《遥感图像分类》课件.pptxVIP

《遥感图像分类》课程介绍本课程将深入探讨遥感图像分类的基本原理和方法。从遥感图像的性质、分类算法的选择,到实际应用中的精度评估,全面系统地介绍遥感图像分类的关键知识点。通过实例分析和实践操作,帮助学习者掌握遥感图像分类的核心技能。saby

遥感图像分类的意义和应用增强地球观测能力:遥感图像分类可以帮助我们更全面、精准地掌握地球各个区域的自然资源分布和环境状况。支持科学决策:准确的遥感图像分类结果可为政府、企业和科研机构提供科学依据,为相关领域的政策制定和规划提供支持。促进可持续发展:遥感图像分类在农业、林业、城市规划等领域的广泛应用,有助于实现资源的高效利用和环境的保护。

遥感图像分类的基本概念遥感图像分类是指利用计算机程序对遥感影像数据进行自动识别和提取特定地物类型的过程。通过将遥感影像中不同地物特征的像素聚类或分类,可以得到各类地物的空间分布信息。这一过程对于精准掌握地球资源分布状况、支持决策制定和规划管理等具有重要意义。

遥感图像分类的特点高时空分辨率:遥感卫星和航空平台可获取地表细节丰富、更新频率高的影像数据,为遥感图像分类提供高质量的输入。大范围覆盖:遥感技术可以快速获取广阔地区的信息,有助于全面掌握区域地表特征。实时性强:可定期更新遥感图像,实时反映地表变化,为决策提供及时的信息支撑。多源融合优势:可利用多种遥感传感器获取的数据,如可见光、红外、雷达等,提高分类精度。

遥感图像分类的分类方法监督分类基于训练样本的先验知识,利用机器学习算法自动划分地物类别。包括最大似然、神经网络、支持向量机等方法。适用于已有丰富先验知识的场景。无监督分类不依赖预先定义的训练样本,根据像素特征的自然聚类特征进行分类。包括K-means、ISODATA等算法。适用于缺乏先验知识的新环境。混合分类采用监督和无监督分类相结合的方法,利用已有的训练样本信息,同时利用像素聚类特征提取未知类型。提高了分类的灵活性和适应性。基于知识的分类利用人工设计的规则和专家知识对遥感影像进行分类。可以结合各种算法,提高分类准确性和可解释性。

监督分类方法基于训练样本：监督分类依赖于预先定义的训练样本数据,通过对这些样本的分析学习分类规则。利用机器学习算法：监督分类采用多种机器学习算法,如最大似然、神经网络、支持向量机等,自动提取和学习地物类别特征。适用于已知环境：监督分类适用于已有充足先验知识的场景,可以更准确地识别和提取已知的地物类型。

无监督分类方法无需人工标记训练样本，而是依靠影像数据本身的信息特征进行自动聚类分类。常用的无监督算法有K-means、ISODATA等，通过识别像素的自然聚类特性来划分地物类别。适用于缺乏先验知识的新环境或领域，可以发现隐藏的模式和特征，探索未知的地物类型。

混合分类方法混合分类方法结合了监督分类和无监督分类的优点,以提高遥感图像分类的灵活性和适应性。它采用人工训练样本与自动聚类特征相结合的方式,从而在已知类型与未知类型的识别上取得较高精度。这种方法可以充分利用先验知识,同时探索新的地物特征,是一种灵活有效的遥感图像分类策略。

遥感图像分类的预处理1数据校正对遥感影像进行几何校正和辐射校正,消除大气和传感器误差,提高数据质量。2波段组合选择合适的波段组合,充分利用不同波段的特征信息,增强地物识别能力。3特征提取从原始影像中提取纹理、形状等特征,为后续分类算法提供更有区分度的输入。

遥感图像分类的特征提取多光谱特征提取：利用不同波段的信息差异,提取地物在可见光、红外等频谱范围内的特征。这些丰富的光谱信息有助于显著提高分类精度。纹理特征提取：通过分析像素间的相关性,提取地物的纹理信息,如粗糙程度、方向性等。这些复杂的纹理特征对于区分相似地物类型很关键。空间特征提取：利用像素之间的空间位置关系和邻近信息,提取地物的形状、大小、分布等空间特征。这些空间特征有助于消除光谱混淆,提高分类可靠性。

遥感图像分类的样本选取在遥感图像分类中,选取合适的训练样本是至关重要的一步。训练样本应能充分代表各类地物的光谱、纹理、形状等特征,并尽可能涵盖分类的全部类别。同时,样本应均匀分布,避免某些类型样本过于集中或稀缺,影响分类的准确性和稳定性。

遥感图像分类的分类器选择最大似然分类器基于统计推断的经典方法,适用于高斯分布假设的地物光谱特征。简单易用,可解释性强。但对噪声和非正态分布的鲁棒性较弱。神经网络分类器具有强大的非线性建模能力,可自动提取复杂的光谱-空间特征。擅长处理大规模高维数据,但训练时间长,对参数调优敏感。支持向量机分类器基于结构风险最小化原理,具有良好的泛化能力。可有效处理高维、非线性和小样本数据。但对样本分布和参数选择敏感。决策树分类器通过树状结构对地物特征进行有条理的划分。易理解和解释,运算快速。但可能产生过拟合,模