第三章 遙感圖像解譯

1、第3章 遙感圖像解譯與分類(lèi)Geography Analysis for Remote Sensing遙感地學(xué)分析第一節(jié) 遙感圖像解譯n遙感提供的是一種綜合信息，不僅表現(xiàn)在它反映的地學(xué)要素-地質(zhì)、地貌、水文、土壤、植被、社會(huì)生態(tài)等的綜合，是由相互關(guān)聯(lián)的自然及社會(huì)現(xiàn)象所構(gòu)成的。它是不同空間分辨率、波普分辨率和時(shí)間分辨率的遙感信息的綜合。n遙感圖像解譯是通過(guò)遙感圖像所提供的各種識(shí)別目標(biāo)的特征信息進(jìn)行分析、推理與判斷，最終達(dá)到識(shí)別目標(biāo)或現(xiàn)象的目的。地學(xué)環(huán)境遙感信息地物信息圖像處理人員的認(rèn)識(shí)圖像處理符號(hào)表示語(yǔ)義生成圖像數(shù)據(jù)庫(kù)地學(xué)信息處理人員的認(rèn)識(shí)應(yīng)用模型地物識(shí)別地學(xué)分析數(shù)據(jù)獲取地物信息和知識(shí)遙感圖像解譯

2、n地物信息的傳遞是從數(shù)據(jù)獲取開(kāi)始的，數(shù)據(jù)獲取實(shí)質(zhì)上是由傳感器代替人直接觀測(cè)地學(xué)環(huán)境，通常情況下是圍繞某項(xiàng)任務(wù)，有計(jì)劃、有目的的開(kāi)展的。地物影像幾何信息輻射信息地物幾何位置地物屬性地物數(shù)量指標(biāo)模型重建幾何測(cè)量影像識(shí)別定量分析n遙感圖像解譯的對(duì)象主要是各類(lèi)地物或地學(xué)現(xiàn)象，在解譯時(shí)一般會(huì)有相關(guān)的專(zhuān)業(yè)人員的配合，但作為解譯者若想得到比較滿(mǎn)意的結(jié)果，相關(guān)的地學(xué)知識(shí)在解譯時(shí)應(yīng)或多或少知道一些。例如，解譯與地質(zhì)構(gòu)造有關(guān)的空間對(duì)象，類(lèi)似下圖的知識(shí)需要知道。線(xiàn)性構(gòu)造弧型構(gòu)造環(huán)型構(gòu)造地學(xué)的應(yīng)用物候?qū)W的應(yīng)用n物候是比較特殊的地學(xué)現(xiàn)象，與時(shí)間和空間都有關(guān)系，并具有周期性。在解譯與生命現(xiàn)象有關(guān)的物體如植物、動(dòng)物時(shí)，對(duì)物

3、候的了解程度可能決定解譯工作的好壞。例如，華中地區(qū)的遙感植被調(diào)查就需要知道如下幾個(gè)關(guān)鍵時(shí)段：4月份， 展葉期5月份， 開(kāi)花期78月份， 茂盛期1011月份 果熟期，葉變色期生物學(xué)知識(shí)的應(yīng)用n農(nóng)業(yè)、林業(yè)、海洋及生態(tài)調(diào)查都與生物有關(guān)。在遙感信息中，如植被指數(shù)、熱慣量等都會(huì)應(yīng)用到生物學(xué)知識(shí)。其中，植被指數(shù)就是通過(guò)比較分析葉綠素與光譜反射率之間的關(guān)系得出的概念。遙感解譯的任務(wù)n按應(yīng)用領(lǐng)域，遙感解譯的目的可分為普通地學(xué)解譯和專(zhuān)業(yè)解譯。n普通地學(xué)解譯是為了取得一定地球圈層范圍內(nèi)的綜合性信息，常見(jiàn)的是地理基礎(chǔ)信息（居民地、道路、水系、獨(dú)立地物、植被等）解譯和景觀解譯。n專(zhuān)業(yè)解譯主要是為了解決各部門(mén)的任務(wù)，用

4、于提取特定的要素或概念的信息，包括地質(zhì)、林業(yè)、農(nóng)業(yè)和軍事。遙感解譯的分類(lèi)一般分為兩種：n 目視解譯，由專(zhuān)業(yè)人員通過(guò)直接觀察或借助判讀儀器在遙感圖像上獲取特定目標(biāo)地物信息。n 計(jì)算機(jī)解譯，以計(jì)算機(jī)系統(tǒng)為支撐環(huán)境，利用模式識(shí)別技術(shù)和人工智能技術(shù)，根據(jù)遙感圖像中目標(biāo)地物的各種影像特征（顏色、形狀、紋理與空間位置），結(jié)合專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)中對(duì)目標(biāo)地物的解譯經(jīng)驗(yàn)和規(guī)律等進(jìn)行分析和推理，實(shí)現(xiàn)對(duì)遙感圖像的理解。目視解譯n1.圖像注記n2. 解譯原理與方法n3. 目視解譯 3.1 3.1 水體水體 3.2 3.2 城市城市 3.3 3.3 火山火山 3.4 3.4 土地利用土地利用/ /覆蓋覆蓋3.5 3.5 自然災(zāi)

