遙感專題信息提取高級課堂

1、遙感專題信息提取遙感專題信息提取洪金益洪金益中南大學(xué)地球科學(xué)與信息物理學(xué)院中南大學(xué)地球科學(xué)與信息物理學(xué)院emailemail：1高等課堂2高等課堂3高等課堂la teachers guide to internet resources for remote sensing4高等課堂l遙感影像地學(xué)理解與分析l遙感專題分析與地學(xué)圖譜l遙感數(shù)字影像處理與地理特征提取l衛(wèi)星遙感圖像計(jì)算機(jī)分類與地學(xué)應(yīng)用研究lenvi用戶使用手冊ler mapper users manuallpci users manuallerdas users manual5高等課堂1、遙感專題信息提取的基本理論、遙感專題信息提取的

2、基本理論2、遙感專題信息提取的原則和方法、遙感專題信息提取的原則和方法3、遙感專題信息提取在不同研究領(lǐng)域中的應(yīng)用、遙感專題信息提取在不同研究領(lǐng)域中的應(yīng)用4、遙感專題信息提取應(yīng)用實(shí)例、遙感專題信息提取應(yīng)用實(shí)例6高等課堂遙感專題信息提取是采用遙感圖像處理方法，根據(jù)提取目的，以遙感資料為基礎(chǔ)信息源，提取與主題緊密相關(guān)的一種或幾種要素的信息。7高等課堂lthe electromagnetic spectrum ranges from the shorter wavelengths (including gamma and x-rays) to the longer wavelengths (inclu

3、ding microwaves and broadcast radio waves). thereare several regions of the electromagnetic spectrum which are useful for remote sensing.8高等課堂9高等課堂for most purposes, the ultraviolet or uv portion of the spectrum has the shortest wavelengths which are practical for remote sensing. this radiation is j

4、ust beyond the violet portion of the visible wavelengths, hence its name. some earth surface materials, primarily rocks and minerals, fluoresce or emit visible light when illuminated by uv radiation.10高等課堂visible spectrumthe light which our eyes - our remote sensors - can detect is part of the visib

5、le spectrum. it is important to recognize how small the visible portion is relative to the rest of the spectrum. there is a lot of radiation around us which is invisible to our eyes, but can be detected by other remote sensing instruments and used to our advantage. the visible wavelengths cover a ra

6、nge from approximately 0.4 to 0.7 m. the longest visible wavelength is red and the shortest is violet. common wavelengths of what we perceive as particular colours from the visible portion of the spectrum are listed below. it is important to note that this is the only portion of the spectrum we can

7、associate with the concept of colours.11高等課堂12高等課堂 violet: 0.4 - 0.446 m blue: 0.446 - 0.500 m green: 0.500 - 0.578 m yellow: 0.578 - 0.592 m orange: 0.592 - 0.620 m red: 0.620 - 0.7 m13高等課堂primary coloursblue, green, and red are the primarycolours or wavelengths of the visiblespectrum. they are def

8、ined as such because no single primary colour can be created from the other two, but all other colours can be formed by combining blue, green, and red in various proportions. although we see sunlight as a uniform or homogeneous colour, it is actually composed of various wavelengths of radiation in p

9、rimarily the ultraviolet, visible and infrared portions of the spectrum. the visible portion of this radiation can be shown in its component colours when sunlight is passed through a prism, which bends the light in differingamounts according to wavelength.14高等課堂infraredthe next portion of the spectr

10、um of interest is the infrared (ir) region which covers the wavelength range from approximately 0.7 m to 100 m - more than 100 times as wide as the visible portion! the infrared region can be divided into two categories based on theirradiation properties - the reflected ir, and the emitted or therma

11、l ir. radiation in the reflected ir region is used for remote sensingpurposes in ways very similar to radiation in the visible portion. the reflected ir covers wavelengths from approximately 0.7 m to3.0 m. the thermal ir region is quite different than the visible and reflected ir portions, as this e

12、nergy is essentially the radiation that is emitted from the earths surface in the form of heat. the thermal ircovers wavelengths from approximately 3.0 m to 100 m.15高等課堂16高等課堂microwavethe portion of the spectrum of more recent interest to remote sensing is the microwave region from about 1 mm to 1 m

13、. this covers the longest wavelengths used for remote sensing. the shorter wavelengths have properties similar to the thermal infrared region while the longer wavelengths approach the wavelengths used for radio broadcasts. because of the special nature of this region and its importance to remote sen

14、sing in canada, an entire chapter (chapter 3) of the tutorial is dedicated to microwave sensing.17高等課堂知識決策數(shù)據(jù)有效信息18高等課堂基礎(chǔ)科學(xué)、應(yīng)用基礎(chǔ)科學(xué)定量地學(xué)描述遙感科學(xué)定量遙感 高新技術(shù)高新技術(shù)(傳感器、遙感平臺(tái)設(shè)計(jì)制造傳感器、遙感平臺(tái)設(shè)計(jì)制造)遙感：遙感：高新技術(shù)驅(qū)動(dòng)的對地觀測的一場革命高新技術(shù)驅(qū)動(dòng)的對地觀測的一場革命觀測時(shí)空尺度 物理學(xué)定律、定理 數(shù)學(xué)生態(tài)學(xué)化學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué) 國民經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展，社會(huì)需求，國民經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展，社會(huì)需求， 環(huán)境保護(hù)，全球變化，減災(zāi)防災(zāi)環(huán)境保護(hù)，全球變化，減災(zāi)

