遙感圖像分析與處理ppt課件

1、 第一章第一章 遙感數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)遙感數(shù)字圖像處理基礎(chǔ) 第二章第二章 遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理 第三章第三章 遙感圖像的增強處理遙感圖像的增強處理 第四章第四章 遙感圖像計算機分類遙感圖像計算機分類1 1 遙感數(shù)字數(shù)據(jù)存儲格式遙感數(shù)字數(shù)據(jù)存儲格式2 2 遙感數(shù)字圖像基礎(chǔ)遙感數(shù)字圖像基礎(chǔ)3 3 遙感圖像處理軟件遙感圖像處理軟件 本章主要介紹遙感數(shù)字圖像數(shù)據(jù)一些基本知識，包括本章主要介紹遙感數(shù)字圖像數(shù)據(jù)一些基本知識，包括數(shù)數(shù)字圖像的主要存儲格式、統(tǒng)計特征、輸入輸出的方式字圖像的主要存儲格式、統(tǒng)計特征、輸入輸出的方式，最，最后介紹幾種常用的遙感圖像處理軟件和主要功能。后介紹幾種常用的遙感圖像處

2、理軟件和主要功能。 一、遙感數(shù)字圖像存儲的方法一、遙感數(shù)字圖像存儲的方法 以一系列以一系列二進制的形式二進制的形式記錄圖像的亮度值，并以適合數(shù)字計記錄圖像的亮度值，并以適合數(shù)字計算的格式存儲在電子存儲設(shè)備上。算的格式存儲在電子存儲設(shè)備上。 1、BSQ格式格式 BSQ（Band sequential ）是是按波段順序按波段順序記錄記錄遙感影像數(shù)據(jù)的格式，每個波段的圖像數(shù)據(jù)遙感影像數(shù)據(jù)的格式，每個波段的圖像數(shù)據(jù)文件單獨形成一個影像文件。文件單獨形成一個影像文件。 每個影像中的數(shù)據(jù)文件按照其掃描成像時的每個影像中的數(shù)據(jù)文件按照其掃描成像時的次序以行為一個記錄順序存放，存放完第一次序以行為一個記錄順序

3、存放，存放完第一波段，再存放第二波段，一直到所有波段數(shù)波段，再存放第二波段，一直到所有波段數(shù)據(jù)存放完為止據(jù)存放完為止 。BIP（Band Interleaved by Pixel）格式是格式是按像元順序按像元順序記錄數(shù)據(jù)記錄數(shù)據(jù)，即首先存儲第一個像元的所有波段數(shù)據(jù)，即首先存儲第一個像元的所有波段數(shù)據(jù)，接著存儲第二個接著存儲第二個此格式便于圖像波譜分析。此格式便于圖像波譜分析。2 2、BIPBIP格式格式 BIL (band interleaved by line)：按波段分行記錄數(shù)據(jù)按波段分行記錄數(shù)據(jù)，先存儲第一先存儲第一波段的第一行，接著第二波段的第一波段的第一行，接著第二波段的第一行行；再

4、記錄各波段的第二行；再記錄各波段的第二行 此方式介于上述二者之間。此方式介于上述二者之間。 HDF是一種不需轉(zhuǎn)換格式就能用的新型數(shù)據(jù)格式。是一種不需轉(zhuǎn)換格式就能用的新型數(shù)據(jù)格式。 用在用在MODIS、ASTER等數(shù)據(jù)中。等數(shù)據(jù)中。 HDF文件包括一個頭文件、一個文件包括一個頭文件、一個/多個數(shù)據(jù)對象多個數(shù)據(jù)對象 。 一、圖像輸入與輸出一、圖像輸入與輸出 一般要利用一般要利用專業(yè)遙感圖像處理軟件專業(yè)遙感圖像處理軟件的輸入輸出功能。的輸入輸出功能。 圖像文件分為基本遙感圖像格式（圖像文件分為基本遙感圖像格式（BIL、BSQ、BIP等）、等）、通用標準圖像格式（通用標準圖像格式（JPEG、BMP、T

5、IF等）和商業(yè)軟件格等）和商業(yè)軟件格式（式（PIX、IMG、ENVI等）。等）。 1、直方圖：、直方圖：描述描述了圖像中每個像元了圖像中每個像元亮度值的像元數(shù)量亮度值的像元數(shù)量的統(tǒng)計分布。的統(tǒng)計分布。 2、峰值、峰值 3、中值、中值 4、均值、均值 5、亮度范圍、亮度范圍 6、方差、方差 7、協(xié)方差、協(xié)方差 8、相關(guān)系數(shù)、相關(guān)系數(shù) 目前國內(nèi)常用的遙感圖像處理軟件有：目前國內(nèi)常用的遙感圖像處理軟件有：Erdas：美國：美國ERDAS公司集遙感和公司集遙感和GIS于一身的軟件于一身的軟件Envi：美國：美國ITTVIS 公司開發(fā)的遙感圖像處理軟件公司開發(fā)的遙感圖像處理軟件Idris：美國：美國Di

6、amond Consulting Services Ltd開發(fā)開發(fā)Er-mapper：澳大利亞：澳大利亞 Earth Resource公司開發(fā)的圖像處理軟件公司開發(fā)的圖像處理軟件PCI：加拿大：加拿大PCI公司的產(chǎn)品，處理遙感圖像公司的產(chǎn)品，處理遙感圖像 圖像文件管理圖像文件管理 圖像操作功能圖像操作功能 基本圖像處理功能基本圖像處理功能 遙感圖像處理功能遙感圖像處理功能 矢量、柵格混合處理以及與地理信息系統(tǒng)的接口矢量、柵格混合處理以及與地理信息系統(tǒng)的接口1 1 特征提取特征提取2 2 輻射預(yù)處理輻射預(yù)處理3 3 幾何校正幾何校正4 4 數(shù)據(jù)融合數(shù)據(jù)融合 特征提?。ㄌ卣鬟x擇）特征提?。ㄌ卣鬟x擇

7、）：即信息提取，從多光譜：即信息提取，從多光譜數(shù)據(jù)中提取出能表示圖像基本要素的主要成分，數(shù)據(jù)中提取出能表示圖像基本要素的主要成分，壓縮多波段海量遙感數(shù)據(jù)壓縮多波段海量遙感數(shù)據(jù)。 常用主成分分析法（常用主成分分析法（PCAPCA）來壓縮數(shù)據(jù)）來壓縮數(shù)據(jù) 主成分分析后的主成分分析后的123RGB123RGB合成圖像合成圖像原圖像原圖像432RGB432RGB合成合成 子集是整個遙感影像中顯示研究區(qū)域的部分。子集是整個遙感影像中顯示研究區(qū)域的部分。 子集的選擇要和其他數(shù)據(jù)進行配準。保證預(yù)備子集的精度子集的選擇要和其他數(shù)據(jù)進行配準。保證預(yù)備子集的精度 遙感圖像預(yù)處理遙感圖像預(yù)處理又稱為影像恢復(fù)（又稱為