5、害自然災(zāi)害 3.6 3.6 水文水文3.7 3.7 考古考古 3.8 3.8 地質(zhì)地質(zhì)3.9 3.9 地貌地貌Landsat圖像注記n符號(hào)n1）重疊符號(hào) 圖像四角的“”號(hào)，影像套準(zhǔn)用n2）圖像中心 對(duì)角線(xiàn)的交點(diǎn)。n3）航線(xiàn)重疊 “T”和“”表示航向承擔(dān)。n4）經(jīng)緯度注記 E:東經(jīng)；N:北緯n5）灰標(biāo) 1級(jí)為白色，15為黑色。02May78成像時(shí)間C N31-38/E212-41像主點(diǎn)坐標(biāo)D127-038D表示降軌，軌道號(hào)行號(hào)N N31-38/E121-43 像底點(diǎn)坐標(biāo)MMSS多光譜掃描儀（4，5，6，7，8通道）RBV有1，2，3通道SUN EL 52 A107高度角52度（地面起算）；方位角

6、107度（正北起算） S1SS:系統(tǒng)水平校正；1表示滿(mǎn)幅185185Km；S為空間斜軸麥卡托投影（L蘭勃特，U橫軸麥卡托等）。-P-NL2P:推測(cè)星歷計(jì)算N:正常處理（A非正常）L:傳感器低增益；2為壓縮傳輸NASA ERTSNational Aeronautics and Space AdministrationE-21196-01222-5衛(wèi)星編號(hào)和成像時(shí)間。E-2:第2顆地球資源衛(wèi)星；1196：衛(wèi)星發(fā)射天數(shù)；01222：格林威治1點(diǎn)22分20秒；5：表示光譜段是5通道。n圖像編號(hào)：軌道號(hào)行號(hào)（Path+Row）n軌道號(hào):衛(wèi)星運(yùn)行的軌道系列號(hào)，由東向西。n行號(hào)：由北向南，N80o 為起點(diǎn)。

7、n北京幅圖像編號(hào)：n13332，第133號(hào)軌道32景覆蓋北京。陸地衛(wèi)星圖像編號(hào)陸地衛(wèi)星圖像編號(hào)A global notation system called the Worldwide Reference SystemnLandsat 4，5，7： 從東到西233圈，依次編233個(gè)軌道號(hào)。從東向西，編號(hào)001 233. Path 001 于西經(jīng)64.6度穿過(guò)赤道。同一軌每景的間隔約23.92秒，共248景。 Row 60 coincides with the equator during the descending node on the dayside part of the orbit

8、and Row 184 during the ascending node.北緯80度47分，Row 001，南緯81度51分，Row 122；SPOT衛(wèi)星坐標(biāo)網(wǎng)格參考系統(tǒng)Grid Reference System (GRS) ，來(lái)確定每一個(gè)影像的地理位置，由列號(hào)K和行號(hào)J標(biāo)識(shí)影像的中心位置。K為1至738的整數(shù)；J為從北緯71.7至南緯71.7之間的200至500的整數(shù)。N:由西向東，從1至369的參考軌道號(hào)；R:在26天內(nèi)飛經(jīng)不同軌道的順序號(hào)。影像1：K280,J270;影像2： K279,J270SPOT衛(wèi)星坐標(biāo)網(wǎng)格參考系統(tǒng)nSPOT可以觀測(cè)到南、北緯87的范圍。nGRS 以赤道為分界，

9、對(duì)稱(chēng)地把地球分為5個(gè)區(qū)從北緯51.5 到南緯51.5 是中心區(qū). 從北緯或者南緯51.5延伸到71.7度是一個(gè)區(qū)北極圈和南極圈區(qū)域是從71.7度到極點(diǎn)。n 除了兩極區(qū)域，列K平行于衛(wèi)星軌道，行J平行于緯線(xiàn)。n 兩極地區(qū)，與軌道無(wú)關(guān)。解譯原理與方法n1. 影像選擇n分辨率：空間分辨率；時(shí)間分辨率；光譜分辨率n季相影響：植被差異；太陽(yáng)高度角；水分影響n(yōu)圖像顯示n真彩色合成；假彩色合成各種遙感目的對(duì)空間分辨率的要求n1）巨型地物與現(xiàn)象：要求的圖像空間分辨率低，但涉及的范圍很廣，通常會(huì)牽扯到多個(gè)國(guó)家，有些會(huì)是世界范圍的。地殼 10km； 成礦帶 2km大陸架 2km； 洋流 5km自然地帶 2km；

10、生長(zhǎng)季節(jié) 2km中國(guó)自然地帶n2）大型地物與現(xiàn)象n主要用于較大范圍的區(qū)域調(diào)查。n地?zé)豳Y源：1km 冰與雪：1kmn大氣：1km 土壤水分：150mn海洋資源：100m 環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)：100mn區(qū)域覆蓋類(lèi)型：400mn沙塵暴監(jiān)測(cè)：400mn3）中型地物與現(xiàn)象n與人們生產(chǎn)、生活比較密切，特別是與各種資源調(diào)查關(guān)系密切，因而對(duì)圖像空間分辨率要求也較高。n作物估產(chǎn)：50m 植物群落：50mn洪水災(zāi)害：50m 水庫(kù)監(jiān)測(cè)：50mn污染監(jiān)測(cè)：50m 森林火災(zāi)監(jiān)測(cè)：50mn港灣懸浮物調(diào)查：50m主要耕地分類(lèi)n4）小型地物與現(xiàn)象n涉及各種人工地物或較小的人類(lèi)活動(dòng)區(qū)域，對(duì)圖像分辨率要求很高。n交通設(shè)施：1m 建筑物