15、防災(zāi)尺度效應(yīng)分形、分維.反演、優(yōu)化.遙感在多學(xué)科交叉中的定位19高等課堂橫看成嶺側(cè)成峰遠(yuǎn)近高低各不同不識廬山真面目只緣身在此山中 - 蘇東坡論遙感的尺度效應(yīng)觀察角度效應(yīng)蘇東坡論遙感的尺度效應(yīng)觀察角度效應(yīng)20高等課堂遙感系統(tǒng)遙感系統(tǒng)從垂直方向來說，光線從垂直方向來說，光線（電磁波）（電磁波）穿越大氣、穿越大氣、植被，到達(dá)土壤，再反射穿越植被、穿越大氣，植被，到達(dá)土壤，再反射穿越植被、穿越大氣，達(dá)到衛(wèi)星傳感器。影響這一過程的因素，數(shù)不達(dá)到衛(wèi)星傳感器。影響這一過程的因素，數(shù)不勝數(shù)。我們可以用明代一位詩人觀察到的現(xiàn)象勝數(shù)。我們可以用明代一位詩人觀察到的現(xiàn)象來作一個(gè)簡單的說明：來作一個(gè)簡單的說明：夕陽方

16、照桃花塢 柳絮飛來片片紅21高等課堂 大家一般的先驗(yàn)知識認(rèn)為柳絮是白的，為大家一般的先驗(yàn)知識認(rèn)為柳絮是白的，為什么詩人觀察到柳絮是紅的呢？什么詩人觀察到柳絮是紅的呢？詩人作了解釋：詩人作了解釋： 1、夕陽夕陽 光穿越大氣的光學(xué)路徑較長，短波段散光穿越大氣的光學(xué)路徑較長，短波段散射嚴(yán)重，直射光偏紅，所以射嚴(yán)重，直射光偏紅，所以“夕陽紅夕陽紅”，“殘陽如血?dú)堦柸缪薄?2、下墊面下墊面桃花塢桃花塢，“灼灼桃花灼灼桃花”盛開，不盛開，不是一個(gè)大葉模型的下墊面，而是一個(gè)是一個(gè)大葉模型的下墊面，而是一個(gè)紅色的下墊面紅色的下墊面，反反射光偏紅射光偏紅。 3、氣溶膠氣溶膠柳絮本身是柳絮本身是全波譜反射全波譜

17、反射，此時(shí)此時(shí)反反射夕陽紅射夕陽紅，反射桃花紅反射桃花紅，所以柳絮成了所以柳絮成了片片紅片片紅。 當(dāng)然這只是一個(gè)簡單的當(dāng)然這只是一個(gè)簡單的定性模型定性模型，但我們可以看出但我們可以看出影響遙感信息產(chǎn)生過程的主要因素之多影響遙感信息產(chǎn)生過程的主要因素之多。22高等課堂 從水平方向上來說從水平方向上來說，陸地表面在遙感像元尺度上幾乎，陸地表面在遙感像元尺度上幾乎總是總是混合像元混合像元，前面前面1米分辨率的天安門廣場上，我們可以看到米分辨率的天安門廣場上，我們可以看到人影，我開玩笑說是比較胖的同志，其實(shí)我相信看到的人影，我開玩笑說是比較胖的同志，其實(shí)我相信看到的是比較密是比較密的人群的人群。大家也

18、許認(rèn)為。大家也許認(rèn)為大戈壁大戈壁或或沙漠沙漠可以認(rèn)為是可以認(rèn)為是 “純純” 像元像元，但其實(shí)也包含，但其實(shí)也包含礫石的陰影礫石的陰影。我在沙漠上實(shí)測礫石的。我在沙漠上實(shí)測礫石的承承照面和背陰面，溫差大約照面和背陰面，溫差大約 10 攝氏度以上。攝氏度以上。 對對1公里像元尺度來說，地形的起伏常常公里像元尺度來說，地形的起伏常常不可忽略。不可忽略。 所有這些所有這些，使遙感定量反演命中注定是使遙感定量反演命中注定是一個(gè)病態(tài)反演一個(gè)病態(tài)反演。23高等課堂數(shù)據(jù)有效信息知識更新與積累決策幫助提取24高等課堂1、概念：地學(xué)是對以我們所生活的地球?yàn)檠芯繉ο蟮膶W(xué)科的統(tǒng)稱，通常有地理學(xué)、地質(zhì)學(xué)、海洋學(xué)、大氣物

19、理、古生物學(xué)等學(xué)科。2、研究目的：研究地學(xué)的目的是為了更好的開發(fā)和保護(hù)地球表面的自然資源，使人地關(guān)系向著有利于人類社會(huì)生活和生產(chǎn)的方向發(fā)展。25高等課堂1、計(jì)算機(jī)視覺知識2、地圖制圖知識3、地學(xué)知識4、方法知識26高等課堂計(jì)算機(jī)視覺知識是指從圖像上可以獲得的視覺信息，數(shù)字化地圖的顏色、地物形狀大小、空間結(jié)構(gòu)和空間關(guān)系等知識都屬于計(jì)算機(jī)視覺知識，它們是識別和提取信息的最基本的依據(jù)。專題信息提取首要的是從圖像上發(fā)現(xiàn)相關(guān)視覺知識，才能結(jié)合相關(guān)專題信息提取的方法，提出相應(yīng)的提取策略。27高等課堂方法知識是在信息提取過程所用到的相關(guān)方法，即如何利用圖像上所發(fā)現(xiàn)的知識，提取所需信息的系列算法。28高等課堂

20、地圖制圖知識主要針對各種人工繪制的地圖而言，人工繪制的地圖必然遵循制圖的相關(guān)約定規(guī)則。如我國規(guī)定1: 1萬、1: 2.5萬、1:5萬、1: 10萬、1: 25萬、1: 50萬比例尺地形圖，均采用高斯克呂格投影。1: 2.5至1: 50萬比例尺地形圖采用經(jīng)差6度分帶，1: 1萬比例尺地形圖采用經(jīng)差3度分帶，國家基本地形圖，每種比例尺 都 有 統(tǒng) 一 的 圖 式 符 號 和 編 制 規(guī) 范29高等課堂地圖是對現(xiàn)實(shí)世界的抽象表達(dá)，地理事物的時(shí)空分布規(guī)律和客觀事物之間的關(guān)系必然在地圖上反映出來。如遙感圖像在時(shí)間上受季相節(jié)律的影響，作物的生長、植物的盛枯、冰雪的消融等變化都會(huì)在圖像上反映出來:遙感圖像信

