并用一定的手段将特征空间划分为互不重叠的子空间，然后将图像中的各个像元划归到各个子空间去。,遥感图像分类遥感图像分类的基本原理,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,遥感图像分类基本原理像元值,波段2,像元值,分类类别的特征（特征空间）,A,B,波段1采样（提取训练数据）,A,BC,分类结果,C,分类,图像PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,分类后结果,遥感图像分类基本原理匀质的像元组,遥感图像PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,6-2 遥感图像分类的基本原理遥感图像分类的概念与原理w 遥感图像分类的理论依据是：在理想的条件下，同类地物在相同的条件下应具有相同的或相似的光谱信息特征和空间信息特征，从而表现出同类地物的某种内在的相似性，即同类地物像元的特征向量将集群在同一特征空间区域。w 遥感图像分类的关键问题是选择适当的分类规则（也叫分类器），通过分类器把图像分成不同类别。,遥感图像分类遥感图像分类的基本原理,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,6-2 遥感图像分类的基本原理遥感图像分类方法w 分类方法：监督法与非监督法分类,nn,监督法分类（Supervised classification）：知道样区类别的信息非监督法分类（UnsupervisedClassification）：不知道样区类别的信息,遥感图像分类遥感图像分类的基本原理,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,6-3 监督分类6-36节知识点w 掌握：非/监督分类、训练场地、训练样本非/监督分类方法、非/监督分类的比较w 了解：非/监督分类过程、分类后处理及提高分类精度的方法、遥感图像分类新方法,遥感图像分类监督分类,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,6-3 监督分类监督 分类w 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化到指定类中的分类方法。,遥感图像分类监督分类,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,6-3 监督分类监督 分类思想w 根据已知的样本类别和类别的先验知识，确定判别函数和相应的判别准则，其中利用一定数量的已知类别函数中求解待定参数的过程称之为学习或训练，然后将未知类别的样本的观测值代入判别函数，再依据判别准则对该样本的所属类别作出判定。,遥感图像分类监督分类,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,6-3 监督分类监督 分类w 训练场地（training site）是从所要研究的地区中确定的包含所有要去分类的，并对每个类具有代表性样品的集合。w 训练样本（training sample）又称“训练组”或“训练区”。指监督分类法中由先验类别选取的已知样本。它用来建立分类标准。,遥感图像分类监督分类,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,6-3 监督分类判别函数和判别规则w 判别函数当各个类别的判别区域确定后，用来表示和鉴别某个特征矢量属于哪个类别的函数。w 判别规则判断特征矢量属于某类的依据。,遥感图像分类监督分类,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,6-3 监督分类判别函数和判别规则w 常用的两种判别函数和判别规则：概率判别函数和贝叶斯判别规则距离判别函数和判别规则,遥感图像分类监督分类,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,6-3 监督分类概率判别函数和贝叶斯判别规则w 同类地物在特征空间中形成一个从属于某种概率分布的集群。w 概率判别函数：把某特征矢量X落入某类集群的条件概率当成分类判别函数。w 贝叶斯判别规则：把X落入某集群的条件概率最大的类为X的类别。贝叶斯判别规则是以错分概率或风险最小为准则的判别规则。w 根据概率判别函数和贝叶斯判别规则来进行的分类通常称为最大似然分类法。,遥感图像分类监督分类,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,6-3 监督分类距离判别函数和判别规则w 基本思想：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，该未知矢量就属于哪类。w 距离判别规则是按最小距离判别的原则：欧氏（Euclidean）距离、绝对值距离、马氏（Mahalanobis）距离w 基于距离判别函数和判别规则，在实践中以此为原理的分类方法称为最小距离分类法。,遥感图像分类监督分类,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,dB,dA,类别A分割线,类别 X：因为,距类别 B 的距离dB最小，所以分到 B 类。类别B的平均值,波段2,dC类别C波段1最小距离分类法的原理PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,6-3 监督分类平行六(多)面体法（parallelepiped/box classifier）w 监督分类法之一。是在三维（或更多维）特征空间中，每类形成一个平行六面体（或多面体），待分个体（样本）落入某平行六面体（或多面体）中，则归属某一类，否则被拒绝。w 平行六面体，一般以每类均值坐标点为中心，两倍标准差（在每个变量上）为棱长，以使分类满足要求。,遥感图像分类监督分类,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,平行六面体分类法的原理,类别 X:因为落入城市区,所以分到城市区类。,PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,6-3 监督分类监督分类过程w 选择样区：根据已知的样本类别和先验知识；w 学习或训练：利用一定数量的已知类别函数中求解待定参数；w 确定每一类的判别函数和相应的判别准则；w 计算未知类别的样本观测值的在每一类函数值；w 判别：按一定准则对该样本作出判定。