11、：1mn道路：1m 污染物識(shí)別：10m分辨率選擇分辨率適用范圍1000m大地構(gòu)造，臺(tái)風(fēng)移動(dòng)，海面溫度，全球變化250m區(qū)域地質(zhì)構(gòu)造，森林火災(zāi)，沙塵監(jiān)測(cè)，流域研究80m地質(zhì)成圖，土地類(lèi)型，植被調(diào)查30m礦產(chǎn)調(diào)查，地表溫度，土地利用，流域成圖，海水污染，森林祥查10m侵蝕調(diào)查，漁場(chǎng)調(diào)查，水污染3m土壤調(diào)查，土壤溫度，森林密度，樹(shù)種調(diào)查，人工建筑，1：5萬(wàn)地形圖1m軍事偵察2. 季相影響1）植被差異 冬季成像有利于突出地表信息；夏季有利植被解譯。2）太陽(yáng)高度角 冬季太陽(yáng)高度低，物體陰影長(zhǎng)，輻射強(qiáng)度低，地物形態(tài)信息豐富。夏季太陽(yáng)高度高，陰影短，有利地物光譜特征的反映。3）水分影響3.圖像顯示 n黑白影

12、像（全色）n真彩色（天然彩色）：影像上地物的顏色是地物天然色彩的再現(xiàn)。如RGB:TM3,2,1。n標(biāo)準(zhǔn)假彩色（彩色紅外）false color：與地物的天然色相比，都向短波方向移動(dòng)了一個(gè)色向。 如RGB:TM4,3,2。地物反差增大有利于解譯。n偽彩色（Pseudo color ）:1張黑白圖像的灰階分為若干等級(jí)，在每個(gè)等級(jí)上賦予顏色，就成為最簡(jiǎn)單的偽彩色。黑白影像黑白影像 IKONOS_Pan(1m)真彩色真彩色RGB(3,2,1)標(biāo)準(zhǔn)假彩色標(biāo)準(zhǔn)假彩色RGB(4,3,2)偽色彩表示的DEM目視解譯的方法和步驟n先圖外后圖內(nèi)先圖外后圖內(nèi)n先整體后局部先整體后局部n先宏觀后微觀先宏觀后微觀n從已

13、知到未知從已知到未知目視解譯要素大小Size根據(jù)比例尺推算出地物大小形狀Shape人工與非人工地物的區(qū)別陰影Shadow利用陰影推算高度色調(diào)Tone灰度，反射率從白黑的密度變化顏色Color顏色的差別有利于地物判讀紋理Texture色調(diào)配合呈平滑或粗糙程度，草場(chǎng)與針葉林圖案Pattern有規(guī)律排列形成的圖案位置地理背景知識(shí)，綜合分析123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536IKONOS的樣本1-3: new residential 4-9: old residential 10-12: downtown com

14、mercial 13-15: suburban shopping mall 16-18: industrial 19-21: institutional22-24: golf course 25-27: forest 28-30: corn field31-33: bean field 34-36: harvested field目視解譯的判讀n1. 水體在標(biāo)準(zhǔn)假彩色圖像上，深而清澈的水體層黑或藍(lán)黑色；水淺者多為淺藍(lán)色；含泥沙者顏色更淺，含沙量過(guò)高則呈乳白色；有水生植物者呈紅色斑點(diǎn)。水系樹(shù)枝狀水系主要分布在沖積平原、侵蝕平原等基巖軟弱地區(qū)。放射狀水系主要分布在火山，孤山或穹形隆起地區(qū)。n2.

15、植被植被色調(diào)隨其品種、環(huán)境和成像波段而變。在Landsat4,5波段植被呈深色調(diào)，在6，7波段為淺色調(diào)，闊葉林比針葉林色調(diào)淺。在標(biāo)準(zhǔn)假彩色圖像，植被為紅色，幼嫩植被帶粉紅色，成熟時(shí)是鮮紅色，受蟲(chóng)災(zāi)時(shí)呈暗紅色。闊葉林比針葉林更鮮紅，灌叢顏色較淺，水稻呈暗紅色。目視解譯的判讀n3. 城鎮(zhèn)和鐵路城鎮(zhèn)的光譜特征是各類(lèi)建筑物與周?chē)愕氐木C合反映，當(dāng)面積較大或與周?chē)h(huán)境的光譜特征有顯著差異時(shí)，可從影像上識(shí)別。在多波段黑白圖像上，城鎮(zhèn)多呈深暗色調(diào)；在標(biāo)準(zhǔn)假彩色圖像上，中心色調(diào)深暗、邊緣略淺的灰藍(lán)或藍(lán)灰色。由于鐵路路基材料與周?chē)恋氐墓庾V差異較大，其因地基有較寬陰影，在衛(wèi)星圖像上呈色調(diào)深暗，較為清晰地線(xiàn)狀影像