21、息因受區(qū)域的水平地帶性和垂直地帶性的影響，能反映出區(qū)域的水熱條件的差異;水田和旱地的分布與地形和水源分布密切相關(guān)，水田主要分布在水源豐富，地勢平坦的地方;居民地的分布與河流分布密切相關(guān)，居民地多分布在水源豐富的河流沿岸。諸如此類的地理事物的時(shí)空分布規(guī)律和客觀事物之間的關(guān)系知識都是專題信息提取中的重要知識源。30高等課堂1、目視解釋2、計(jì)算機(jī)自動(dòng)識別分類31高等課堂32高等課堂l遙感信息科學(xué)的發(fā)展，為土地利用，環(huán)境監(jiān)測，地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測提供了全新的研究手段，標(biāo)志著空間信息和環(huán)境災(zāi)害信息獲取和分析處理方法的一場革命及一門新興學(xué)科的興起，遙感信息科學(xué)的理論，技術(shù)和方法在國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中有著廣泛的應(yīng)用，在資

22、源，環(huán)境，災(zāi)害的調(diào)查，監(jiān)測，分析平谷和預(yù)測方面發(fā)揮著重要作用，尤其高分辨率遙感影像在大范圍空間地物的識別與提取方面應(yīng)用直接影響地物測繪的自動(dòng)化水平。更為重要的是隨著現(xiàn)代化建設(shè)的快速發(fā)展，資源，環(huán)境數(shù)據(jù)增加和快速更新工作量加大，這更需要一種能快速提取大范圍空間信息的信息獲取技術(shù)手段，而遙感影像中獲取數(shù)據(jù)能地理信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)獲取和自動(dòng)更新的需要，為國民經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展提供動(dòng)態(tài)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和科學(xué)決策依據(jù)，在國民經(jīng)濟(jì)中發(fā)揮重要作用。33高等課堂 遙感影像是通過亮度值或像元值的高低差異（反映地物的光譜信息）及空間變化（反映地物空間信息）而表示不同地物的差異的，如不同類型的植被、土壤、巖石及水體等等，這是我們區(qū)

23、分不同影像地物的物理基礎(chǔ)。遙感影像分類就是利用計(jì)算機(jī)通過遙感影像中各類地物的光譜信息和空間信息進(jìn)行分析，選擇特征，并用一定的手段將特征空間劃分為互不重疊的子空間，然后將影像中的各個(gè)像元?jiǎng)潥w到各個(gè)子空間去。 遙感影像分類的理論依據(jù)：遙感影像中的同類地物在相同的條件下（紋理、地形、光照及植被覆蓋、等等）應(yīng)具有相同或相似的光譜信息特征和空間特征，從而表現(xiàn)出同類地物的某種內(nèi)在的相似性，即同類地物像元的特征向量將集群在同一特征空間區(qū)域；而不同地物的光譜信息特征或空間信息特征不同，因而將集群在不同的特征空間區(qū)域。 34高等課堂 影像分類的原則 （1）對多變量影像不能孤立地根據(jù)個(gè)別變量的數(shù)值進(jìn)行分類，而要從

24、整個(gè)向量數(shù)據(jù)特征出發(fā)，即像元點(diǎn)在多維特征空間中的位置及集群情況，或者按空間集群的分布進(jìn)行分類。 （2）一個(gè)集群（類）在特征空間的位置用它的均值向量表示，即該集群的中心，其離散程度用標(biāo)準(zhǔn)差向量（均方差向量）或協(xié)方差矩陣來衡量。 （3）分類的實(shí)質(zhì)是把多維特征空間劃分為若干區(qū)域（子空間），每個(gè)區(qū)域相當(dāng)于一類，即位于這一區(qū)域內(nèi)的像元點(diǎn)歸屬于同一類。 35高等課堂l遙感影像的分類順序和方法l（1）首先根據(jù)目的及影像數(shù)據(jù)的特性確定分類類別。有時(shí)也通過從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中提取的影像特征確定分類（非監(jiān)督分類）l（2）找出這些具有特征的類別的特征量。l（3）為了找出分類的基準(zhǔn)，需要提取出對應(yīng)于分類類別的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。l（4

25、）為了測定總體特征，可采用對影像中代表給定類別的部分進(jìn)行采樣，從而測定總體特征的方法（監(jiān)督測定）或用聚類等方法對特征相似的像元進(jìn)行分類，從而測定其特征的方法（非監(jiān)督分類）。非監(jiān)督分類不是預(yù)先確定不是預(yù)先確定類別而是根據(jù)歸類的結(jié)果確定類別。l（5）使用設(shè)定的分類基準(zhǔn)對各像元進(jìn)行分類。包括對每個(gè)像元進(jìn)行分類和對每個(gè)預(yù)先分割的勻質(zhì)區(qū)域進(jìn)行分類。36高等課堂l（6）把已知的訓(xùn)練數(shù)據(jù)及分類類別與分類結(jié)果進(jìn)行比較，確認(rèn)分類的精度及可靠性。此外，作為道路及建筑物等土地覆蓋類別的集合，可以設(shè)定市街區(qū)這樣的種類，因而可進(jìn)行類別與種類的對應(yīng)。由于遙感影像的分類結(jié)果可應(yīng)用于了解地球環(huán)境等各種用途，所以精度與可靠性是

