遥感数字图像处理_11遥感图像分类课件.ppt

本节小结 监督法分类的基本思想 最大似然法和最小距离法分类的原理 错分情况分析 §9-4非监督分类 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。 一般的聚类算法是先选择若干个模式点作为聚类的中心。 每一中心代表一个类别，按照某种相似性度量方法（如最小距离方法）将各模式归于各聚类中心所代表的类别，形成初始分类。 然后由聚类准则判断初始分类是否合理，如果不合理就修改分类，如此反复迭代运算，直到合理为止。 一 K-均值聚类法 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。 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。 ISODATA算法聚类分析 ISODATA（Iterative Self-Organizing Data Analysis Techniques Algorithm）算法也称为迭代自组织数据分析算法。 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。 平行管道法聚类分析 它以地物的光谱特性曲线为基础，假定同类地物的光谱特性曲线相似作为判决的标准。设置一个相似阈值，这样，同类地物在特征空间上表现为以特征曲线为中心，以相似阈值为半径的管子，此即为所谓的“平行管道”。 这种聚类方法实质上是一种基于最邻近规则的试探法。 与监督分类相比，非监督分类具有下列优点：不需要对被研究的地区有事先的了解，对分类的结果与精度要求相同的条件下，在时间和成本上较为节省 但实际上，非监督分类不如监督分类的精度高，所以监督分类使用的更为广泛。 特征选择的定量方法 1、距离测度:如果所选择的一组特征能使感兴趣类别的类内距离最小，而与其它类别的类间距离最大，那么根据距离测度；用这组特征设计的分类器分类效果最好。实际可使用标准化距离，类别均值间的标准化距离公式为： 类别间标准化距离越大的特征影像可分性越好 2、散布矩阵测度 除了距离测度之外，实际应用中还经常采用一种散布矩阵的方式来度量类别的可分性，它是用矩阵形式来表示模式类别在特征空间中的散布情况。 §9-3监督分类 监督分类法是选择有代表性的试验区来训练计算机，再按一定的统计判别规则对未知地区进行自动分类的方法。 自动识别分类 监督分类法 非监督分类法 分类目的: 将图象中所有像元自动地进行土地覆盖专题分类 原始遥感图像 对应的专题图像 分类的依据是什么? 监督分类的思想 1）确定每个类别的样区 2）学习或训练 3）确定判别函数和相应的判别准则 4）计算未知类别的样本观测值函数值 5）按规则进行像元的所属判别 分类过程 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 一判决函数和判决规则 判决函数: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。 这些函数不是集群在特征空间形状的数学描述，而是描述某一未知矢量属于某个类别的情况，如属于某个类别的条件概率。一般，不同的类别都有各自不同的判决函数。 判别规则: 当计算完某个矢量在不同类别判决函数中的值后，我们要确定该矢量属于某类必须给出一个判断的依据。如若所得函数值最大则该矢量属于最大值对应的类别。这种判断的依据，我们称之为判别规则。 判断特征矢量属于某类的依据。 概率判别函数：把某特征矢量（X）落入某类集群 的条件概率 当成分类判决函数（概率判决函数） 贝叶斯判别规则：把X落入某集群wi的条件概率P (wi/X)最大的类为X的类别 贝叶斯判别规则以错分概率或风险最小为准则的判别规则。 1、概率判决函数和贝叶斯判决规则 根据贝叶斯公式可得： P (wi) ——wi 类出现的概率，也称先验概率。 P (wi/X)——在wi 类中出现X的条件概率， 也称wi 类的似然概率。 P (X/wi)—— X属于wi 的后验概率。 由于P (X) 对各个类别都是一个常数，