16、。目視解譯的判讀假彩色合成假彩色合成紅外遙感圖像n1）紅外圖像物體色調(diào)特征）紅外圖像物體色調(diào)特征n色調(diào)差別反映地物輻射溫度的差別。紅外圖像上灰度反映的不是地物對(duì)可見(jiàn)光的反射程度，而是其輻射溫度。n2）紅外圖像物體形態(tài)特征）紅外圖像物體形態(tài)特征n與可見(jiàn)光相比，地物冷暖信息構(gòu)成的模糊輪廓。紅外圖像可用于對(duì)物體解譯，不能用于對(duì)物體制圖。ETM+ Thermal band in 1999水陸差異城市熱島119/39, 98-8-11120/38, 97-9-213.1 水體解譯咸海的變化：30年間，多于60%的水面消失了。Landsat影像（19732000年）3.2 城市解譯Baltimore, M

17、D April 4, 2000 巴爾的摩是馬里蘭最大的城市，同時(shí)也是美國(guó)最繁忙的港口。第二節(jié) 遙感圖像分類(lèi)n2.1 概述n2.2 遙感影像分類(lèi)基本原理n2.3 遙感影像分類(lèi)方法n2.4 分類(lèi)后處理n2.5 影像解譯專(zhuān)家系統(tǒng)2.1 概述遙感影像計(jì)算機(jī)分類(lèi)以遙感數(shù)字影像為研究對(duì)象，在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)支持下，綜合運(yùn)用地學(xué)分析、遙感影像處理、地理信息系統(tǒng)、模式識(shí)別與人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)地學(xué)專(zhuān)題信息的智能化獲取。其基本目標(biāo)是將人工目視解譯遙感影像發(fā)展為計(jì)算機(jī)支持下的遙感影像理解。2.1 概述n1 計(jì)算機(jī)遙感影像分類(lèi)的概念計(jì)算機(jī)遙感影像分類(lèi)是統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別技術(shù)在遙感領(lǐng)域中的具體應(yīng)用。統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別的關(guān)鍵是提取待識(shí)別模

18、式的一組統(tǒng)計(jì)特征值，然后按照一定準(zhǔn)則作出決策，從而對(duì)數(shù)字影像予以識(shí)別。遙感影像分類(lèi)的主要依據(jù)是地物的光譜特征和空間特征。遙感影像中的同類(lèi)地物在相同的條件下（紋理、地形、光照以及植被覆蓋等等），應(yīng)具有相同或相似的光譜特征和空間特征，從而表現(xiàn)出同類(lèi)地物的某種內(nèi)在的相似性，即同類(lèi)地物像元的特征向量將集群在同一特征空間區(qū)域。2.1 概述分類(lèi)是對(duì)影像上每個(gè)像素按照亮度接近程度給出對(duì)應(yīng)類(lèi)別，以達(dá)到大致區(qū)分遙感影像中多種地物的目的。 遙感影像分類(lèi)是將影遙感影像分類(lèi)是將影像的所有像元按其性質(zhì)分像的所有像元按其性質(zhì)分為若干個(gè)類(lèi)別的技術(shù)過(guò)程為若干個(gè)類(lèi)別的技術(shù)過(guò)程（朱述龍等，遙感圖象獲取與分析）。性質(zhì)指地物光譜特征

19、和空間特征。2.1 概述n2 計(jì)算機(jī)分類(lèi)遇到的困難（1）遙感影像是從遙遠(yuǎn)的高空成像的，成像過(guò)程要受傳感器、大氣條件、太陽(yáng)位置等多種因素的影響。影像中所提供的目標(biāo)地物信息不僅不完全，而且或多或少地帶有噪聲，因此人們需要從不完全的信息中盡可能精確地提取出地表場(chǎng)景中感興趣的目標(biāo)物。（2）遙感影像信息量豐富，與一般的影像相比，其包含的內(nèi)容遠(yuǎn)比普通的影像多，因而內(nèi)容非常“擁擠”。不同地物間信息的相互影響與干擾使得要提取出感興趣的目標(biāo)變得非常困難。（3）遙感影像的地域性、季節(jié)性和不同成像方式更增加了計(jì)算機(jī)對(duì)遙感數(shù)字影像進(jìn)行解譯2.1 概述n3. 計(jì)算機(jī)分類(lèi)發(fā)展的前景由于利用遙感影像可以客觀、真實(shí)和快速地獲

20、取地球表層信息，這些現(xiàn)勢(shì)性很強(qiáng)的遙感數(shù)據(jù)在自然資源調(diào)查與評(píng)價(jià)、環(huán)境監(jiān)測(cè)、自然災(zāi)害評(píng)估與軍事偵察上具有廣泛應(yīng)用前景。因此，利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行遙利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行遙感影像智能化解譯，快速獲取地表不同專(zhuān)題信息，感影像智能化解譯，快速獲取地表不同專(zhuān)題信息，并利用這些專(zhuān)題信息迅速地更新地理數(shù)據(jù)庫(kù)，并利用這些專(zhuān)題信息迅速地更新地理數(shù)據(jù)庫(kù)，這是實(shí)現(xiàn)遙感影像自動(dòng)理解的基礎(chǔ)研究之一，也是地理信息系統(tǒng)中數(shù)據(jù)采集自動(dòng)化研究的一個(gè)方向，因此具有重要的理論意義和應(yīng)用前景。 2.1 概述2.2 計(jì)算機(jī)遙感影像分類(lèi)的原理分類(lèi)過(guò)程中采用的統(tǒng)計(jì)特征變量包括：全局統(tǒng)計(jì)特征變量和局部統(tǒng)計(jì)特征變量。全局統(tǒng)計(jì)特征變量全局統(tǒng)計(jì)特征變量是將整個(gè)數(shù)