26、非常重要的。l 在遙感影像分類中，按照是否有已知訓(xùn)練樣本的分類數(shù)據(jù)，分類方法又分為兩大類：即監(jiān)督分類與非監(jiān)督分類。l 監(jiān)督分類的思想是：首先根據(jù)類別的先驗(yàn)知識確定判別函數(shù)和相應(yīng)的判別準(zhǔn)則，其中利用一定數(shù)量的已知類別的樣本（稱為訓(xùn)練樣本）的觀測值確定判定函數(shù)中待定參數(shù)的過程稱為學(xué)習(xí)（learning)或訓(xùn)練（training),然后將未知類別的樣本的觀測值代入判別函數(shù)，再依據(jù)判別函數(shù)準(zhǔn)則對該樣本的所屬類別做出判定。l 目前比較成熟的監(jiān)督分類方法是基于統(tǒng)計(jì)的分類。除此之外，還有模糊識別分類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類法等。當(dāng)然，監(jiān)督分類要比非監(jiān)督的精度要高、準(zhǔn)確性好，但是，監(jiān)督分類的工作量無疑要比37高等課堂l

27、非監(jiān)督分類的工作量大得多。首先，監(jiān)督分類有一事先確定訓(xùn)練場地和選擇非監(jiān)督分類的工作量大得多。首先，監(jiān)督分類有一事先確定訓(xùn)練場地和選擇訓(xùn)練樣本的工作，要求訓(xùn)練樣本要有一定的代表性，而且要有足夠的數(shù)值；訓(xùn)練樣本的工作，要求訓(xùn)練樣本要有一定的代表性，而且要有足夠的數(shù)值；另外，對于遙感影像分類來說，由于各種地物的光譜輻射的復(fù)雜性以及干擾另外，對于遙感影像分類來說，由于各種地物的光譜輻射的復(fù)雜性以及干擾因素的多樣性，有時(shí)僅僅考慮在某一特定時(shí)間和空間內(nèi)選取訓(xùn)練樣本還是不因素的多樣性，有時(shí)僅僅考慮在某一特定時(shí)間和空間內(nèi)選取訓(xùn)練樣本還是不夠的，為了提高精度，有時(shí)還必須多選擇一些訓(xùn)練樣本。夠的，為了提高精度，有

28、時(shí)還必須多選擇一些訓(xùn)練樣本。l遙感影像的非監(jiān)督分類是在沒有先驗(yàn)類別知識（訓(xùn)練場地）的情況下，根據(jù)遙感影像的非監(jiān)督分類是在沒有先驗(yàn)類別知識（訓(xùn)練場地）的情況下，根據(jù)影像本身的統(tǒng)計(jì)特性及自然點(diǎn)群的分布情況來劃分地物類別的分類處理，也影像本身的統(tǒng)計(jì)特性及自然點(diǎn)群的分布情況來劃分地物類別的分類處理，也叫叫“邊學(xué)習(xí)邊分類法邊學(xué)習(xí)邊分類法”。該方法是在計(jì)算機(jī)分類過程中，邊分類邊學(xué)習(xí)邊建。該方法是在計(jì)算機(jī)分類過程中，邊分類邊學(xué)習(xí)邊建立并進(jìn)行分類決策的，無需事先知道各類地物的類別統(tǒng)計(jì)特征，也無需經(jīng)過立并進(jìn)行分類決策的，無需事先知道各類地物的類別統(tǒng)計(jì)特征，也無需經(jīng)過學(xué)習(xí)過程，一般只是提供少數(shù)閥值對分類過程加以部

29、分控制。值得指出的是，學(xué)習(xí)過程，一般只是提供少數(shù)閥值對分類過程加以部分控制。值得指出的是，所分各類的含義是什么并不能由該分類方法得出，而要根據(jù)地面實(shí)況調(diào)查和所分各類的含義是什么并不能由該分類方法得出，而要根據(jù)地面實(shí)況調(diào)查和比較來決定。比較來決定。l 監(jiān)督分類和非監(jiān)督分類的最大區(qū)別在于：監(jiān)督分類首先給定類別，而非監(jiān)督分類和非監(jiān)督分類的最大區(qū)別在于：監(jiān)督分類首先給定類別，而非監(jiān)督分類則由影像本身的統(tǒng)計(jì)特征來決定。監(jiān)督分類則由影像本身的統(tǒng)計(jì)特征來決定。l 主要的分類方法為多級切割分類法、決策樹分類法、最小距離分類法、主要的分類方法為多級切割分類法、決策樹分類法、最小距離分類法、最大似然分類法、專家系

30、統(tǒng)的方法等。最大似然分類法、專家系統(tǒng)的方法等。38高等課堂一、分類處理流程圖39高等課堂l一）、最大似然分類法 1、最大似然法的基本思想和數(shù)學(xué)原理 最大似然將衛(wèi)星遙感多波段數(shù)據(jù)的分布當(dāng)作多維正態(tài)分布來構(gòu)造函數(shù)?；舅枷胧牵焊黝惖囊阎裨臄?shù)據(jù)在平面或空間中構(gòu)成一定的點(diǎn)群；每一類的每一維數(shù)據(jù)都在自己的數(shù)軸上形成一個(gè)正態(tài)分布，該類的多維數(shù)據(jù)就構(gòu)成該類的一個(gè)多維正態(tài)分布；各類的多維正態(tài)分布模型各有其分布特征，例如：所在位置、形狀、密集或離散的程度等。有了各類的多維分布模型，對于任何一個(gè)未知類別的數(shù)據(jù)向量，都可以反過來求它屬于各類的概率，比較這些概率的大小看屬于哪一類的概率大，就把這個(gè)數(shù)據(jù)向量或像元?dú)w

