城市建設(shè)3S(RS、GIS、GPS)技術(shù)-遙感圖像處理技術(shù)

1、第七講 遙感圖像處理技術(shù) 1第七講 遙感圖像處理技術(shù)一、本章學(xué)習(xí)目的： 通過本章學(xué)習(xí)，掌握遙感圖像預(yù)處理和圖像增強(qiáng)的主要內(nèi)容和具體方法，了解多源信息復(fù)合的一般過程。 二、本章學(xué)習(xí)內(nèi)容： 遙感圖像處理概述 數(shù)字圖像與數(shù)字圖像處理系統(tǒng) 圖像預(yù)處理 多源信息復(fù)合 遙感解譯 遙感調(diào)查與應(yīng)用 2第一節(jié) 遙感圖像處理概述 遙感圖像處理是指對遙感探測所獲取的圖像或資料進(jìn)行的各種技術(shù)處理。處理的目的是使遙感圖像或資料更適于應(yīng)用。它包括對原始圖像復(fù)原的恢復(fù)處理；為使圖像更加清晰，目標(biāo)地物更為突出明顯，便于信息提取和識別的圖像增強(qiáng)處理；以及進(jìn)行自動識別和信息提取的分類處理。從處理方法上，主要有光學(xué)處理和計算機(jī)數(shù)字

2、圖像處理。 3第一節(jié) 遙感圖像處理概述 一、遙感數(shù)據(jù) 1、模擬圖像產(chǎn)品：有兩個來源，其一是由遙感數(shù)椐經(jīng)激光掃描輸出；其二是在空間遙感平臺利用光學(xué)遙感系統(tǒng)獲取的產(chǎn)品。它是目前經(jīng)常使用的一種遙感數(shù)椐。 2、數(shù)字圖像產(chǎn)品：將遙感傳感器獲取的地面光譜圖像信息以數(shù)字的方式記錄在計算機(jī)兼容磁帶或其它介質(zhì)上。利用遙感圖象處理軟件，可對數(shù)椐進(jìn)行增強(qiáng)、幾何校正、地理編碼、分類，也可與其它數(shù)椐匹配、比較、融合。4第一節(jié) 遙感圖像處理概述遙感信息地學(xué)評價的三個基本標(biāo)準(zhǔn)： （1）空間分辨率： 確定了遙感系統(tǒng)獲取地面源信息的離散化程度，反映了遙感的概括程度隨著地面分辨率的降低而增大，是選擇信息源的重要標(biāo)準(zhǔn)之一。空間分辨

3、率的提高，使得遙感地學(xué)分析的微觀程度和精度增加，提高和拓展了應(yīng)用價值。 （2）時間分辨率： 進(jìn)行動態(tài)監(jiān)測與預(yù)報，自然歷史變遷和動力學(xué)分析，可以利用時間差提高遙感的成象率和解象率，或更新數(shù)據(jù)庫以達(dá)到動態(tài)監(jiān)測的目的。 （3）光譜分辨率： 多波段光譜信息的利用大大開拓了遙感應(yīng)用的領(lǐng)域，也使專題研究中波譜段的選擇針對性越來越強(qiáng)，也可以提高分析判度效果?？梢杂糜诘匚锓诸悺⒅茍D、遙感定量分析和應(yīng)用等等。 5二、圖像處理技術(shù) 1、光學(xué)圖像處理:光學(xué)增強(qiáng)處理是指通過光學(xué)技術(shù)手段，對圖像進(jìn)行的各種處理，如常見的圖像光學(xué)放大等。它能使圖像更加清晰，目標(biāo)物更突出明顯，更適于識別和進(jìn)行信息提取。隨著科學(xué)技術(shù)及光學(xué)技術(shù)

4、的發(fā)展，光學(xué)增強(qiáng)處理的方法不斷增多和完善。 光學(xué)圖像處理常用的技術(shù)有：多波段彩色合成處理（光學(xué)法 、彩色像紙分層曝光法 、彩色印刷法 ）；圖像相關(guān)掩膜增強(qiáng)處理 （反差增強(qiáng) 、邊緣增強(qiáng)） 2、計算機(jī)數(shù)字圖像處理：遙感數(shù)字圖像處理是指利用計算機(jī)對遙感圖像及其資料進(jìn)行的各種技術(shù)處理。它處理快捷、準(zhǔn)確、客觀，為遙感圖像的信息提取，以及遙感的定量分析研究提供了方便和基礎(chǔ)。亦為地理信息系統(tǒng)的信息及時更新和補(bǔ)充，提供了條件。遙感數(shù)字圖像處理已成為現(xiàn)代遙感的重要組成部分。 第一節(jié) 遙感圖像處理概述61.遙感數(shù)據(jù)： 對模擬圖象進(jìn)行采樣獲得數(shù)字圖象。 模擬圖象：灰度和顏色連續(xù)變化； 數(shù)字圖象：模擬圖象經(jīng)采樣和量化