21、字影像作為研究對(duì)象，從整個(gè)影像中獲取或進(jìn)行變換處理后獲取變量，前者如地物的光譜特征，后者如對(duì)TM的6個(gè)波段數(shù)據(jù)進(jìn)行KT變換（纓帽變換）獲得的亮度特征，利用這兩個(gè)變量就可以對(duì)遙感影像進(jìn)行植被分類(lèi)。局部統(tǒng)計(jì)特征變量是將數(shù)字影像分割成不同識(shí)別單元，在各個(gè)單元內(nèi)分別抽取的統(tǒng)計(jì)特征變量。例如，紋理是在某一影像的部分區(qū)域中，以近乎周期性或周期性的種類(lèi)、方式重復(fù)其自身局部基本模式的單元，因此可以利用矩陣作為特征對(duì)紋理進(jìn)行識(shí)別。 在很多情況下，利用少量特征就可以進(jìn)行遙感影像的地學(xué)專(zhuān)題分類(lèi)，因此需要從遙感影像n個(gè)特征中選取k個(gè)特征作為分類(lèi)依據(jù)，我們把從n個(gè)特征中選取k個(gè)更有效特征的過(guò)程稱(chēng)為特征提取。 特征提取要

22、求所選擇的特征相對(duì)于其他特征更便于有效地分類(lèi)，使影像分類(lèi)不必在高維特征空間里進(jìn)行，其變量的選擇需要根據(jù)經(jīng)驗(yàn)和反復(fù)的實(shí)驗(yàn)來(lái)確定。 2.2 計(jì)算機(jī)遙感影像分類(lèi)的原理 遙感影像計(jì)算機(jī)分類(lèi)的依據(jù)是遙感影像像素的相似度。相似度是兩類(lèi)模式之間的相似程度。在遙感影像分類(lèi)過(guò)程中，常使用距離和相關(guān)系數(shù)來(lái)衡量相似度。 距離:特征空間中象元數(shù)據(jù)和分類(lèi)類(lèi)別特征的相似程度。距離最小即相似程度最大。 度量特征空間中的距離經(jīng)常采用以下幾種算法:n絕對(duì)值距離n歐氏距離2.2 計(jì)算機(jī)遙感影像分類(lèi)的原理nkjkikijxxd1)()(2kTkkxxdx為像元數(shù)據(jù)矢量類(lèi)別k的平均值矢量2.2 計(jì)算機(jī)遙感影像分類(lèi)的原理絕對(duì)值距離歐氏

23、距離n馬氏距離（Mahalanobis，既考慮離散度，也考慮各軸間的總體分布相關(guān))n混合距離（像元i到第g類(lèi)類(lèi)均值的距離）pkkgkiigMxd1)()(12jiijTjiijxxxxdglklgkgxmM1為g類(lèi)k變量的均值m表示g類(lèi)的像元數(shù)馬氏距離是X到類(lèi)重心之間的加權(quán)距離，其權(quán)系數(shù)為協(xié)方差。n相關(guān)系數(shù) 是指像素間的關(guān)聯(lián)程度。采用相關(guān)系數(shù)衡量相似度時(shí)，相關(guān)程度越大，相似度越大。兩個(gè)像素之間的相關(guān)系數(shù)rij可以定義為： nkjkjnkikinkjkjikiijxxxxxxxxr12121)()()(n2.計(jì)算機(jī)遙感分類(lèi)過(guò)程1）首先明確遙感影像分類(lèi)的目的及其需要解決的問(wèn)題，在此基礎(chǔ)上根據(jù)應(yīng)用目

24、的選取特定區(qū)域的遙感數(shù)字影像，影像選取時(shí)應(yīng)考慮影像的空間分辨率、光譜分辨率、成像時(shí)間、影像質(zhì)量等。（2）根據(jù)研究區(qū)域，收集與分析地面參考信息與有關(guān)數(shù)據(jù)。為提高計(jì)算機(jī)分類(lèi)的精度，需要對(duì)數(shù)字影像進(jìn)行輻射校正和幾何糾正（這部分工作也可能由提供數(shù)字影像的衛(wèi)星地面站完成）。（3）對(duì)影像分類(lèi)方法進(jìn)行比較研究，掌握各種分類(lèi)方法的優(yōu)缺點(diǎn)，然后根據(jù)分類(lèi)要求和影像數(shù)據(jù)的特征，選擇合適的影像分類(lèi)方法和算法。根據(jù)應(yīng)用目的及影像數(shù)據(jù)的特征制定分類(lèi)系統(tǒng)，確定分類(lèi)類(lèi)別，也可通過(guò)監(jiān)督分類(lèi)方法，從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中提取影像數(shù)據(jù)特征，在分類(lèi)過(guò)程中確定分類(lèi)類(lèi)別。（4）找出代表這些類(lèi)別的統(tǒng)計(jì)特征。（5）為了測(cè)定總體特征，在監(jiān)督分類(lèi)中可選擇具