31、為該類。 40高等課堂l假定第k類只有 個(gè)波段（波段1）數(shù)據(jù) （一維隨機(jī)變量），那么它的正態(tài)分布密度函數(shù)為l式中： 是第k類（ ）波段 數(shù)據(jù)的一維正態(tài)分布密度函數(shù)，由這個(gè)分布密度函數(shù)能夠看出在第k類中隨機(jī)變量 出現(xiàn)各種可能值的概率的大小； 是隨機(jī)變量 的平均值； 是隨機(jī)變量 的標(biāo)準(zhǔn)差； 是圓周率，通常取為3.14159。l 再假定第k類有兩個(gè)波段（波段1和波段2）的數(shù)據(jù) 和 （二維隨機(jī)變量），那么第k類的正態(tài)分布密度函數(shù)是二維正態(tài)分布密度函數(shù)。1x_22()11(/)exp22iiikiixxp xg1(1-1)1(/)kp xgkg11x_x1x11x1x2x41高等課堂l式中 是第k類的二

32、維正態(tài)分布密度函數(shù)，由它可以看出在第k 類中二維隨機(jī)變量 出現(xiàn)各種可能值概率的大??； 和 分別是 和 的平均值； 和 分別是波段1和波段2的數(shù)據(jù) 和 的方差， 為協(xié)方差。121222112212_221122121122112211221211221(,/)() (2 )()()2()()exp1kp xxgxxxxxxxx 12(,/)kp x xg12( ,)x x_1x_2x1x2x211x2x12（1-2）42高等課堂l 如果第k類有3個(gè)或更多的數(shù)據(jù)，那么原則上可以仿照式（1-1）和式（1-2）表示第k類的三維或更多維正態(tài)分布密度函數(shù)。但是表達(dá)式太復(fù)雜，我們用向量和矩陣來表示符號，對于

33、多維的，比如說m維的正態(tài)分布密度函數(shù)，可以表示為：l式中：m是波段數(shù)， 是第k類的m維正態(tài)分布密度函數(shù)，由它可以看出在第k類中m 維隨機(jī)變量x(像元的m維數(shù)據(jù)向量）出現(xiàn)各種可能值的概率的大小。像元的m維數(shù)據(jù)向量可以表示為：112121( /)exp()()2(2 )kkkkkmsp x gxsx（1-3）1(/)kp xg43高等課堂l 是第k類每個(gè)波段的均值 所構(gòu)成的均值向量l 是向量 轉(zhuǎn)置向量 是矩陣 的逆矩陣。 是矩陣 的行列式。 是第k類m個(gè)波段值的協(xié)方差矩陣，如下式：12mxxxxk_kjkjx_11_22_kkkkkkmkmxxx()x()kx1ks1ksksks1ks(1-4)(

34、1-5)44高等課堂l式中, 是第k類的像元數(shù); 是第k類的類內(nèi)離差矩陣.如下式l式中, 是第k類的類內(nèi)方差;而 及 是第k類的類內(nèi)協(xié)方差11kkkswn111212122112kkk mkkk mkkmkmkmmwkwkn1122,kkkmm111,kk m211,kkm(1-6)(1-7)45高等課堂l如果一共要分g 個(gè)類,那么對每一類都可根據(jù)該類的已知m個(gè)波段的數(shù)據(jù),按式(1-3),估計(jì)出該類的m維分布密度函數(shù).由它們可以看出在各類中m維隨機(jī)變量x(像元的m維向量)出現(xiàn)各種可能值的概率的大小.l 有了g個(gè)概率密度函數(shù),對任何一個(gè)已知的m維數(shù)據(jù)向量x(即一個(gè)像元)都可以反過來計(jì)算它屬于g個(gè)

35、類中第k類的概率.根據(jù)逆概率公式,即貝葉斯公式有() ( /)(/ )( )kkkp gp x gp gxp x（1-8）46高等課堂 式中, 是任何一個(gè)m維數(shù)據(jù)向量(像元)屬于第k類的概率; l 是第k類的m維正態(tài)分布密度函數(shù),即式(1-3); 是所考慮的全部數(shù)據(jù)中出現(xiàn)該數(shù)據(jù)向量x的概率; 是第k類在所考慮的全部數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的概率,稱為先驗(yàn)概率.g個(gè)類的先驗(yàn)概率的總和等于1.l 對任何一個(gè)m維數(shù)據(jù)向量 x ,都可用（1-8）分別計(jì)算它們屬于各類的概率，然后比較所得各概率的大小，從而把該數(shù)據(jù)向量 x判歸概率最大的那一類。l 因?yàn)槭剑?-8）中的 只考慮全體而不考慮類，因而與類無關(guān)，所以我們判別歸

36、類時(shí)可以不考慮它，只需比較式（1-8）的分子 、 的大小就可以了。此時(shí)令( )p x(/ )kp gx( /)kp x g( )p x()kp g(/ )() ( /)kkkp gxp gp x g()kp g( /)kp x g （1-9）47高等課堂l又因式（1-9）中的 難于計(jì)算，故對式（1-9）兩邊取自然對數(shù)：l即112121ln (/ )ln () ln()()2(2 )kkkkkkmsp gxp gxsxln (/ )ln ()ln ( /)kkkp gxp gp x g( /)kp x g112111211ln()ln)22(2 )kkkkkkkkmsp gx sx ss（1-1

37、0）48高等課堂l式中，向量 和 分別是向量 和 的轉(zhuǎn)置向量。l 假定所有各類的協(xié)方差矩陣都相等，即 ，則可用所有各類的總體的協(xié)方差矩陣 來代替各個(gè)l或l式中： 即總像元數(shù)； 是各類的類內(nèi)離差矩陣，如式（1-7） 是總的類內(nèi)離矩陣。如下式： x111gkkswwngngx1122111(1)(1)(1)(1)gkkkkksnsnsnsnsn gn gsks12ksss12knnnnkww111gkkswwngng（1-11）（1-12）（1-13）49高等課堂l當(dāng)各類的像元數(shù) 都相等，即 時(shí)l用 代替（1-10）中的各個(gè) 得到 又因?yàn)槭剑?-16）中等號右邊第2項(xiàng)和第3項(xiàng)與類無關(guān)，所以判歸類時(shí)