8、影像恢復(fù)（Marsh et al，1983），是設(shè)法去除大氣干擾、系統(tǒng)噪聲、傳感），是設(shè)法去除大氣干擾、系統(tǒng)噪聲、傳感器的姿態(tài)等對影像造成的影響。器的姿態(tài)等對影像造成的影響。 一、一、輻射預(yù)處理（輻射校正）輻射預(yù)處理（輻射校正）： 是通過調(diào)整影像的亮度值來校正因傳感器工作不正是通過調(diào)整影像的亮度值來校正因傳感器工作不正常和大氣衰減作用等所造成的誤差。常和大氣衰減作用等所造成的誤差。輻射過程及輻射過程及傳感器接收傳感器接收信號示意圖信號示意圖 傳感器本身誤差傳感器本身誤差傳感器本身誤差大氣對輻射影響大氣對輻射影響大氣對輻射影響輻射畸變輻射畸變輻射畸變是由于探測器的不正常功能是由于探測器的不正常功

9、能或不同敏感度、地形因素和大氣因素等造成的?；虿煌舾卸取⒌匦我蛩睾痛髿庖蛩氐仍斐傻?。儀器所引起儀器所引起的條帶噪聲的條帶噪聲大氣引起的輻射變化大氣引起的輻射變化 1、物理模型法、物理模型法 ： 根據(jù)輻射通過大氣層時的物理原理進行建模。根據(jù)輻射通過大氣層時的物理原理進行建模。 優(yōu)點：具有嚴密、準確和適用廣。優(yōu)點：具有嚴密、準確和適用廣。 缺點：模型復(fù)雜，而且需要大量難以獲得的參數(shù)，所以可缺點：模型復(fù)雜，而且需要大量難以獲得的參數(shù)，所以可操作性差。操作性差。 當(dāng)圖像上有當(dāng)圖像上有潔凈且有一定深度和面積的水體或深暗地形陰影潔凈且有一定深度和面積的水體或深暗地形陰影時，時，其直接反射能量應(yīng)為其直接反

10、射能量應(yīng)為0 0或接近于或接近于0 0。但因受大氣影響，可見光各波。但因受大氣影響，可見光各波段圖像直方圖的低端灰度值不為段圖像直方圖的低端灰度值不為0 0，而是使直方圖產(chǎn)生漂移值，而是使直方圖產(chǎn)生漂移值a a 波長越短，散射作用越強，波長越短，散射作用越強，a a值越大。值越大。此此a a值就是應(yīng)減去的大氣散值就是應(yīng)減去的大氣散射校正值。射校正值。移動直方圖的最移動直方圖的最小值小值a至至0值位置值位置 回歸分析法是在影像目標地物亮度信息統(tǒng)計的基礎(chǔ)回歸分析法是在影像目標地物亮度信息統(tǒng)計的基礎(chǔ)上，通過揭示各波段間相互關(guān)系的一種比較方法上，通過揭示各波段間相互關(guān)系的一種比較方法 以以如如TM7T

11、M7作為無散射影響的標準圖像，作為無散射影響的標準圖像，在待進行大氣散射校正的在待進行大氣散射校正的上，找出最上，找出最黑的影像（如高山陰影或其他暗黑色地物目標），然黑的影像（如高山陰影或其他暗黑色地物目標），然后把對應(yīng)的后把對應(yīng)的TM7TM7圖像上的同一地物目標找出來，圖像上的同一地物目標找出來，。 現(xiàn)以現(xiàn)以TM7TM7和和TM2TM2為例，把為例，把TM7TM7的灰度值作為的灰度值作為x x軸，軸，TM2TM2的值作為的值作為Y Y軸進軸進行點繪。點繪結(jié)果出現(xiàn)了許多離散的點，其行點繪。點繪結(jié)果出現(xiàn)了許多離散的點，其x x，y y坐標值分別表示坐標值分別表示紅外紅外(TM7)(TM7)和可見

12、光和可見光(TM2)(TM2)圖像上對應(yīng)像元的灰度值，基本呈線性圖像上對應(yīng)像元的灰度值，基本呈線性結(jié)構(gòu)形式?？捎梢唤M點擬合其回歸直線：結(jié)構(gòu)形式?？捎梢唤M點擬合其回歸直線： y ya+bxa+bx 式中式中x,yx,y分別是分別是TM7TM7和和TM2TM2的灰度值的灰度值,a,b,a,b是回歸直線的截距和斜率是回歸直線的截距和斜率 再利用所獲得的地物目標數(shù)據(jù)，并再利用所獲得的地物目標數(shù)據(jù)，并由最小二乘法做直線擬合，可得到由最小二乘法做直線擬合，可得到a a，b b值。值。 其中其中a a就是所要進行校正的數(shù)值，即就是所要進行校正的數(shù)值，即只需只需將將TM2TM2的灰度值減去的灰度值減去a a就

13、得出了就得出了消去散射影響的校正圖像消去散射影響的校正圖像。 同理，可求出其它可見光波段圖像同理，可求出其它可見光波段圖像的大氣散射校正值的大氣散射校正值a a，來進行校正。，來進行校正。 直方圖最小值法直方圖最小值法 回歸分析法回歸分析法 較大區(qū)域或整幅影像較大區(qū)域或整幅影像較小區(qū)域或局部影像較小區(qū)域或局部影像 原始遙感圖像上常存在各種像元位置誤差，使圖像表現(xiàn)出旋原始遙感圖像上常存在各種像元位置誤差，使圖像表現(xiàn)出旋轉(zhuǎn)、中心偏離、偏扭、梯形變化、縱橫向比例尺不一致、邊轉(zhuǎn)、中心偏離、偏扭、梯形變化、縱橫向比例尺不一致、邊緣與中心比例尺不一致等變形，因此需要進行幾何校正。緣與中心比例尺不一致等變形

14、，因此需要進行幾何校正。數(shù)學(xué)變換數(shù)學(xué)變換 遙感平臺姿態(tài)變化、地球自轉(zhuǎn)和球面彎曲、大氣折遙感平臺姿態(tài)變化、地球自轉(zhuǎn)和球面彎曲、大氣折射、地形起伏射、地形起伏等等外部外部因素綜合作用導(dǎo)致幾何變形。因素綜合作用導(dǎo)致幾何變形。 具體如下：具體如下：RR大氣對輻射的傳播產(chǎn)生折射。由于大氣的密度分布從下到上越大氣對輻射的傳播產(chǎn)生折射。由于大氣的密度分布從下到上越來越小，折射率不斷變化，折射后的輻射傳播不再是直線而是來越小，折射率不斷變化，折射后的輻射傳播不再是直線而是一條曲線，從而導(dǎo)致傳感器接收的像點發(fā)射位移。一條曲線，從而導(dǎo)致傳感器接收的像點發(fā)射位移。R1R2R3R4斜向斜向的電的電磁波磁波經(jīng)歷經(jīng)歷的是

15、的是一條一條彎曲彎曲的傳的傳輸路輸路線線aa0地球資源衛(wèi)星在完成一景圖像的掃描時，地球已經(jīng)轉(zhuǎn)過一定的地球資源衛(wèi)星在完成一景圖像的掃描時，地球已經(jīng)轉(zhuǎn)過一定的角度，所以，圖像記錄的并非是一個正方形的地面區(qū)域，而是角度，所以，圖像記錄的并非是一個正方形的地面區(qū)域，而是一個存在扭曲的四邊形區(qū)域。一個存在扭曲的四邊形區(qū)域。 1、幾何粗校正、幾何粗校正：根據(jù)產(chǎn)生畸變的原因，利用計算：根據(jù)產(chǎn)生畸變的原因，利用計算公式和取得的輔助數(shù)據(jù)進行的系統(tǒng)校正。公式和取得的輔助數(shù)據(jù)進行的系統(tǒng)校正。 上述工作常在衛(wèi)星資料處理中心完成，那里有專門進行系統(tǒng)幾何校正的軟件包，但此過程很粗略；在正式應(yīng)用前，用戶還要做進一步的工作，