,遥感图像分类监督分类,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,6-3 监督分类训练样区的选择w 包含所有要区分的类别w 准确性、代表性和统计性w 训练样本数目至少要n+1个（n 为特征空间的维数）,遥感图像分类监督分类,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,选择样本区域,PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,计算每个类别的M 和，,建立类别的判别函数,PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,根据判别函数逐个像素的分类判别,PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,分类结果影像的形成,PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,分类得到的专题图,PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,6-3 监督分类监督分类的优缺点-优点w 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；w 可以控制训练样本的选择；w 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；w 避免了非监督分类中对光谱集群的重新归类。,遥感图像分类监督分类,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,6-3 监督分类监督分类的优缺点-缺点w 主观性；w 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；w 训练样本的获取和评估花费较多人力时间；w 只能识别训练中定义的类别。,遥感图像分类监督分类,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,6-4 非监督分类非监督分类w 非监督分类是指人们事先对分类过程不施加任何的先验知识，而仅凭数据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。非监督分类也称聚类分析。,遥感图像分类非监督分类,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,6-4 非监督分类非监督分类w 与监督法的先学习后分类不同，非监督法是边学习边分类，通过学习找到相同的类别，然后将该类与其他类区分开，但是非监督法与监督法都是以图像的灰度为基础的。通过统计计算一些特征参数，如均值、协方差等进行分类的。所以也有一些共性。,遥感图像分类非监督分类,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,6-4 非监督分类非监督分类w 非监督分类的主要方法是聚类分析。w 聚类（Cluster）是把一组像素按照相似性归成若干类别，即“物以类聚”。w 它的目的是使得属于同一类别的像素之间的距离尽可能的小而不同类别上的像素间的距离尽可能的大。,遥感图像分类非监督分类,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,Clusters,PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,6-4 非监督分类非监督分类w 聚类分析（cluster analysis）也叫集群分析，是依据特征空间中相似性样品集合于一定空间范围而形成集群的原理，确定一种反映个体间内在联系的分类结构（谱系图或树状图）。即按照亮度值向量或波谱样式在特征空间聚集的情况划分点群或类别的分类方法。,遥感图像分类非监督分类,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,遥感图像分类非监督分类6-4 非监督分类典型 的聚类分析程序一个典型的聚类分析程序包括：w 选定初始聚类中心w 用最小距离原则进行归类w 检查和修改聚类中心w 输出分类结果,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,6-4 非监督分类典型 的聚类分析程序选定初始聚类中心w 初始聚类中心亦叫“种子（Seed）”，是在程序开始时选定几个均值向量，作为假定的聚类中心，并不一定是真正的聚类中心。w 选定方法有两种：（1）按照一定的算法由程序本身来产生；（2）由用户根据经验或图像直方图的情况直接提供均值向量数据。,遥感图像分类非监督分类,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,遥感图像分类非监督分类,6-4 非监督分类典型 的聚类分析程序用最小距离原则进行归类w 选定了聚类中心后，就要计算每个像元到各个中心之间的距离，用最小距离的原则把像元规划到不同的集群或类别。w 在最小距离分类中常用的距离n函数：欧几里德距离：i=1cD c=|x i x i|i=1其中 xi 为聚类中心，n为波段数。,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,6-4 非监督分类典型 的聚类分析程序检查和修改聚类中心w 根据规定的参数来检查前一循回中归类的结果。决定进行再分裂、合并或者取消某些集群。,遥感图像分类非监督分类,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,6-4 非监督分类典型 的聚类分析程序检查和修改聚类中心-再分裂w 已有的集群数小于参数“预期的集群数”；w 某一类的像元数大于参数“一类中的最大像元数”，或标准差超过了参数“最大标准差”；w 当一个均值的点群或类别的第j个波段的标准差Sj超过了最大标准差时，就分裂为两个新的集群中心。,遥感图像分类非监督分类,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,6-4 非监督分类典型 的聚类分析程序检查和修改聚类中心-合并w 把原来已分为两个集群的像元合并到一起，重新计算其中心（均值）。（1）两个集群之间的统计距离小于确定的阈值（最小集群间距）；（2）集群的数目超过了规定的“最大分类数”。,遥感图像分类非监督分类,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,6-4 非监督分类典型 的聚类分析程序检查和修改聚类中心-取消w 一集群中心像元数太少，小于参数“一类中最少像元数”时，这一点群被取消，其成员分散到相邻的集群中去。,遥感图像分类非监督分类,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,6-4 非监督分类典型 的聚类分析程序输出分类结果w 输出的分类结果取决于具体的数据特征和分析人员的要求。并不是循回次数越多越好。w 一般在达到预先次数，或所有像元已经归入适当地类别，不需要再分裂或合并时，就算完成了。,遥感图像分类非监督分类,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,6-4 非监督分类非监督分类方法-K-均值聚类法w K-均值算法的聚类准则是使每一聚类中，多模式点到该类别的中心的距离的平方和最小。其基本思想是，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。,遥感图像分类非监督分类,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,6-4 非监督分类非监督分类方法-K-均值聚类法w 该算法的结果受到所选聚类中心的数目和其初始位置以及模式分布的几何性质和读入次序等因素的影响，并且在迭代过程中又没有调整类别数的措施，因此不同的初始分类可能得到不同的结果，这是这种方法的缺点。