38、可不考慮它們。只需考慮第1、4、5項(xiàng)就可以了。12111()gkkksssssgg12gnnnnknks112_111211ln (/ ) ln ( ) ln22(2 )kkkkkmspg xpgx s x x sss1(1)swng（1-14）（1-15）（1-16）50高等課堂l這時(shí)可令：l如果各類的先驗(yàn)概率相等，那么式（1-17）第1項(xiàng)各類數(shù)值相等，即與類無關(guān)，判別分類又可不考慮它們。此時(shí)也可令l為了書寫簡化，令111ln()2kkkkkfp gx ss*()kkpp g1112kkkkfx ss11122okkkkkcsc 1kkcs（1-17）（1-18）（1-19）（1-20）（1

39、-21）51高等課堂l于是式（1-17）可寫成l式（1-18）可改寫成l注意：上面的 是一個(gè) 維向量，而 是一個(gè)數(shù)值。l式（1-22）和式（1-23）就是第 類的判別函數(shù)?？紤]先驗(yàn)概率時(shí)用式（1-22）；不考慮先驗(yàn)概率時(shí)用式（1-23）l根據(jù) 可以返回去求得 ，即*0lnkkkkfx ccpmkf121(/ )kkkkffkgffffkeep gxeeeek0kkkfx cckc0kc(/ )kp gx（1-22）（1-23）（1-24）52高等課堂l用式（1-24）計(jì)算有時(shí)會(huì)在計(jì)算機(jī)上益出，可以改用下式：l式中， 是各個(gè) 中數(shù)值最大的 。l 比較算得的每個(gè)數(shù)據(jù)向量 （即每個(gè)像元）的各類的 l

40、 的數(shù)值的大小，哪一類的數(shù)值最大，即屬于哪一類的概率最大，就將該向量 （即該像元）判歸該類.l 顯然，哪一類的 最大也就是哪一類的 最大。因此，實(shí)踐中也不求 ，而直接比較各類判別函數(shù)值 ，看哪一類數(shù)據(jù)向量 或像元判歸該類。kfmaxmax1(/ )ffkkkkkgffkep gxemaxkfxx/xp gxxkfkf/xp gx/xp gxkf（1-25）53高等課堂l二）、最小距離分類法二）、最小距離分類法l 最小距離分類法是監(jiān)督分類的方法之一。首先利用樣最小距離分類法是監(jiān)督分類的方法之一。首先利用樣本數(shù)據(jù)計(jì)算出每一類別的均值向量及標(biāo)準(zhǔn)差（均方差）向量，本數(shù)據(jù)計(jì)算出每一類別的均值向量及標(biāo)準(zhǔn)差

41、（均方差）向量，然后以均值向量作為該類在特征空間中的中心位置，計(jì)算輸然后以均值向量作為該類在特征空間中的中心位置，計(jì)算輸入影像中每像元到各類中心的距離。到那類中心距離最小，入影像中每像元到各類中心的距離。到那類中心距離最小，則該像元就歸入到哪一類。應(yīng)用最廣的且比較簡單的距離函則該像元就歸入到哪一類。應(yīng)用最廣的且比較簡單的距離函數(shù)有；歐幾里德距離和絕對距離（混合距離）。具體分類過數(shù)有；歐幾里德距離和絕對距離（混合距離）。具體分類過程如下：程如下：54高等課堂ij 設(shè)p為影像的波段（變量）數(shù)， 為影像中一個(gè)分類像元，其中 為像元 在第 個(gè)波段的像元值（灰度值）， 為第 類在第 波段的均值,則像元

42、與各類間的距離可通過如下良種方法之一獲得: 歐幾里德距離 絕對距離 11fjiijidxm121fjiijidxmixijmixxx55高等課堂l 分類時(shí),根據(jù)前面求出的距離,把像元 歸入到 最小的那一類.l 直接應(yīng)用前述的距離能夠比較簡單地實(shí)現(xiàn)監(jiān)督分類,單有明顯的缺陷:l 首先不同類別的灰度值的變化范圍即其方差大小是不同的,不能簡單地用像元到類中心的距離來劃分像元的歸屬.如下圖中的待分類像元,按像元到類中心的距離應(yīng)歸屬于 類而實(shí)際上應(yīng)屬于變差范圍大的 類 xjdus56高等課堂121fjiijidxm圖（2-1）方差最小距離分類法的影響待分像元類中心57高等課堂l第二,自然地物類別的點(diǎn)群分布

43、不一定是圓形或球形的,即在不同方向上半徑是不同的,因而距離的量度在不同方向上應(yīng)有所差異.l考慮到以上的因素,在距離的算法上可作如下改進(jìn),從而改進(jìn)分類的精度,例如:l 對歐幾里德距離的改進(jìn)l 對絕對距離的改進(jìn)l式中, 為第 類第 波段的標(biāo)準(zhǔn)數(shù),當(dāng)然也可以用 代替上兩式的 ,或者用其他加權(quán)方法.1221/fjiijijidxm121/fjiijijidxmiijjij58高等課堂l使用最小距離法對影像進(jìn)行分類,起精度取決于對已知地物類別的了解和訓(xùn)練統(tǒng)計(jì)的精度.一般來說,這種分類的效果比較好,而且計(jì)算簡便,可對像元掃描分類.l 應(yīng)當(dāng)指出,最小距離監(jiān)督分類還可以選用門限閥值 ,具體為:若選擇出來的最小