16、使圖像的幾何位置符合某種地理坐標系統(tǒng)，與地圖配準，并調(diào)整亮度值。 2、幾何精校正幾何精校正：利用地面控制點進行校正。：利用地面控制點進行校正。 幾何粗校正幾何粗校正 幾何精校正幾何精校正 衛(wèi)星運行和成像過程中引起衛(wèi)星運行和成像過程中引起的幾何畸變進行的校正的幾何畸變進行的校正利用地面控制點進行的幾何利用地面控制點進行的幾何校正稱為幾何精校正校正稱為幾何精校正 幾何精校正包括幾何精校正包括2方面：一是圖像像元空間位置方面：一是圖像像元空間位置的變換，二是像元灰度值的內(nèi)插。的變換，二是像元灰度值的內(nèi)插。 因此，校正過程也分為因此，校正過程也分為2步：步： 第一步先做空間變換，第一步先做空間變換，

17、第二步再做像元灰度值的內(nèi)插。第二步再做像元灰度值的內(nèi)插。 最常用方法最常用方法二元多項式重采樣二元多項式重采樣兩個圖像之間的關(guān)系，可用數(shù)學(xué)關(guān)系描述兩個圖像之間的關(guān)系，可用數(shù)學(xué)關(guān)系描述:x=fx=fx x(u,(u,v)v) y=fy=fy y(u,v)(u,v)首先尋找兩個圖像已知的對應(yīng)點，稱作首先尋找兩個圖像已知的對應(yīng)點，稱作控制點控制點GCPGCP，這些控制點，這些控制點在兩個圖像上的坐標分別已知，使用在兩個圖像上的坐標分別已知，使用最小二乘法最小二乘法和已知控制點坐和已知控制點坐標求出未知的系數(shù)標求出未知的系數(shù)aijaij和和b bij ij ，于是找到了兩種圖像間的數(shù)學(xué)關(guān)，于是找到了兩

18、種圖像間的數(shù)學(xué)關(guān)系。然后，依次代入校正后圖像的每個像元點的坐標，求出相應(yīng)系。然后，依次代入校正后圖像的每個像元點的坐標，求出相應(yīng)的的X X和和Y Y值，完成位置計算。值，完成位置計算。上述數(shù)學(xué)關(guān)系常表示為二元多項式（一次、二次、三次或更高上述數(shù)學(xué)關(guān)系常表示為二元多項式（一次、二次、三次或更高次）表達，其中二元二次多項式可以表示為：次）表達，其中二元二次多項式可以表示為：2022201101100020222011011000vbubuvbvaubbyvauauvavauaax 由于位置計算后找到的對應(yīng)的由于位置計算后找到的對應(yīng)的x和和y值，大多不在原來像元的值，大多不在原來像元的中心，因此，必

19、須重新計算新位置的亮度值中心，因此，必須重新計算新位置的亮度值. 一般地，新點的亮度值介于鄰點亮度值最大和最小值之間，一般地，新點的亮度值介于鄰點亮度值最大和最小值之間，常用常用最近鄰法、雙線性內(nèi)插法和三次卷積法最近鄰法、雙線性內(nèi)插法和三次卷積法進行重采樣。進行重采樣。 1）最近鄰法）最近鄰法：取被計算點周圍相鄰的：取被計算點周圍相鄰的4個點個點，比較，比較它們與被計算的點的距離，哪個點距離最近就取哪它們與被計算的點的距離，哪個點距離最近就取哪個點的亮度值最為被計算點的亮度值。個點的亮度值最為被計算點的亮度值。 特點：最近鄰法特點：最近鄰法計算簡單，節(jié)省計算機機時。但原計算簡單，節(jié)省計算機機時

20、。但原圖像中的某些線性特征會被扭曲或變粗成塊，影響圖像中的某些線性特征會被扭曲或變粗成塊，影響了精確度。了精確度。 通過輸入圖像上最鄰近的通過輸入圖像上最鄰近的4個像元的加權(quán)平均值來得個像元的加權(quán)平均值來得出像元值。出像元值。 它比最鄰近法精確些，但對整個圖像進行了平均化，使圖像它比最鄰近法精確些，但對整個圖像進行了平均化，使圖像產(chǎn)生了類似邊緣平滑的模糊效應(yīng)，降低了分辨率。產(chǎn)生了類似邊緣平滑的模糊效應(yīng)，降低了分辨率。 通過輸入圖像的鄰近通過輸入圖像的鄰近16個像元的像元值，計算權(quán)個像元的像元值，計算權(quán)重平均值。重平均值。 其效果較好，但計算量大，需要的地面控制點多。其效果較好，但計算量大，需要

21、的地面控制點多。 幾何精校正主要是利用地面控制點和多項式內(nèi)插模幾何精校正主要是利用地面控制點和多項式內(nèi)插模型進行校正，主要步驟有：型進行校正，主要步驟有： （1）調(diào)整像元的空間位置：選定幾何校正的數(shù)學(xué)模）調(diào)整像元的空間位置：選定幾何校正的數(shù)學(xué)模型；在衛(wèi)星圖象上選擇均勻分布的明顯地物型；在衛(wèi)星圖象上選擇均勻分布的明顯地物 點為校點為校正控制點（數(shù)量依所采用的校正模型有關(guān)）；由這正控制點（數(shù)量依所采用的校正模型有關(guān)）；由這些控制點求解校正系數(shù)，得出校正方程；用校正方些控制點求解校正系數(shù)，得出校正方程；用校正方程對全圖象進行校正；程對全圖象進行校正； （2）調(diào)整像元的亮度值：亮度重采樣。）調(diào)整像元的

22、亮度值：亮度重采樣。 影像配準影像配準是將同一地區(qū)的兩幅影像重疊在一起，使是將同一地區(qū)的兩幅影像重疊在一起，使其影像位置完全配準的處理。其影像位置完全配準的處理。 如：低精度圖像與高精度圖像配準如：低精度圖像與高精度圖像配準( (在高精度圖像上選點在高精度圖像上選點) ) 遙感影像與相應(yīng)比例尺的地形圖配準，遙感影像與相應(yīng)比例尺的地形圖配準，如：如：Landsat TMLandsat TM與與1:100,0001:100,000地形圖配準。地形圖配準。 1、地面控制點的選取方法、地面控制點的選取方法 控制點控制點分布均勻分布均勻，邊界、四角要有，以避免圖像校正不能滿，邊界、四角要有，以避免圖像校