25、有代表性的訓(xùn)練場(chǎng)地進(jìn)行采樣，測(cè)定其特征。在無(wú)監(jiān)督分類(lèi)中，可用聚類(lèi)等方法對(duì)特征相似的像素進(jìn)行歸類(lèi)，測(cè)定其特征。（6）對(duì)遙感影像中各像素進(jìn)行分類(lèi)。包括對(duì)每個(gè)像素進(jìn)行分類(lèi)和對(duì)預(yù)先分割均勻的區(qū)域進(jìn)行分類(lèi)。 （7）分類(lèi)精度檢查。在監(jiān)督分類(lèi)中把已知的訓(xùn)練數(shù)據(jù)及分類(lèi)類(lèi)別與分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行比較，確認(rèn)分類(lèi)的精度及可靠性。在非監(jiān)督分類(lèi)中，采用隨機(jī)抽樣方法，分類(lèi)效果的好壞需經(jīng)實(shí)際檢驗(yàn)或利用分類(lèi)區(qū)域的調(diào)查材料、專(zhuān)題圖進(jìn)行核查。（8）對(duì)判別分析的結(jié)果統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。2.3 分類(lèi)方法根據(jù)分類(lèi)過(guò)程中人工參與程度分為監(jiān)督和非監(jiān)督分類(lèi)分類(lèi)方法包括監(jiān)督分類(lèi)、非監(jiān)督分類(lèi)、混合分類(lèi)。監(jiān)督和非監(jiān)督是最常用的兩種常規(guī)分類(lèi)方法。非監(jiān)督分類(lèi)非監(jiān)督分類(lèi)

26、：在沒(méi)有先驗(yàn)類(lèi)別（訓(xùn)練場(chǎng)地）作為樣本的條件下，即事先不知道類(lèi)別特征，主要根據(jù)像元間相似度的大小進(jìn)行歸類(lèi)合并（將相似度大的像元?dú)w為一類(lèi)）的方法。根據(jù)圖像統(tǒng)計(jì)本身的統(tǒng)計(jì)特點(diǎn)及點(diǎn)群的分布情況，從純統(tǒng)計(jì)學(xué)的角度進(jìn)行類(lèi)別劃分。n監(jiān)督分類(lèi)方法監(jiān)督分類(lèi)方法（又稱(chēng)訓(xùn)練分類(lèi)法）：首先需要從研究區(qū)域選取有代表性的訓(xùn)練區(qū)作為樣本。根據(jù)已知訓(xùn)練區(qū)提供的樣本，通過(guò)選擇特征參數(shù)（如像素亮度均值、方差等），建立判別函數(shù)，據(jù)此對(duì)樣本像元進(jìn)行分類(lèi)，依據(jù)樣本類(lèi)別的特征來(lái)識(shí)別非樣本像元的歸屬類(lèi)別。簡(jiǎn)單說(shuō)，用被確定類(lèi)別的樣本像元去識(shí)別其他未知類(lèi)別像元的過(guò)程。n監(jiān)督分類(lèi)：最小距離法、特征曲線(xiàn)窗口法、最大似然法n非監(jiān)督分類(lèi)：多級(jí)集群法、

27、K-均值法、動(dòng)態(tài)聚類(lèi)法（ISODATA） 、等監(jiān)督分類(lèi)n1. 最小距離法n是用特征空間中的距離表示像元數(shù)據(jù)和分類(lèi)類(lèi)別特征的相似程度，在距離最小時(shí)（相似度最大）的類(lèi)別上對(duì)像元數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)的方法。n包括： 最小距離判別法 最近鄰域分類(lèi)法n最小距離判別法最小距離判別法 這種方法要求對(duì)遙感影像中每一個(gè)類(lèi)別選一個(gè)具有代表意義的統(tǒng)計(jì)特征量（均值），首先計(jì)算待分像元與已知類(lèi)別之間的距離，然后將其歸屬于距離最小的一類(lèi)。n最近鄰域分類(lèi)法最近鄰域分類(lèi)法 這種方法是上述方法在多波段遙感影像分類(lèi)中的推廣。在多波段遙感影像分類(lèi)中，每一類(lèi)別具有多個(gè)統(tǒng)計(jì)特征量。最近鄰域分類(lèi)法首先計(jì)算待分像元到每一類(lèi)中每一個(gè)統(tǒng)計(jì)特征量間的距

28、離，這樣，該像元到每一類(lèi)都有幾個(gè)距離值，取其中最小的一個(gè)距離作為該像元到該類(lèi)別的距離，最后比較該待分像元到所有類(lèi)別間的距離，將其歸屬于距離最小的一類(lèi)。 n最小距離分類(lèi)法原理簡(jiǎn)單，分類(lèi)精度不高，但計(jì)算速度快，可以在快速瀏覽分類(lèi)概況中使用。n2. 多級(jí)切割法n是根據(jù)設(shè)定在各軸上的值域分割多維特征空間的分類(lèi)方法。n這種方法要求通過(guò)選取訓(xùn)練區(qū)，詳細(xì)了解分類(lèi)類(lèi)別（總體）的特征，并以較高的精度設(shè)定每個(gè)分類(lèi)類(lèi)別的光譜特征上限值和下限值，以便構(gòu)成特征子空間。對(duì)于一個(gè)未知類(lèi)別的像素來(lái)說(shuō)，它的分類(lèi)取決于它落入哪個(gè)類(lèi)別特征子空間中。如落入某個(gè)特征子空間中，則屬于該類(lèi)，如落入所有特征子空間之外，則屬于未知類(lèi)型，n因此