5、 后成為一幅由一系列灰度值不連續(xù)的、 按行列有規(guī)律地排列的像元組成的圖象。 模擬圖象到數(shù)字圖象的轉(zhuǎn)化（A/D轉(zhuǎn)換analogue/digital）：包括采樣和量化兩個過程： 采樣：位置離散化，將模擬圖象按縱橫兩方向分割為若干個形狀、大小相同的像元，即等間隔取樣成離散值，各像元的位置其所在的行和列表示，一幅圖象可以表示成一個矩陣。 采樣周期：相鄰兩個像元中心的間距。 香農(nóng)（Shannon）采樣原理：以模擬波形中所含最大頻率的倒數(shù)的1/2為周期進(jìn)行采樣，將不產(chǎn)生信息的損失。 灰度、顏色的連續(xù)分布模擬圖象數(shù)字圖象采樣列號行號第二節(jié) 數(shù)字圖像與數(shù)字圖像處理系統(tǒng) 7 量化：以每個像元的平均灰度或中心部分

6、的灰度作為該像元的灰度值的處理過程。數(shù)字圖象中的像元灰度值可以是整型、實型和字節(jié)型。為了節(jié)省存儲空間，字節(jié)型最常用，即每個像元亮度記錄為一個字節(jié)（byte），8bit。 2.數(shù)字圖象處理系統(tǒng)： 數(shù)據(jù)輸入：各種數(shù)據(jù)格式圖象輸入、變換。 彩色合成：分析信息量，選擇合理的彩色合成方案。 數(shù)據(jù)處理： 校正：輻射校正、幾何校正。 圖象增強(qiáng)：頻域和空域增強(qiáng)，包括彩色增強(qiáng)、反差增強(qiáng)、比值增強(qiáng)、濾波等等。 再生（復(fù)原）：平滑等。 變換：增強(qiáng)變換、主成分變換。 分類：有監(jiān)分類、無監(jiān)分類。第二節(jié) 數(shù)字圖像與數(shù)字圖像處理系統(tǒng) 8 制圖輸出：比例尺變換、注記、公里網(wǎng)、疊加矢量圖、圖象格式變換等。 3.遙感數(shù)字圖象處理

7、的優(yōu)點： 原始信息精確保存：無論拷貝多少次，原始數(shù)據(jù)都能精確保存下來； 處理的可重復(fù)性：用同一種方法對同一圖象進(jìn)行處理多次，都可以得到相同的效果； 能充分利用遙感圖象信息：對圖象灰度可分解為多級，可以檢測出圖象的微小細(xì)節(jié)，并能對圖象信息作定量分析； 處理周期短，速度快：適于進(jìn)行動態(tài)分析，和各種處理方法進(jìn)行比較； 處理方法多樣：以數(shù)學(xué)理論為基礎(chǔ)，方法廣泛；便于提取特征信息； 圖象處理的結(jié)果可以直接以數(shù)字化形式提供給用戶，或無限度可重復(fù)輸出。第二節(jié) 數(shù)字圖像與數(shù)字圖像處理系統(tǒng) 9第三節(jié) 圖像預(yù)處理 19862003 感知和傳輸中大氣的影響10# 10第三節(jié) 圖像預(yù)處理傳感器平臺的姿態(tài)傳感器本身的缺

8、陷11第三節(jié) 圖像預(yù)處理地形的影響12一.必要性: 傳感器獲得和記錄的遙感信息是經(jīng)過概括和簡化了的不連續(xù)的瞬時二維平面的信息，由于： 傳感器本身的缺陷； 平臺的姿態(tài)； 感知和傳輸中大氣的影響； 地形的影響以及其它因素的干擾。 獲得的遙感數(shù)據(jù)含有光譜和幾何特征上的失真和畸變。因此，原始的遙感數(shù)據(jù)必須經(jīng)過預(yù)處理，消除幾何和光譜畸變，即通過必要步驟進(jìn)行圖象復(fù)原。 圖像的復(fù)原旨在消除圖像在整個成像過程中產(chǎn)生的像質(zhì)褪化和各種畸變，盡可能使圖像恢復(fù)到更接近于客觀實體的真實圖像。第三節(jié) 圖像預(yù)處理 13# 132輻射校正 輻射校正的目的主要是消除圖像的光譜畸變，一般包括：傳感器校正、大氣輻射校正、地形輻射校