23、正不能滿幅，地形起伏大的區(qū)域要多選；所選點在圖像上要易辨認且幅，地形起伏大的區(qū)域要多選；所選點在圖像上要易辨認且目標較小，如道路的交叉點、河流的分叉處或彎曲處、飛機目標較小，如道路的交叉點、河流的分叉處或彎曲處、飛機場等，而且這些特征在研究時間范圍內(nèi)沒有變化。場等，而且這些特征在研究時間范圍內(nèi)沒有變化。 道路交叉口道路交叉口河流和水體河流和水體 NUM (n+1)(n+2)/2 NUM (n+1)(n+2)/2 ，其中，其中n n為二元多項式的次數(shù)為二元多項式的次數(shù) 1）地面控制點的精確定位：控制點不容易確定）地面控制點的精確定位：控制點不容易確定 2）地面控制點的分布：盡量均勻分布。）地面控

24、制點的分布：盡量均勻分布。 控制點數(shù)量多一些。控制點數(shù)量多一些。 通過控制點的誤差報告對配準的總體精度進行評估。通過控制點的誤差報告對配準的總體精度進行評估。 一、數(shù)據(jù)融合的概念一、數(shù)據(jù)融合的概念 把不同分辨率的影像融合為一幅影像，如將高分辨率的全色把不同分辨率的影像融合為一幅影像，如將高分辨率的全色影像與低分辨率多光譜影像組合在一起影像與低分辨率多光譜影像組合在一起 。 二、數(shù)據(jù)融合的前提二、數(shù)據(jù)融合的前提 同一天或在很短的時間間隔內(nèi)獲得的不同影像之間是兼容的，同一天或在很短的時間間隔內(nèi)獲得的不同影像之間是兼容的，同時影像還必須進行相互同時影像還必須進行相互配準配準。 數(shù)據(jù)融合方法較多，常用

25、的是光譜域處理方法，如數(shù)據(jù)融合方法較多，常用的是光譜域處理方法，如色彩變換法（色彩變換法（IHS）和）和主成份變換技術(shù)（主成份變換技術(shù)（PCT）。 1 1、IHSIHS：亮度（亮度（Intensity）、色調(diào)（）、色調(diào)（Hue）、飽和度）、飽和度（Saturation） 2、主成份變換技術(shù)（、主成份變換技術(shù)（PCT）：）： 先對低分辨率圖像進行主成份分析，將拉伸后的高分辨率先對低分辨率圖像進行主成份分析，將拉伸后的高分辨率圖像代替低分辨率圖像的第一主成份，再進行逆變換。圖像代替低分辨率圖像的第一主成份，再進行逆變換。 TMTM數(shù)據(jù)空間分辨率低（數(shù)據(jù)空間分辨率低（30m30m），但光譜信息豐富；

26、而），但光譜信息豐富；而spotspot的空間分辨率（全色波段的空間分辨率（全色波段2.52.51010米米）高，但）高，但光譜信息差?？删C合二者優(yōu)勢應(yīng)用。光譜信息差?？删C合二者優(yōu)勢應(yīng)用。 步驟如下：步驟如下：用幾何校正的方法對分辨率較小的圖像進：用幾何校正的方法對分辨率較小的圖像進行重采樣，完成配準。行重采樣，完成配準。采用色彩變換法采用色彩變換法IHSIHS。 A A、對假彩色合成的三波段、對假彩色合成的三波段TMTM實行實行IHSIHS變換；變換； B B、為了使融合圖像與、為了使融合圖像與TMTM圖像色彩一致，要對全色圖圖像色彩一致，要對全色圖像和像和TMTM圖像的圖像的I I分量進行

27、分量進行直方圖匹配直方圖匹配； C C、用直方圖匹配后的、用直方圖匹配后的SPOTSPOT全色波段替代全色波段替代TMTM圖像的明圖像的明度成分度成分I I分量；分量； D D、將代換后的三個波段再做從、將代換后的三個波段再做從IHSIHS到到RGBRGB的反變換，的反變換，生成新的彩色圖像。生成新的彩色圖像。 兩種信息源復(fù)合時，首先要解決的是兩種信息源復(fù)合時，首先要解決的是匹配匹配問問題，不論采用何種處理方法，都需要包括題，不論采用何種處理方法，都需要包括配配準準和和復(fù)合復(fù)合2個步驟。個步驟。 1 1 彩色合成彩色合成2 2 對比度變換對比度變換3 3 密度分割密度分割4 4 鄰域增強處理鄰

28、域增強處理5 5 圖像間的運算圖像間的運算6 6 多波段壓縮處理多波段壓縮處理 當(dāng)一幅圖像的目視效果不太好，或者有用的信息當(dāng)一幅圖像的目視效果不太好，或者有用的信息突出不夠時，就需要作圖像增強處理。突出不夠時，就需要作圖像增強處理。 比如圖像對比度不夠，或希望突出的某些邊緣看比如圖像對比度不夠，或希望突出的某些邊緣看不清，就可以用計算機圖像處理技術(shù)來改善圖像不清，就可以用計算機圖像處理技術(shù)來改善圖像質(zhì)量。質(zhì)量。 常用的圖像增強處理方法有常用的圖像增強處理方法有: :對比度變換、空間濾對比度變換、空間濾波、彩色變換、圖像運算和多光譜變換波、彩色變換、圖像運算和多光譜變換等。等。 為了充分利用色彩

29、在遙感圖像判讀和信息提取中的為了充分利用色彩在遙感圖像判讀和信息提取中的優(yōu)勢，常利用優(yōu)勢，常利用彩色合成彩色合成的方法對多光譜圖像進行處的方法對多光譜圖像進行處理，以得到彩色圖像。理，以得到彩色圖像。 彩色圖像可以分為彩色圖像可以分為真彩色圖像真彩色圖像和和假彩色圖像假彩色圖像。綠色比重最大綠色比重最大紅色比重最大紅色比重最大真彩色圖像上影像的顏色與地物真彩色圖像上影像的顏色與地物顏色基本一致。顏色基本一致。利用數(shù)字技術(shù)合成真彩色圖像時，利用數(shù)字技術(shù)合成真彩色圖像時，是把紅色波段的影像作為合成圖是把紅色波段的影像作為合成圖像中的紅色分量、把綠色波段的像中的紅色分量、把綠色波段的影像作為合成圖像

30、中的綠色分量、影像作為合成圖像中的綠色分量、把藍色波段的影像作為合成圖像把藍色波段的影像作為合成圖像中的藍色分量進行合成的結(jié)果。中的藍色分量進行合成的結(jié)果。如如TM321合成的合成的RGB圖像圖像 假彩色圖像是指圖像上影像的色調(diào)與實假彩色圖像是指圖像上影像的色調(diào)與實際地物色調(diào)不一致的圖像。際地物色調(diào)不一致的圖像。 遙感中最常見的假彩色圖像是彩色紅外遙感中最常見的假彩色圖像是彩色紅外合成的合成的標準假彩色圖像標準假彩色圖像。它是在彩色合。它是在彩色合成時，把近紅外波段的影像作為合成圖成時，把近紅外波段的影像作為合成圖像中的紅色分量、把紅色波段的影像作像中的紅色分量、把紅色波段的影像作為合成圖像中

31、的綠色分量、把綠色波段為合成圖像中的綠色分量、把綠色波段的影像作為合成圖像中的藍色分量進行的影像作為合成圖像中的藍色分量進行合成的結(jié)果。合成的結(jié)果。 TM432TM432合成的合成的RGBRGB圖像為標準假彩色圖像圖像為標準假彩色圖像：根據(jù)信息識別的目的和傳感器的光譜效：根據(jù)信息識別的目的和傳感器的光譜效應(yīng)，從多個波段中選取三個波段，分別賦以紅、綠、應(yīng)，從多個波段中選取三個波段，分別賦以紅、綠、藍，得到一幅彩色圖像的方法。藍，得到一幅彩色圖像的方法。 模擬真彩色合成：模擬真彩色合成：TM3+TM2+TM1 TM3+TM2+TM1 （R R、G G、B B） 標準假彩色合成：標準假彩色合成：TM

