遥感图像的计算机解译.pptVIP

二、图像分类方法安庆师范学院资源环境学院监督分类与非监督分类方法比较根本区别在于是否利用训练场地来获取先验的类别知识。监督分类的关键是选择训练场地。训练场地要有代表性，样本数目要能够满足分类要求。此为监督分类的不足之处。非监督分类不需要更多的先验知识，据地物的光谱统计特性进行分类。当两地物类型对应的光谱特征差异很小时，分类效果不如监督分类效果好。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.水体的分类.安庆师范学院资源环境学院三、图像分类中的有关问题安庆师范学院资源环境学院2、提高遥感图像分类精度受到限制大气状况的影响：吸收、散射。下垫面的影响：下垫面的覆盖类型和起伏状态对分类具有一定的影响。其他因素的影响：云朵覆盖；不同时相的光照条件不同，同一地物的电磁辐射能量不同；地物边界的多样性。安庆师范学院资源环境学院安庆师范学院资源环境学院安庆师范学院资源环境学院第六章遥感图像的计算机解译遥感数字图像的性质与特点遥感数字图像的自动分类遥感图像多种特征的抽取遥感图像解译专家系统安庆师范学院资源环境学院计算机解译：又称遥感图像理解(RemoteSensingImgeryUnderstanding)，它以计算机系统为支撑环境，利用模式识别技术与人工智能技术相结合，根据遥感图像中目标地物的各种影像特征(颜色、形状、纹理与空间位置)，结合专家知识库中目标地物的解译经验和成像规律等知识进行分析和推理，实现对遥感图像的理解，完成对遥感图像的解译。计算机解译遥感影像的困难安庆师范学院资源环境学院目标信息不完全且带有噪声信息量过于丰富，造成相互影响和干扰地域性、季节性和不同成像方式数字图像的性质和特点安庆师范学院资源环境学院01遥感数字图像是以数字表示的遥感图像,其最基本的单元是像素.像素是成像过程的采样点,也是计算机处理图像的最小单元.像素具有空间特征和属性特征.像素的属性特征采用亮度值来表达.正像素：一个像素只包含一种地物的像素混合像素：像素内包含两种或两种以上的地物02数字图像的性质和特点特点便于计算机处理与分析图像信息损失少抽象性强安庆师范学院资源环境学院遥感数字图像的表示方法以二维数组来表示的安庆师范学院资源环境学院遥感数字图像的表示方法按照波段数量分为:单波段数字图像:SPOT的全色波段.多波段数字图像:TM的7个波段数据.多波段数字图像的三种数据格式BSQ格式(Bandsequential)BIP格式(Bandinterleavedbypixel)BIL格式(Bandinterleavedbyline)安庆师范学院资源环境学院遥感图像的计算机分类安庆师范学院资源环境学院遥感图像的计算机分类安庆师范学院资源环境学院遥感图像的计算机分类安庆师范学院资源环境学院分类原理不同的地物有不同的光谱特征，同类地物具有相同或相似的光谱特征。基于数字图像中反映的同类地物的光谱相似性和异类地物的光谱差异性进行分类。图像分类的总目标：将图像中所有的像元自动地进行土地覆盖类型或土地覆盖专题的分类。需要注意的问题：同物异谱；同谱异物遥感图像的计算机分类安庆师范学院资源环境学院模式(pattern)：在多波段图像中，每个像元都具有一组对应取值，称为像元模式特征(feature)：在多波段图像中，每个波段都可看作一个变量，称为特征变量特征提取(featureextraction)：通过变换找出最能反映地物类别差异的特征变量用于分类的过程特征选择(featureselection)：直接从原始波段数据中选择遥感图像的计算机分类几个基本概念安庆师范学院资源环境学院遥感图像的计算机分类安庆师范学院资源环境学院添加标题目视解译的依据：影像的色调和几何特征遥感图像分类的依据：地物的光谱特征遥感图像计算机分类的依据：像素的相似度添加标题遥感图像的计算机分类01单击此处添加正文，文字是您思想的提炼，请尽量言简意赅地阐述观点。遥感图像计算机分类的依据：像素的相似度02距离衡量相似度时，距离越小相似度越大。相关系数衡量相似度时，相关程度越大，相似度越大。常使用距离和相关系数来衡量相似度。安庆师范学院资源环境学院遥感图像的计算机分类一般步骤：分类预处理特征选取分类分类后处理专题图制作安庆师范学院资源环境学院遥感图像计算机分类方法安庆师范学院资源环境学院监督