9、正和地物反射模型校正。其中，傳感器校正需要傳感器的校正參數(shù)，一般用戶無法獲得。 常用的大氣校正方法有： 以紅外波段的最低值校正可見光波段，回歸法和相對散射模型法等。第三節(jié) 圖像預(yù)處理 14# 143.幾何校正： 原因、目的和步驟： 原因：衛(wèi)星圖像的幾何性能受衛(wèi)星軌道與成像姿態(tài)的穩(wěn)定性、掃描偏差、地形起伏等等多種因素影響而發(fā)生幾何畸變。 目的：經(jīng)運(yùn)算處理把處于兩個坐標(biāo)空間的原圖像變換到新的圖像坐標(biāo)空間，得到某種歸正的投影圖，使沒有任何實際地理坐標(biāo)信息的圖象變換到特征的地理坐標(biāo)空間，滿足不同類型或不同時相的遙感影像之間的幾何配準(zhǔn)和復(fù)合分析，以及遙感圖象與其它來源的信息的匹配。 步驟：幾何校正分兩步

10、， 粗校正：由接收部門根據(jù)遙感平臺、地球、傳感器的各種參數(shù)進(jìn)行； 精校正：用戶根據(jù)使用目的的不同由投影及比例尺進(jìn)行。 因此，對于用戶來說，主要需做幾何精校正。 幾何校正的精度直接影響專題圖的定位、面積量算及定性定量分析的精度。第三節(jié) 圖像預(yù)處理 15幾何精校正的方法和步驟： 方法：幾何精校正的方法很多，一般用多項式法通過地面控制點進(jìn)行。 步驟：一是象元空間位置變換，二是象元灰度值的重采樣。 位置變換：通過精確測定或量算一定數(shù)量的控制點的圖象坐標(biāo)和實際地物點的平面坐標(biāo)，建立待匹配的兩種坐標(biāo)系的對應(yīng)點關(guān)系，計算圖象各象元在新的坐標(biāo)空間中的坐標(biāo)值； 象元空間位置變換采用二元多項式的方法，其公式為：

11、（1） 其中，x, y為象元原始坐標(biāo)，X, Y為同名象元的地圖坐標(biāo)，n為多項式的階。 第三節(jié) 圖像預(yù)處理 16 一階多項式為線性變換，二階或三階多項式為非線性變換，而圖像 的幾何畸變很難通過簡單的線性關(guān)系來描述。多項式階數(shù)越高，所做的 變換越復(fù)雜，說明原圖像的扭曲程度也較大，所需選取的控制點數(shù)也越 多。多項式階數(shù)與所需選取的最少控制點個數(shù)的關(guān)系為： GCPnums=(t+1)(t+2)/2，其中t為多項式階數(shù)。 具體方法：選擇均勻分布且在影像圖與地形圖上都易確定的同名地 物點，如小河流、溝渠交點、水庫壩的交點等，分別讀取影像圖和地形 圖上相應(yīng)點的坐標(biāo)，建立式所示的方程式并用最小二乘法求系數(shù)ai

12、j和 bij，得到變換矩陣，用此矩陣把圖像坐標(biāo)空間與地形圖坐標(biāo)空間對應(yīng)起 來。也可以通過DGPS精確定位，獲得控制點的精確位置坐標(biāo)。第三節(jié) 圖像預(yù)處理 17 重采樣：確定校正后圖像上每點的亮度值。通常有三種方法： 鄰近元法：用距離輸出象元最近的象元亮度值作為象元值。 優(yōu)點：計算簡單，不丟失細(xì)節(jié)； 缺點：具有明顯的不連續(xù)性，特別是線狀地帶常出現(xiàn)斷點或階梯狀抖動。 適用于分類前的采樣和定性分析。 雙線性內(nèi)插：用雙線性函數(shù)在22窗口內(nèi)4個象元的灰度值進(jìn)行加權(quán)線性 內(nèi)插。 優(yōu)點：具有平滑作用，因而不會出現(xiàn)鋸齒狀邊緣，比鄰近元法在空間上更 準(zhǔn)確； 缺點：較鄰近元法計算稍復(fù)雜，由于是象元亮度值的加權(quán)平均，

13、故有低頻 卷積作用，因而出現(xiàn)模糊現(xiàn)象。適用于象元大小有改變的情況。 立方卷積法：用16個象元即44窗口內(nèi)的象元亮度值用立方函數(shù)進(jìn)行加權(quán) 平均。 優(yōu)點：可以比較完整地復(fù)原圖像，立方曲線加權(quán)使得圖像銳化并將噪聲 平滑掉； 缺點：計算復(fù)雜。適用于象元大小變化較大的情況。第三節(jié) 圖像預(yù)處理18 4、遙感數(shù)字圖像配準(zhǔn)與鑲嵌 （1）數(shù)字圖像配準(zhǔn)，主要包括以下兩種 建立影像坐標(biāo)系與地面坐標(biāo)系之間的關(guān)系，即將具有影像坐標(biāo)系坐標(biāo)的數(shù)字影像像元賦予某一應(yīng)用坐標(biāo)系統(tǒng)的坐標(biāo)，如通過配準(zhǔn)建立遙感影像像元的影像坐標(biāo)與國空大地坐標(biāo)或獨立坐標(biāo)之間的關(guān)系，其作用是可以在遙感影像上直接獲得影像像元的國家大地坐標(biāo)或地面坐標(biāo)。 將多