32、4+TM3+TM2 TM4+TM3+TM2 （R R、G G、B B） 多波段彩色變換多波段彩色變換：以彩色合成原理為基礎(chǔ)，選擇遙：以彩色合成原理為基礎(chǔ)，選擇遙感影像的某三個波段，分別賦予紅、綠、藍三種顏感影像的某三個波段，分別賦予紅、綠、藍三種顏色，合成彩色影像色，合成彩色影像。：通過：通過來改變圖像像元對比度，來改變圖像像元對比度，從而改變圖像質(zhì)量的圖像處理方法。從而改變圖像質(zhì)量的圖像處理方法。一、線性變換一、線性變換 二、非線性變換二、非線性變換線性變換線性變換分段線性變換分段線性變換 三、直方圖調(diào)整三、直方圖調(diào)整每一幅圖都可以求出其像元亮度值的直方圖，從直方圖形態(tài)可每一幅圖都可以求出其

33、像元亮度值的直方圖，從直方圖形態(tài)可判斷圖像質(zhì)量。判斷圖像質(zhì)量。 1、對比度變換主要是通過改變圖像像元的、對比度變換主要是通過改變圖像像元的亮度值亮度值來改善圖像質(zhì)量，屬于來改善圖像質(zhì)量，屬于輻射增強輻射增強的范疇。的范疇。 2、對比度變換是一種改變圖像像元亮度值來改變、對比度變換是一種改變圖像像元亮度值來改變像元對比度，從而改善圖像質(zhì)量的圖像處理方法。像元對比度，從而改善圖像質(zhì)量的圖像處理方法。常用的方法有常用的方法有線性變換線性變換和和非線性變換非線性變換 直方圖直方圖：統(tǒng)計每幅圖像的各亮度的像元數(shù)而得到的隨機分布統(tǒng)計每幅圖像的各亮度的像元數(shù)而得到的隨機分布圖，即為該幅圖像的直方圖。圖，即為

34、該幅圖像的直方圖。一般來說，包含大量像元的圖像，像元的亮度隨機分布應(yīng)是一般來說，包含大量像元的圖像，像元的亮度隨機分布應(yīng)是正態(tài)分布正態(tài)分布。直方圖為非正態(tài)分布，說明圖像的亮度分布偏亮、偏暗或亮直方圖為非正態(tài)分布，說明圖像的亮度分布偏亮、偏暗或亮度過于集中，圖像的對比度小，度過于集中，圖像的對比度小，需要調(diào)整該直方圖需要調(diào)整該直方圖到正態(tài)分到正態(tài)分布，以改善圖像的質(zhì)量。布，以改善圖像的質(zhì)量。 一、線性變換一、線性變換 變換前圖像的亮度范圍與變換后圖像亮度范圍是直線關(guān)系，變換前圖像的亮度范圍與變換后圖像亮度范圍是直線關(guān)系，叫線性變換。叫線性變換。其數(shù)學(xué)式為：其數(shù)學(xué)式為： dij = Adij +

35、B 分段線性變換分段線性變換 二、非線性變換二、非線性變換 變換前圖像的亮度范圍與變換后圖像亮度范圍是非直線關(guān)系，變換前圖像的亮度范圍與變換后圖像亮度范圍是非直線關(guān)系，叫非線性變換。叫非線性變換。指數(shù)變換在亮度較高的部分指數(shù)變換在亮度較高的部分拉伸拉伸, ,在亮度較低的部分在亮度較低的部分壓縮壓縮；對數(shù)變換在亮度較高處對數(shù)變換在亮度較高處壓縮壓縮，在亮度較低處，在亮度較低處拉伸拉伸。其曲線形態(tài)可以調(diào)整，從而實現(xiàn)不同的拉伸比例。其曲線形態(tài)可以調(diào)整，從而實現(xiàn)不同的拉伸比例。 三、直方圖變換三、直方圖變換 1、直方圖均衡化：將原圖像的直方圖通過變換函數(shù)變?yōu)楦?、直方圖均衡化：將原圖像的直方圖通過變換函

36、數(shù)變?yōu)楦髁炼燃壘鶆蚍植嫉闹狈綀D。亮度級均勻分布的直方圖。 2、直方圖特定化：將隨機分布的原圖像直方圖修、直方圖特定化：將隨機分布的原圖像直方圖修改為特定形狀的直方圖。改為特定形狀的直方圖。圖像密度分割原理可以按如下步驟進行：圖像密度分割原理可以按如下步驟進行：（1 1）求圖像的極大值）求圖像的極大值d dmaxmax和極小值和極小值d dminmin；（2 2）求圖像的密度區(qū)間）求圖像的密度區(qū)間D D = = d dmaxmax- -d dmin min + 1+ 1；（3 3）求分割層的密度差）求分割層的密度差d d = =D Dn n ，其中，其中n n為為 需分割的層數(shù)；需分割的層數(shù)；（

37、4 4）求各層的密度區(qū)間；）求各層的密度區(qū)間；（5 5）定出各密度層灰度值或顏色。）定出各密度層灰度值或顏色。 單波段彩色變換單波段彩色變換: :單波段黑白遙感圖像按亮度度值單波段黑白遙感圖像按亮度度值分層，對每層賦予不同的色彩，使之成為一幅彩分層，對每層賦予不同的色彩，使之成為一幅彩色圖像色圖像, ,這種方法又稱為這種方法又稱為。 每層的色彩可以與地物的真實色彩不同，故稱為每層的色彩可以與地物的真實色彩不同，故稱為假彩色假彩色；每層亮度范圍的確定盡可能與某類實際；每層亮度范圍的確定盡可能與某類實際地物的亮度范圍相一致；相鄰亮度層的色彩，盡地物的亮度范圍相一致；相鄰亮度層的色彩，盡可能區(qū)別鮮明

38、?？赡軈^(qū)別鮮明。鄰域增強處理是在鄰域增強處理是在被處理像元周圍的像元被處理像元周圍的像元參與下參與下進行的運算處理進行的運算處理 。鄰域處理又叫鄰域處理又叫濾波處理濾波處理，鄰域的范圍取決于濾波，鄰域的范圍取決于濾波器的大小，如器的大小，如33或或55等。等。鄰域法處理用于鄰域法處理用于去噪聲、圖像平滑、銳化和相關(guān)去噪聲、圖像平滑、銳化和相關(guān)運算運算。卷積（濾波器）卷積（濾波器） 是是。 卷積算子是一個卷積算子是一個，以特定的方法將每個像，以特定的方法將每個像元值與周圍像元平均元值與周圍像元平均（將整個圖像按像元分塊進行平均（將整個圖像按像元分塊進行平均處理，用于改變圖像的空間特征）處理，用于