29、多級(jí)切割分類(lèi)法要求訓(xùn)練區(qū)樣本的選擇必須覆蓋所有的類(lèi)型，在分類(lèi)過(guò)程中，需要利用待分類(lèi)像素光譜特征值與各個(gè)類(lèi)別特征子空間在每一維上的值域進(jìn)行內(nèi)外判斷，檢查其落入哪個(gè)類(lèi)別特征子空間中，直到完成各像素的分類(lèi)。 用多級(jí)切割法分割三維特征空間 n多級(jí)分割法要求分割面總是與各特征軸正交，如果各類(lèi)別在特征空間中呈現(xiàn)傾斜分布，就會(huì)產(chǎn)生分類(lèi)誤差。因此運(yùn)用多級(jí)分割法分類(lèi)前，需要先進(jìn)行主成分分析，或采用其他方法對(duì)各軸進(jìn)行相互獨(dú)立的正交變換，然后進(jìn)行多級(jí)分割。n3.最大似然法n求出像元數(shù)據(jù)對(duì)于各類(lèi)別的似然度（likelihood），把該像元分到似然度最大的類(lèi)別中去的方法。似然度是指，當(dāng)觀測(cè)到像元數(shù)據(jù)x時(shí)，它是從分類(lèi)類(lèi)別

30、k中得到的（后驗(yàn)）概率。n它假定訓(xùn)練區(qū)地物的光譜特征和自然界大部分隨機(jī)現(xiàn)象一樣，近似服從正態(tài)分布，利用訓(xùn)練區(qū)可求出均值、方差以及協(xié)方差等特征參數(shù)，從而可求出總體的先驗(yàn)概率密度函數(shù)。當(dāng)總體分布不符合正態(tài)分布時(shí)，其分類(lèi)可靠性將下降，這種情況下不宜采用最大似然比分類(lèi)法。n利用概率判別函數(shù)和貝葉斯判別規(guī)則進(jìn)行分類(lèi))|()(/ )|()()|(ixPiPkxPkPxkPLkn通過(guò)訓(xùn)練區(qū)，可求出其平均值及方差、協(xié)方差等特征參數(shù)，從而得出總體的先驗(yàn)概率密度函數(shù)，此時(shí)像素X歸為K類(lèi)的歸屬概率表示如下：112/ 12/)()() 2/1exp()(det2()(kkkTknkxxxL最大似然法原始圖像分類(lèi)圖像n

31、最大似然法的優(yōu)缺點(diǎn)：優(yōu)點(diǎn)：考慮特征空間中類(lèi)別的形狀、大小和定位。缺點(diǎn)：計(jì)算量大，計(jì)算時(shí)間長(zhǎng) 假定地物光譜特征呈正太分布。非監(jiān)督分類(lèi)n前提是假定遙感影像上同類(lèi)物體在同樣條件下具有相同的光譜信息特征。非監(jiān)督分類(lèi)方法不必對(duì)影像地物獲取先驗(yàn)知識(shí)，僅依靠影像上不同類(lèi)地物光譜信息（或紋理信息）進(jìn)行特征提取，再統(tǒng)計(jì)特征的差別來(lái)達(dá)到分類(lèi)的目的，最后對(duì)已分出的各個(gè)類(lèi)別的實(shí)際屬性進(jìn)行確認(rèn)。n1. 分級(jí)集群法當(dāng)同類(lèi)物體聚集分布在一定的空間位置上，它們?cè)谕瑯訔l件下應(yīng)具有相同的光譜信息特征，這時(shí)其他類(lèi)別的物體應(yīng)聚集分布在不同的空間位置上。分類(lèi)過(guò)程：確定評(píng)價(jià)各樣本相似程度所采用的指標(biāo)初定分類(lèi)總數(shù)計(jì)算樣本間的距離，據(jù)距離最

32、近的原則判定樣本歸并到不同類(lèi)別。歸并后的類(lèi)別作為新類(lèi)，與剩余的類(lèi)別重新組合，然后再計(jì)算并改正其距離n2. 動(dòng)態(tài)聚類(lèi)法（ISODATA）在初始狀態(tài)給出影像粗糙的分類(lèi)，然后基于一定原則在類(lèi)別間重新組合樣本，直到分類(lèi)比較合理為止，這種聚類(lèi)方法就是動(dòng)態(tài)聚類(lèi)。ISODATA (Iterative Orgnizing Data Analysize Technique迭代自組織數(shù)據(jù)分析技術(shù)）方法在動(dòng)態(tài)聚類(lèi)法中具有代表性。n按照某個(gè)原則選擇一些初始類(lèi)聚類(lèi)中心。在實(shí)際操作中，要把初始聚類(lèi)數(shù)設(shè)定得大一些，同時(shí)引入各種對(duì)迭代次數(shù)進(jìn)行控制的參數(shù)，如控制迭代的總次數(shù)、每一類(lèi)別最小像元數(shù)、類(lèi)別的標(biāo)準(zhǔn)差、比較相鄰兩次迭代效