44、距離 小于門限閥值 ,則判別像元 歸入第 類,若選擇出來的最小距離 大于 ,則判別像元 為拒絕類,即不歸屬任何類.門閥值 的選擇與各特征波段的標(biāo)準(zhǔn)差有關(guān),先求標(biāo)準(zhǔn)差,然后根據(jù)專業(yè)知識和經(jīng)驗(yàn)來考慮門限閥值的設(shè)定. xxtdxdxdtdtdtdg59高等課堂l一）、isodata分類法lisodata法或迭代法聚類的實(shí)質(zhì)是先給出一個(gè)并不怎么正確的初始分類,然后用某種原則反復(fù)修改和調(diào)整分類,以逐步逼近一個(gè)正確的分類.l（一） isodata分類法的基本思路和運(yùn)算步驟l 下面用具體的算例來說明迭代法分類的步驟,同時(shí)敘述這一方法的相關(guān)參數(shù),為了簡單闡明,這里使用假定數(shù)據(jù),而不用書記遙感圖像的像元數(shù)據(jù)和具

45、體的專業(yè)應(yīng)用實(shí)例.l 假定有16個(gè)像元,即像元數(shù)n=16;各像元都有3個(gè)波段的值,即波段數(shù)或特征數(shù)m=3數(shù)據(jù)如表1.1所示.60高等課堂l迭代的基本思想如下:l 1、確定初始聚類中心的數(shù)目l 初始類樹數(shù)目為 （initial class number),原則上可以隨機(jī)地假定，但是在像元較少的情況下，初始數(shù)目不宜定得過大。l 對表1.1的數(shù)據(jù)，我們規(guī)定先分5類，即 =5，若以 表示第0次分類的第k類，則5個(gè)初始類分別表示為： 0kg0g0g 0000012345,ggggg61高等課堂l2、確定初始聚類中心值l 即各類初始的各波段的初值。初始類數(shù)目 定下后就要給每類的各波段假定初始值。分類用m個(gè)

46、波段，每個(gè)類就要指定m個(gè)值，構(gòu)成m維向量。 個(gè)m維向量是像元的初始?xì)w類中心。l 確定初始類中心的方法很多，最簡單的方法是從各像元中選出 個(gè)被認(rèn)為有代表性的像元，分別將它們的波段值作為初始分類的波段值。也可估計(jì)指定。l 表1.1中的像元各個(gè)3個(gè)波段的值，我們要分5類，故得指定5個(gè)三維向量 。考慮到原始數(shù)據(jù)的值基本在0到12之間，故初始值也應(yīng)在這個(gè)范圍內(nèi)，我們又令各類之間保持一定距離，且為了簡化，令同一類的各波段值相等。于是定出5個(gè)類的初始類中心值 如下|：0g0g0k0g12345,62高等課堂l3 3、定義像元與各聚類中心的距離、定義像元與各聚類中心的距離l 距離這個(gè)參數(shù)有多種形式，或多種距離

47、定義。例如絕對距距離這個(gè)參數(shù)有多種形式，或多種距離定義。例如絕對距離，歐氏距離，馬氏距離等，它們各有計(jì)算公式，對上例，我離，歐氏距離，馬氏距離等，它們各有計(jì)算公式，對上例，我們選擇易于計(jì)算且效果也好的絕對值距離們選擇易于計(jì)算且效果也好的絕對值距離| |： 0102030405222444666888101010（2-1）63高等課堂l式中： 是像元編號； 是波段編號； 是類編號； 是像元 到第 類聚類中心的距離； 是像元 第 波段的值； 是第 類第 波段的值。l 4、進(jìn)行第1次分類或1次迭代l 按定義的距離，分別計(jì)算各個(gè)像元與各初始聚類中心的距離，比較每個(gè)像元到各類的距離值，把它們分別歸到距離

48、最近的類里去。l 對上例，按式（2-2)計(jì)算表1.1中各像元到初始聚類中心式（2-1）的距離，例如，像元1到各初始聚類中心 的距離l ：jj0ijmikkjjdxkiikdijxkjiikj0k1kdk(2-2)64高等課堂l類推得到比較可知，最小，即像元與第個(gè)初始聚類中心的距離最近，所以就把像元?dú)w入第類，表示第次分類結(jié)果的第類其余類推l進(jìn)行類似的計(jì)算可知：屬于第類的有第、號像元；屬于第類的有第、屬于第類的有第、號像元；屬于第類的有第、號像元；屬于第類的有第第、號像元。111123111111213131|5 24 25 28jjjdxxxx 12g12d1314154,10,16ddd111

49、123122212213231|5 44 45 48jjjdxxxx 02 14g 12g 13g 11g 12g 15g65高等課堂像元全部計(jì)算歸類完畢，就完成了第次分類，或稱第次迭代。結(jié)果如表1.2。本次結(jié)果與初始聚類中心的比較也見表1.2。第次分類的修改第次迭代第次分類結(jié)果帶有很大的主觀性，因而是很粗糙的，與實(shí)際相差較遠(yuǎn)。這就是要對她進(jìn)行修改，調(diào)整。方法有多種。其中之一是計(jì)算第次分類得到的各類的重心各類的以各波段的均值為分量構(gòu)成的向量，將它們作為第次分類的聚類中心，重算各類像元與這些新聚類中心的距離，并把各像元?dú)w到距離最近的類中心去。全部像元經(jīng)過這樣重新計(jì)算和歸類后，就完成了第次分類或第

50、次迭代。對上例以表1.2中“本次第j像元的均值”所組成的向量作為第次分類的聚類中心，即： 1kg 1kki66高等課堂 11121314151.81.30.84.04.03.86.05.56.08.08.08.011.012.010.8(2-3)67高等課堂按式（）計(jì)算表1.1中各像元與各類新聚類中心式（）的距離，并將各像元?dú)w入距離最近的類，得第次迭代分68高等課堂l類結(jié)果（表1.3)69高等課堂l6、分類修改第次一致更多次迭代一般來說，分類經(jīng)過次修改仍然得不到滿意結(jié)果，需要進(jìn)一步修改，進(jìn)行第次一致更多次迭代。通常是把第次分類得到的重心，作為第次迭代分類的聚類中心，對各像元重算距離，重歸類。如