39、改變圖像的空間特征） 。 通過卷積運算可以通過卷積運算可以實現(xiàn)圖像的平滑和銳化處理實現(xiàn)圖像的平滑和銳化處理。Integer(-18)（16） （16） （12）+（168）（）（16）（）（12）（）（12）（）（18）/（-1-1-1-1+16-1-1-1-1）11圖像窗口與模板像元的亮度值圖像窗口與模板像元的亮度值對應(yīng)相乘再相加的總和對應(yīng)相乘再相加的總和再除以卷積核中所有值的總和，再除以卷積核中所有值的總和，最后取整數(shù)。最后取整數(shù)。 平滑：平滑：圖像中出現(xiàn)某些亮度變化過大的區(qū)域，或出現(xiàn)圖像中出現(xiàn)某些亮度變化過大的區(qū)域，或出現(xiàn)不該有的亮點（噪聲）時，采用平滑的方法可以減少不該有的亮點（噪聲）

40、時，采用平滑的方法可以減少變化，使亮度平緩或去掉不必要的變化，使亮度平緩或去掉不必要的“噪聲噪聲”點。點。 具體方法有：具體方法有： 1 1、均值平滑、均值平滑 2 2、中值濾波、中值濾波 是將每個像元在是將每個像元在來代替該像來代替該像元值，以達到去掉尖銳元值，以達到去掉尖銳“噪聲噪聲”和平滑圖像的目的。和平滑圖像的目的。 區(qū)域范圍取作區(qū)域范圍取作時，求均值公式為：時，求均值公式為：具體計算時常用具體計算時常用模板做卷積運算，其模板有模板做卷積運算，其模板有2個：個：或或 是將每個像元是將每個像元，以達到去尖銳，以達到去尖銳“噪聲噪聲”和平滑圖像目的。和平滑圖像目的。 具體計算方法與模板卷積

41、方法類似，仍采用活動窗口的掃描具體計算方法與模板卷積方法類似，仍采用活動窗口的掃描方法。取值時，將窗口內(nèi)所有像元按亮度值的大小排列，取中間方法。取值時，將窗口內(nèi)所有像元按亮度值的大小排列，取中間值作為中間像元的值。所以值作為中間像元的值。所以。 57586060646970125當(dāng)圖像亮度為階梯狀變化時，取均值平滑比取中值濾波要明顯的多當(dāng)圖像亮度為階梯狀變化時，取均值平滑比取中值濾波要明顯的多銳化是平滑的相反增強處理方法，它使圖像邊緣、銳化是平滑的相反增強處理方法，它使圖像邊緣、線狀目標地物，或某些亮度變化大的區(qū)域，更加突線狀目標地物，或某些亮度變化大的區(qū)域，更加突出出來，也稱出出來，也稱邊緣

42、增強（檢測）邊緣增強（檢測）。 各種不同的模塊（銳化）各種不同的模塊（銳化） 羅伯特梯度羅伯特梯度索伯爾梯度索伯爾梯度拉普拉斯算法拉普拉斯算法 兩幅或多幅單波段圖像，空間配準后可進行算術(shù)兩幅或多幅單波段圖像，空間配準后可進行算術(shù)運算，實現(xiàn)圖像的增強，運算，實現(xiàn)圖像的增強， 加法運算加法運算KiiYXfKYXg11， 減法運算減法運算 乘法運算乘法運算 除法運算除法運算相同行、列數(shù)的圖像相同行、列數(shù)的圖像2 2幅同樣行、列數(shù)的圖像，對應(yīng)像元的亮度值幅同樣行、列數(shù)的圖像，對應(yīng)像元的亮度值相減就是相減就是。 差值運算差值運算可突出兩波段差值大的地物，可突出兩波段差值大的地物，如如TM4TM4為近紅外

43、波段，為近紅外波段，在植被區(qū)有較高的反射，而在植被區(qū)有較高的反射，而TM3TM3為紅波段，對植被有較強的為紅波段，對植被有較強的吸收，因此吸收，因此（）可以突出植被信息?？梢酝怀鲋脖恍畔?。 差值運算還可用于同一地區(qū)不同時相的動態(tài)監(jiān)測（火災(zāi)、水差值運算還可用于同一地區(qū)不同時相的動態(tài)監(jiān)測（火災(zāi)、水災(zāi)、城鎮(zhèn)用地變化等）災(zāi)、城鎮(zhèn)用地變化等） 定義定義：2 2幅同樣行、列數(shù)的圖像，對應(yīng)像元的亮幅同樣行、列數(shù)的圖像，對應(yīng)像元的亮度值相除（度值相除（）就是）就是比值運算比值運算。 比值運算常用于比值運算常用于突出遙感影像中的植被信息突出遙感影像中的植被信息，對，對消除地形影響消除地形影響也非常有效，從而改善

44、圖像質(zhì)量。也非常有效，從而改善圖像質(zhì)量。 常用算法：常用算法：近紅外波段近紅外波段/ /紅波段紅波段 或者或者 （近紅外波段紅波段）（近紅外波段紅波段）/ /（近紅外波段紅波段）（近紅外波段紅波段） 如如TMTM數(shù)據(jù)，歸一化植被指數(shù)數(shù)據(jù)，歸一化植被指數(shù)NDVINDVI，對植被信息的提取很有用；，對植被信息的提取很有用； 該運算常用于突出遙感影像中的植被特征、提取植該運算常用于突出遙感影像中的植被特征、提取植被類別或估算植被生物量，這種算法結(jié)果稱為被類別或估算植被生物量，這種算法結(jié)果稱為植被植被指數(shù)指數(shù)。 另外，另外，TM5/TM4TM5/TM4可突出鐵礦信息；可突出鐵礦信息；TM5/TM7TM

45、5/TM7突出粘土突出粘土礦信息。礦信息。 多波段壓縮的目的：多波段壓縮的目的： 多波段壓縮的主要方法：多波段壓縮的主要方法：一、主成分分析（一、主成分分析（ K-L 分析）分析）二、纓帽變換（二、纓帽變換（ K-T變換）變換）可可實現(xiàn)數(shù)據(jù)壓縮、圖像增強實現(xiàn)數(shù)據(jù)壓縮、圖像增強的目的。的目的。 K-LK-L變換后，變換后，以后的主分量依次很快遞減。以后的主分量依次很快遞減。 因因K-LK-L變換對噪聲沒有影響，當(dāng)信息減少時噪聲就突出了，最變換對噪聲沒有影響，當(dāng)信息減少時噪聲就突出了，最后的分量幾乎都是噪聲，所以后的分量幾乎都是噪聲，所以。 因此，因此，。 著眼點在于地面景著眼點在于地面景物，特別

46、是植被與土壤在多光譜空間中的特征。物，特別是植被與土壤在多光譜空間中的特征。 一般一般K KT T變換只取前變換只取前3 3個分量，也實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的壓縮。個分量，也實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的壓縮。是一種特殊的主成份分析。是一種特殊的主成份分析。 1 1、僅適用于、僅適用于TMTM圖像圖像1 15 5、7 7波段的線性變換波段的線性變換; ; 2 2、線性變換矩陣為線性變換矩陣為6 66 6 的常數(shù)矩陣的常數(shù)矩陣, ,而且是經(jīng)驗矩陣而且是經(jīng)驗矩陣; ; 3 3、變換后依然得到、變換后依然得到6 6個圖像。其中：第一個圖像反映個圖像。其中：第一個圖像反映亮度特征，是原圖像亮度的加權(quán)和；第二個圖像表示亮度特征，是原