33、果以及可以合并的最大類(lèi)別對(duì)數(shù)等，在整個(gè)迭代過(guò)程中，不僅每個(gè)像元的歸屬類(lèi)別在調(diào)整，而且類(lèi)別總數(shù)也在變化。在用計(jì)算機(jī)編制分類(lèi)程序時(shí)，初始聚類(lèi)中心可按如下方式確定：設(shè)初始類(lèi)別數(shù)為n，這樣共有n個(gè)初始聚類(lèi)中心，求出影像的均值M和方差，按下式可求出初始聚類(lèi)中心: ) 11) 1(2(nkMxkk=1,2,n，為初始類(lèi)中心編號(hào)，n為初始類(lèi)總數(shù)。n動(dòng)態(tài)聚類(lèi)法中類(lèi)別間合并或分割所使用的判別標(biāo)準(zhǔn)是距離，待分像元在特征空間中的距離說(shuō)明互相之間的相似程度，距離越小，相似性大，則它們可能會(huì)歸入同一類(lèi)。這里的距離可以采用前面介紹的幾種距離。n計(jì)算并改正重新組合的類(lèi)別中心，如果重新組合的像素?cái)?shù)目在最小允許值以下，則將該類(lèi)

34、別取消，并使總類(lèi)別數(shù)減1。當(dāng)類(lèi)別數(shù)在一定的范圍，類(lèi)別中心間的距離在閾值以上，類(lèi)別內(nèi)的方差的最大值為閾值以下時(shí)，可以看做動(dòng)態(tài)聚類(lèi)的結(jié)束。n當(dāng)不滿(mǎn)足動(dòng)態(tài)聚類(lèi)的結(jié)束條件時(shí)，就要通過(guò)類(lèi)別的合并及分離，調(diào)整類(lèi)別的數(shù)目和中心間的距離等，然后返回到上一步，重復(fù)進(jìn)行組合的過(guò)程。n動(dòng)態(tài)聚類(lèi)法中有類(lèi)別的合并或分裂，這說(shuō)明迭代過(guò)程中類(lèi)別總數(shù)是可變的。n如果兩個(gè)類(lèi)別的中心點(diǎn)距離近，說(shuō)明相似程度高，兩類(lèi)就可以合并成一類(lèi)；或者某類(lèi)像元數(shù)太少，該類(lèi)就要合并到最相近的類(lèi)中去。n類(lèi)別的分裂也有兩種情況：q某一類(lèi)像元數(shù)太多，就設(shè)法分成兩類(lèi)；q如果類(lèi)別總數(shù)太少，就將離散性最大的一類(lèi)分成兩個(gè)類(lèi)別，可以先求出每個(gè)類(lèi)別的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，然

35、后通過(guò)對(duì)每一個(gè)波段的標(biāo)準(zhǔn)偏差設(shè)定閾值來(lái)實(shí)現(xiàn)，標(biāo)準(zhǔn)差大于閾值，該類(lèi)就要分裂。 432假彩色合成圖像聚類(lèi)分類(lèi)結(jié)果（10類(lèi)）香港九龍聚類(lèi)結(jié)果合并（5類(lèi)）監(jiān)督分類(lèi)和非監(jiān)督分類(lèi)方法比較n非監(jiān)督分類(lèi)n優(yōu)點(diǎn)：不需要預(yù)先對(duì)待分類(lèi)區(qū)有廣泛的了解。 需要較少的人工參與，人為誤差的機(jī)會(huì)減少 小的類(lèi)別能夠被區(qū)分出來(lái) n缺點(diǎn)：盲目的聚類(lèi) 難以對(duì)產(chǎn)生的類(lèi)別進(jìn)行控制，得到的類(lèi)別不一定是想要的類(lèi)別。 計(jì)算速度慢n監(jiān)督分類(lèi)n優(yōu)點(diǎn)：根據(jù)應(yīng)用目的和區(qū)域，有選擇的決定分類(lèi)類(lèi)別，避免出現(xiàn)一些不必要的類(lèi)別?？梢钥刂朴?xùn)練樣本的選擇可以通過(guò)檢查訓(xùn)練樣本來(lái)決定訓(xùn)練樣本是否被精確分類(lèi)，從而避免分類(lèi)中的嚴(yán)重錯(cuò)誤，精度高。避免了分監(jiān)督分類(lèi)中對(duì)光譜集群的重新歸類(lèi)分類(lèi)速度快缺點(diǎn)：主觀性由于中間類(lèi)別的光譜差異，使訓(xùn)練樣本沒(méi)有很好的代表性只能識(shí)別訓(xùn)練中定義的類(lèi)別2.4 分類(lèi)后處理 無(wú)論是監(jiān)督分類(lèi)還是非監(jiān)督分類(lèi)，其結(jié)果都會(huì)產(chǎn)生一些面積很小的圖斑。無(wú)論從專(zhuān)題制圖的角度還是實(shí)際應(yīng)用的角