51、此逐次分類迭代，直到獲得穩(wěn)定的分類結(jié)果為止。面前例，我們以第次迭代分類結(jié)果得到的重心，作為第次分類迭代聚類中心： 21222324251.30.70.33.83.83.46.05.56.08.37.78.311.713.011.0 2k70高等課堂按式（）計(jì)算表1.1中各像元與各類新聚類中心式（）的距離，得第次迭代分類結(jié)果表(1.4)71高等課堂l由表.4可見，第次分類結(jié)果各像元的歸類情況與第次分類結(jié)果完全一樣，各類各波段的均值與第次結(jié)果響應(yīng)波段巨值之差為零。每一類包括的像元數(shù)和像元構(gòu)成已不再變化，這說明，經(jīng)過若干次動(dòng)態(tài)變化之后，分類已經(jīng)達(dá)到穩(wěn)定，分類過程到此結(jié)束。l（二）控制迭代聚類過程的參

52、數(shù)l上述的分類過程是單純的情況。要得到好的分類結(jié)果，還需要一系列的環(huán)節(jié)和規(guī)定相應(yīng)的參數(shù)來控制迭代聚類過程。l一般來說，迭代聚類中類的數(shù)目應(yīng)在分類過程中按實(shí)際數(shù)據(jù)的特征發(fā)生變化，即發(fā)生類的分裂和合并。這是靠分類時(shí)給出一些特定的參數(shù)來實(shí)現(xiàn)的。l最常用的參數(shù)有以下幾種：72高等課堂l、最多像元數(shù)l分類過程中任何一個(gè)類所能包括的像元數(shù)的最大數(shù)目。如迭代到某一步，某一類所包括的像元數(shù)超過這個(gè)值，該類就須分裂成兩類，然后再進(jìn)行下一次分類迭代。l、最少像元數(shù)l在分類過程中任何一個(gè)類應(yīng)該包括的像元的最小數(shù)目。如分類迭代到某一步，某一類包括的像元低于此值，這個(gè)類就須與距離最近的另一個(gè)類合并，然后再進(jìn)行下一次分類

53、迭代。l、最大標(biāo)準(zhǔn)差l分類過程中任何一個(gè)類的任何一個(gè)波段所能用允許的標(biāo)準(zhǔn)差的最大值，如果分類迭代到某一步，某類的標(biāo)準(zhǔn)差超過此值（說明這個(gè)類所包括的各個(gè)像元彼此差別太大），這個(gè)類必須分成兩類后再進(jìn)行下一次分類迭代。73高等課堂l、最小間距l(xiāng)分類過程中任何兩類之間所能允許的最小類間距離（兩個(gè)類的重心之間的距離），如果距離太小說明它們性質(zhì)太相近，那么這兩個(gè)類須合并成一類再進(jìn)行下一次分類迭代。l拒絕閥l在研究范圍大時(shí)，研究者對實(shí)際情況不能很好的了解的情況下，有個(gè)別類是人們未認(rèn)識，未掌握的，這些特殊的未知類的各個(gè)像元總是在分類迭代過程中按相應(yīng)原則，歸屬相應(yīng)的類里區(qū)，而實(shí)際情況它根本不屬于該類，這就引入一

54、個(gè)閥值，如某一個(gè)像元與任何一個(gè)聚類中心的距離都大于閥值，那么這個(gè)像元不能軌道任何一個(gè)聚類中去，應(yīng)歸入未知類。l、停止閥l分類達(dá)到一定次數(shù)，當(dāng)滿足要求的精度時(shí)，應(yīng)當(dāng)停止下一次迭代，根據(jù)需要我們設(shè)置一個(gè)精度，當(dāng)?shù)_(dá)到這一精度我們就停止迭代。l74高等課堂l二）二）kk均值分類法均值分類法lk均值分類法（k-means)與isodata法類似，也是迭代聚類法。說道二者間的關(guān)系，應(yīng)該說isodata法是k-mean法相對要簡單些，它只要求分類者給出一個(gè)欲分類別數(shù)，不要求給出最少類別數(shù)和最多類別數(shù)，此方法程序自動(dòng)計(jì)算出均勻分布于數(shù)據(jù)空間中的各個(gè)類均值（向量），作為初始類均值向量，或叫種子或吸引者，然后

55、進(jìn)行迭代聚類，用最小距離原則將各個(gè)像元分別分到離各初始均值中最近的那個(gè)均值所屬的類中。然后再計(jì)算類均值，再進(jìn)行歸類。使用者也需規(guī)定最大迭代次數(shù)和變化閥。還可以選擇性地規(guī)定標(biāo)準(zhǔn)差或距離閥值，使不滿足此條件的像元?dú)w入未知類。如果不規(guī)定這兩個(gè)閥值，那么所有像元都被歸類。l但k-均值法除了需要分類者先給定欲分類數(shù)以外，與isodata法還有兩個(gè)點(diǎn)不同：、不是所有像元都分類完畢后再進(jìn)行各類類均值的計(jì)算，還而是每重新分類一個(gè)像元就計(jì)算一次均值；、不需要進(jìn)行類的合并和分裂。75高等課堂l遙感圖象反映的某一區(qū)域特定地理環(huán)境中的綜合信息，它綜合地反映了地球系統(tǒng)各要素的相關(guān)性。l遙感地學(xué)相關(guān)分析，指的是充分認(rèn)識地物間相關(guān)性，在遙感圖像上尋找目標(biāo)識別的相關(guān)因子，建立直接解譯標(biāo)志和間接解譯標(biāo)志，推斷和識別目標(biāo)本身。76高等課堂-地學(xué)（地理，地質(zhì)，氣象等）背景知識-遙感圖像的尺度特征-混合像