47、圖像亮度的加權(quán)和；第二個圖像表示綠度，反映綠色生物量特征；第三個圖像表示濕度，綠度，反映綠色生物量特征；第三個圖像表示濕度，反映土壤的濕度特征；其余三個分量與地物特征沒有反映土壤的濕度特征；其余三個分量與地物特征沒有明確的對應(yīng)關(guān)系。明確的對應(yīng)關(guān)系。實際上是實際上是TMTM的的6 6個波段的加權(quán)和，反映出圖像總體的反射值。個波段的加權(quán)和，反映出圖像總體的反射值。從變換矩陣從變換矩陣B B的第二行系數(shù)看，波長較長的紅外波段的第二行系數(shù)看，波長較長的紅外波段5 5和和7 7，有很明顯的，有很明顯的抵削，剩下的抵削，剩下的4 4與與l l、2 2、3 3波段，剛好是近紅外與可見光部分的差值，反映了綠色

48、波段，剛好是近紅外與可見光部分的差值，反映了綠色生物量的特征。生物量的特征。該分量反映了可見光與近紅外波段該分量反映了可見光與近紅外波段l l4 4與波長較長的紅外與波長較長的紅外5 5、7 7波段的波段的差值，而差值，而5 5、7 7兩波段對土壤濕度和植被濕度最為敏感，易于反映出濕度特征。兩波段對土壤濕度和植被濕度最為敏感，易于反映出濕度特征。 y4y4，y5y5，y6y6這三個分量沒有與景物明確的對應(yīng)關(guān)系。這三個分量沒有與景物明確的對應(yīng)關(guān)系。遙遙感感圖圖像像處處理理1 1 概述概述2 2 非監(jiān)督分類非監(jiān)督分類3 3 監(jiān)督分類監(jiān)督分類4 4 圖像分類的有關(guān)問題圖像分類的有關(guān)問題5 5 分類精

49、度的評價分類精度的評價 遙感影像分類遙感影像分類就是把像元歸到某個類別的過程。就是把像元歸到某個類別的過程。 數(shù)字影像（左）和分類影像（右）數(shù)字影像（左）和分類影像（右） 分類影像是通過分析數(shù)字影像確定的，分類影像是通過分析數(shù)字影像確定的，將數(shù)字影像上相似光譜將數(shù)字影像上相似光譜 值的像元集合成組，即構(gòu)成分類影像值的像元集合成組，即構(gòu)成分類影像。 如：如：“A A”類由像元值類由像元值6 6，7 7，8 8和和9 9組成的，組成的，“B B”類由像元值類由像元值0 0，1 1，2 2和和3 3組成。組成。分類分類數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)信息信息 分類器分類器指按照一定方法進行影像分類的計算機程序。指按照一定方

50、法進行影像分類的計算機程序。 分類器有很多種，大致可分為分類器有很多種，大致可分為2 2大類：大類： 1 1、點分類器、點分類器 2 2、鄰域分類器、鄰域分類器 1、點分類器、點分類器/光譜分類器光譜分類器（簡單、高效）（簡單、高效） 基于基于像元像元在不同波段的在不同波段的光譜值進行分類。光譜值進行分類。 但它不能利用像元間或但它不能利用像元間或像元鄰域包含的信息。像元鄰域包含的信息。點分類器各波段的像元值點分類器各波段的像元值2、鄰域分類器、鄰域分類器（復(fù)雜、困難）（復(fù)雜、困難） 通過通過像元組的亮度像元組的亮度分布分布模式、鄰近像元地塊的模式、鄰近像元地塊的大小、形狀和分布規(guī)律大小、形狀

51、和分布規(guī)律等來分類。等來分類。 即用即用光譜和紋理信息光譜和紋理信息進進行分類。行分類。 精度高但程序設(shè)計難。精度高但程序設(shè)計難。 1 1、監(jiān)督分類：、監(jiān)督分類：已知已知遙感圖像上樣本區(qū)內(nèi)的地物類別遙感圖像上樣本區(qū)內(nèi)的地物類別, ,依據(jù)這些樣本類別的特征來判斷非樣本數(shù)據(jù)的類別。依據(jù)這些樣本類別的特征來判斷非樣本數(shù)據(jù)的類別。未知未知遙感圖像上樣本區(qū)內(nèi)的地物類遙感圖像上樣本區(qū)內(nèi)的地物類別，僅依據(jù)別，僅依據(jù) 一、非監(jiān)督分類的優(yōu)缺點一、非監(jiān)督分類的優(yōu)缺點 二、非監(jiān)督分類的方法二、非監(jiān)督分類的方法 三、非監(jiān)督分類的步驟三、非監(jiān)督分類的步驟 非監(jiān)督分類非監(jiān)督分類是指在多光譜影像中搜尋和定義自然是指在多光譜

52、影像中搜尋和定義自然光譜集群組的過程，也叫光譜集群組的過程，也叫聚類分析或點群分析聚類分析或點群分析。此分類有一定的此分類有一定的“盲目性盲目性”，實際上分出的是，實際上分出的是“譜類譜類”而非而非“地類地類”，必須對，必須對“譜類譜類”的地物屬性進行分析的地物屬性進行分析確認，才能轉(zhuǎn)化為確認，才能轉(zhuǎn)化為“地類地類”。 當(dāng)沒有訓(xùn)練區(qū)、對研究區(qū)又不熟悉時，或圖像中當(dāng)沒有訓(xùn)練區(qū)、對研究區(qū)又不熟悉時，或圖像中包含的目標物不明確時，可采用此法包含的目標物不明確時，可采用此法。 常用的統(tǒng)計方法是常用的統(tǒng)計方法是“聚類分析聚類分析”，即按照像元之，即按照像元之間的間的聯(lián)系程度（親疏程度）聯(lián)系程度（親疏程度

53、）來進行歸類的一種多來進行歸類的一種多元統(tǒng)計分析法。元統(tǒng)計分析法。 聚類分析時，常按照某種相似性對樣本進行合并聚類分析時，常按照某種相似性對樣本進行合并或分離，如或分離，如距離、相關(guān)系數(shù)距離、相關(guān)系數(shù)等。等。 優(yōu)點：優(yōu)點： 非監(jiān)督分類不需要預(yù)先對所要分類的區(qū)域有廣泛的了解。非監(jiān)督分類不需要預(yù)先對所要分類的區(qū)域有廣泛的了解。 人為誤差的機率很小。人為誤差的機率很小。 面積很小的獨立地物均能被識別。面積很小的獨立地物均能被識別。 缺點：缺點： 非監(jiān)督分類形成的光譜類別并不一定與信息類別對應(yīng)。非監(jiān)督分類形成的光譜類別并不一定與信息類別對應(yīng)。 分析人員很難控制分類產(chǎn)生的類別并進行識別。分析人員很難控制