,遥感图像分类非监督分类,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,K均值聚类算法框图,PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,6-4 非监督分类非监督分类方法-ISODATA 分类法w ISODATA（Iterative Self-OrganizingData Analysis Techniques Algorithm）算法也称为迭代自组织数据分析算法。,遥感图像分类非监督分类,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,6-4 非监督分类非监督分类方法-ISODATA 分类法w 它与K均值算法有两点不同第一，它不是每调整一个样本的类别就重新计算一次各类样本的均值，而是在每次把所有样本都调整完毕之后才重新计算一次各类样本的均值，前者称为逐个样本修正法，后者称为成批样本修正法；第二，ISODATA算法不仅可以通过调整样本所属类别完成样本的聚类分析，而且可以自动地进行类别的“合并”和“分裂”，从而得到类数比较合理的聚类结果。,遥感图像分类非监督分类,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,6-4 非监督分类非监督分类方法-ISODATA 分类法分类过程w按照某个原则选择一些初始类聚类中心。w计算像素与初始类别中心的距离，把该像素分配到最近的类别中。w计算并改正重新组合的类别中心。,遥感图像分类非监督分类,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,原始图像,PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,计算机自动分类,PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,6-4 非监督分类非监督分类方法优缺点-优点w 不需要预先对所分类别的区域有广泛的了解，需要用一定的知识来解释得到的集群组；w 人为误差的机会减少；w 量小的类别能被区分。,遥感图像分类非监督分类,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,6-4 非监督分类非监督分类方法优缺点-缺点w 得到的集群组类别不一定对应分析者想要的类别；w 难对产生的类别进行控制；w 不同图像之间的对比困难。,遥感图像分类非监督分类,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,6-4 非监督分类监督/非监督分类方法比较w 监督分类根据训练样区提供的样本选择特征参数，建立判别函数，对待分类像元进行分类。因此，训练场地选择是监督分类的关键。w 对于不熟悉区域情况的人来说，选择足够数量的训练样区带来很大的工作量。w 由于训练样区要求有代表性，训练样本的选择要考虑到地物光谱特征，样本数目要能满足分类的要求，有时这些还不易做到，这是监督分类不足之处。,遥感图像分类非监督分类,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,6-4 非监督分类监督/非监督分类方法比较w 非监督分类不需要更多的先验知识，它根据地物的光谱统计特性进行分类。因此，非监督分类方法简单，且分类具有一定的精度。严格说来，分类效果的好坏需要经过实际调查来检验。w 当光谱特征类能够和唯一的地物类型（通常指水体、不同植被类型、土地利用类型、土壤类型等）相对应时，非监督分类可取得较好分类效果。当两个地物类型对应的光谱特征类差异很小时，非监督分类效果不如监督分类效果好,遥感图像分类非监督分类,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,6-5 遥感图像分类新方法遥感图像分类新方法w 决策树分类w 模糊聚类法w 神经网络分类w 非监督分类与监督分类的结合,遥感图像分类遥感图像分类新方法,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,6-6 分类后处理和精度分析分类后处理w 人工干预w 分类结果影像平滑w 分类后的误差分析,遥感图像分类分类后处理和精度分析,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,人工干预,PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,分类后专题图的平滑处理,中间像素B的邻接像素有六个C，所以将B调整为C,中间像素B的邻接像素没有六个C，所以B不变。,处理原则服从多数原则：,PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,分类后专题图的平滑处理,平滑前后的一个例子：,PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,分类精度,PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,与分类精度有关的参数,PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,Kappa分析（系数）,PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,6-6 分类后处理和精度分析提 高分类精度的方法-制约分类精度的原因遥感数据本身制约光谱：相似性，时相与环境空间分辨力分类方法单点分类空间结构信息没有利用,遥感图像分类分类后处理和精度分析,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,6-6 分类后处理和精度分析提 高分类精度的方法w 分类前预处理校正（辐射和几何）变换空间信息提取（纹理）w 分类树与分层分类,一次分类不能满足精度要求时，进行多次,分类,w 混合分类（多分类器结合）监督法与非监督法,遥感图像分类分类后处理和精度分析,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,6-6 分类后处理和精度分析提 高分类精度的方法w 多种信息复合遥感信息非遥感信息w 与GIS集成GIS与遥感数据复合分类间接支持分类用于选样区，检验样区，纠正等w 基于目标的遥感图像分类,遥感图像分类分类后处理和精度分析,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,本章重点内容 图像分类基本知识：模式识别、特征变换与特征选择遥感图像分类的基本原理监督 法分类,最大似然、最小距离分类法、平行六(多)面,体法,非监督法分类K-均值聚类法、ISODATA 分类法分类后处理和精度分析影像平滑、精度分析,遥感图像分类知识回顾,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,辽宁工程技术大学,测绘学院,本章思考题6-1、遥感图像的分类原理6-2、什么叫非/监督分类？非/监督分类的主要方法有哪些？6-3、监督分类与非监督分类的比较,遥感图像分类思考题,遥感原理与应用PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建,