54、分類產(chǎn)生的類別并進行識別。 光譜類別的解譯識別工作量大而復(fù)雜。光譜類別的解譯識別工作量大而復(fù)雜。 距離量算距離量算是非監(jiān)督分類的核心是非監(jiān)督分類的核心 常用的比較簡單的距離量算類型有：常用的比較簡單的距離量算類型有： 1、毆氏距離、毆氏距離 2、絕對距離、絕對距離 常用常用“逐步聚類分析法（動態(tài)聚類法）逐步聚類分析法（動態(tài)聚類法）”，ISODATAISODATA（迭代自組織數(shù)據(jù)分析技術(shù)）方法是其（迭代自組織數(shù)據(jù)分析技術(shù)）方法是其中之一。中之一。 示意圖如下：示意圖如下：逐步聚類方法：逐步聚類方法：先將樣本大致分先將樣本大致分成成k類，然后按照類，然后按照某種原則逐步修某種原則逐步修改到比較合理

55、為改到比較合理為止，這種方案稱止，這種方案稱為為逐步聚類方法逐步聚類方法或動態(tài)聚類法或動態(tài)聚類法。 非監(jiān)督分類的基本步驟非監(jiān)督分類的基本步驟 1、確定分類數(shù)量、確定分類數(shù)量 2、選擇集群類別中心點、選擇集群類別中心點 3、計算機處理運算類別中心點、計算機處理運算類別中心點 4、計算機像元歸類、計算機像元歸類 5、計算機重新分類、計算機重新分類 1、產(chǎn)生專題柵格層、產(chǎn)生專題柵格層 設(shè)置要分的類型數(shù)目設(shè)置要分的類型數(shù)目，系統(tǒng)自動生成初始類別數(shù)；，系統(tǒng)自動生成初始類別數(shù)； 設(shè)置最大重復(fù)次數(shù)（一般為設(shè)置最大重復(fù)次數(shù)（一般為6的倍數(shù)）；的倍數(shù)）； 設(shè)置收斂值設(shè)置收斂值，如，如95，表明，表明2次重復(fù)之間

56、類別的改次重復(fù)之間類別的改變變5時分類停止。時分類停止。 2、評價分類、評價分類 一、監(jiān)督分類的優(yōu)缺點一、監(jiān)督分類的優(yōu)缺點 二、訓(xùn)練樣區(qū)的選擇原則及步驟二、訓(xùn)練樣區(qū)的選擇原則及步驟 三、監(jiān)督分類方法三、監(jiān)督分類方法 四、監(jiān)督分類步驟四、監(jiān)督分類步驟 監(jiān)督分類監(jiān)督分類(Supervised Classification)是用是用已知類別已知類別的樣本的樣本（已經(jīng)被分到某一信息類別的像元）對未知類（已經(jīng)被分到某一信息類別的像元）對未知類別的像元進行分類的過程。別的像元進行分類的過程。 這些這些先驗知識先驗知識可來自于實地調(diào)查或參考其它資料或圖像處理者可來自于實地調(diào)查或參考其它資料或圖像處理者的經(jīng)驗

57、等。的經(jīng)驗等。 （一）優(yōu)點（一）優(yōu)點 : 1、分析人員可以控制適用于研究需要和區(qū)域地理特征的信、分析人員可以控制適用于研究需要和區(qū)域地理特征的信息類別。息類別。 2、可控制訓(xùn)練樣區(qū)和訓(xùn)練樣本的選擇。、可控制訓(xùn)練樣區(qū)和訓(xùn)練樣本的選擇。 3、分析人員運用監(jiān)督分類不必擔(dān)心光譜類別和信息類別的、分析人員運用監(jiān)督分類不必擔(dān)心光譜類別和信息類別的匹配問題。匹配問題。 4、通過檢驗訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)可確定分類是否正確，估算監(jiān)督、通過檢驗訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)可確定分類是否正確，估算監(jiān)督分類中的誤差。分類中的誤差。 5、避免了非監(jiān)督分類中對光譜集群類別的重新歸類。、避免了非監(jiān)督分類中對光譜集群類別的重新歸類。 （二）缺點（二

58、）缺點 1、分類體系和訓(xùn)練樣區(qū)的選擇有主觀因素的影響。、分類體系和訓(xùn)練樣區(qū)的選擇有主觀因素的影響。 2、訓(xùn)練樣區(qū)的代表性問題。、訓(xùn)練樣區(qū)的代表性問題。 3、有時訓(xùn)練樣區(qū)的選擇很困難。、有時訓(xùn)練樣區(qū)的選擇很困難。 4、只能識別訓(xùn)練樣本所定義的類別，對于某些未被、只能識別訓(xùn)練樣本所定義的類別，對于某些未被分析人員定義的類別則不能識別，容易造成類別的分析人員定義的類別則不能識別，容易造成類別的遺漏。遺漏。 1、像元的數(shù)量：每種地類的、像元的數(shù)量：每種地類的像元數(shù)像元數(shù)100 2、訓(xùn)練樣區(qū)的大?。簭?fù)雜地形小、簡單地形大、訓(xùn)練樣區(qū)的大?。簭?fù)雜地形小、簡單地形大 3、訓(xùn)練樣區(qū)的形狀、訓(xùn)練樣區(qū)的形狀 4、訓(xùn)

59、練樣區(qū)的位置、訓(xùn)練樣區(qū)的位置:易識別、均勻分布易識別、均勻分布 5、訓(xùn)練樣區(qū)的數(shù)量：每種地類、訓(xùn)練樣區(qū)的數(shù)量：每種地類訓(xùn)練樣區(qū)數(shù)訓(xùn)練樣區(qū)數(shù)5-10個個 6、訓(xùn)練樣區(qū)的放置：便于精確定位的地方。、訓(xùn)練樣區(qū)的放置：便于精確定位的地方。 7、訓(xùn)練樣區(qū)的均質(zhì)性：盡量不要有混合像元。、訓(xùn)練樣區(qū)的均質(zhì)性：盡量不要有混合像元。1 1、收集信息，包括分類地區(qū)的地圖和航片等。、收集信息，包括分類地區(qū)的地圖和航片等。2 2、進行野外調(diào)查獲取研究區(qū)域的第一手信息。、進行野外調(diào)查獲取研究區(qū)域的第一手信息。3 3、設(shè)計野外調(diào)查路線和內(nèi)容。、設(shè)計野外調(diào)查路線和內(nèi)容。4 4、分類數(shù)字影像預(yù)分析。、分類數(shù)字影像預(yù)分析。5 5

60、、找出潛在的訓(xùn)練樣區(qū)。、找出潛在的訓(xùn)練樣區(qū)。6 6、定位和繪制訓(xùn)練樣區(qū)。、定位和繪制訓(xùn)練樣區(qū)。7 7、檢查每個訓(xùn)練樣區(qū)的各波段頻率直方圖。、檢查每個訓(xùn)練樣區(qū)的各波段頻率直方圖。8 8、調(diào)整和去除、調(diào)整和去除雙峰頻率分布雙峰頻率分布。9 9、合并訓(xùn)練數(shù)據(jù)信息并用于分類程序，進行計算機監(jiān)督分類。、合并訓(xùn)練數(shù)據(jù)信息并用于分類程序，進行計算機監(jiān)督分類。1、平行算法分類、平行算法分類2、最小距離分類、最小距離分類3、ISODATA算法分類算法分類4、最大似然法分類、最大似然法分類5、貝葉斯法分類、貝葉斯法分類1、平行算法分類、平行算法分類 (盒式?jīng)Q策規(guī)則盒式?jīng)Q策規(guī)則) 根據(jù)訓(xùn)練樣本的根據(jù)訓(xùn)練樣本的亮度值