14、種不同比例尺、或不同分辨率、不同類型的影像配準(zhǔn)為同一個坐標(biāo)系統(tǒng)，其作用是在同一個參考系統(tǒng)下應(yīng)用不同來源的遙感影像數(shù)據(jù)。第三節(jié) 圖像預(yù)處理 19（2）數(shù)字圖像鑲嵌 數(shù)字圖像鑲嵌是將多幅衛(wèi)星圖像鑲嵌、拼接在一起，構(gòu)成一幅大的圖像，其方法與理論與幾何變形校正相同，但應(yīng)注意以下幾個問題： 鑲嵌之前應(yīng)首先進(jìn)行數(shù)字影像配準(zhǔn)，使多幅影像的坐標(biāo)系統(tǒng)為同一參考系統(tǒng)； 被鑲嵌的影像之間應(yīng)足夠重疊度，最好不低于20%，以便保障邊緣鑲嵌后的精度； 相鄰而不同色調(diào)的圖像鑲嵌前需要進(jìn)行色調(diào)與色差方面的處理。第三節(jié) 圖像預(yù)處理 20三、圖象增強(qiáng) 1.目的: 圖像增強(qiáng)是專題特征信息提取的基礎(chǔ)，是根據(jù)應(yīng)用目標(biāo)對圖像做增強(qiáng)處 理

15、，突出主要的感興趣的信息，抑制次要的不需要的信息。 2.方法: 一般分為頻域法和空域法 頻域法增強(qiáng)處理： 傅立葉變換理論：任何一條復(fù)雜的曲線，經(jīng)傅立葉變換，可以分解成若 干條簡單曲線（正弦波曲線），即復(fù)雜曲線可看作若干條不同頻率的正弦波曲 線的疊加。 遙感圖象像元灰度值的分布曲線就是一條復(fù)雜曲線，可以分解。根據(jù)傅立 葉變換理論，對一幅遙感圖象進(jìn)行傅立葉變換后，將得到一個分布形式完全不 同于原圖象的變換域頻率域平面。原圖象上的灰度突變部分（如物體的邊 緣、水陸交界處等）、圖象結(jié)構(gòu)復(fù)雜的區(qū)域、圖象細(xì)節(jié)及干擾噪聲等，信息大 多集中在高頻區(qū)；原圖象上灰度變換平緩的部位，如大片水體、大片平原、區(qū) 域概貌

16、等信息，信息大多集中在頻率域的低頻區(qū)。 第三節(jié) 圖像預(yù)處理 21 頻域增強(qiáng)的思想： 對原始圖像的傅立葉變換頻譜進(jìn)行各種改造，通過設(shè)置濾波器，使得 高頻和低頻成分的比例發(fā)生變化，突出或抑制特定頻率范圍的信息，經(jīng)過 傅立葉反變換得到增強(qiáng)了的圖像。 頻域增強(qiáng)的方法： 常用的頻域增強(qiáng)處理方法有高通濾波、低通濾波、同態(tài)濾波以及帶通或 帶阻濾波等等。其中， 低通濾波：讓低頻成分通過，抑制高頻成分，起到平滑去噪聲的作用； 高通濾波：使圖像得到銳化處理； 同態(tài)濾波：用于壓縮圖像灰度的動態(tài)范圍并增強(qiáng)對比度。 例如，要突出地形的局部變化特征，可以采用高通濾波增強(qiáng)技術(shù)。 空域法增強(qiáng)處理： 空域增強(qiáng)的思想： 空域增強(qiáng)

17、是在原來的圖像灰度空間上直接運(yùn)算處理，通常針對像元逐個 進(jìn)行處理。第三節(jié) 圖像預(yù)處理 22中值濾波前中值濾波后第三節(jié) 圖像預(yù)處理 23空域增強(qiáng)的方法： 常用的方法包括灰度擴(kuò)展、直方圖均衡化、分段線性對比度拉伸、直方 圖匹配技術(shù)、比值增強(qiáng)處理、卷積濾波、Crisp濾波和自適應(yīng)濾波等方法。 其中，反差增強(qiáng)處理、比值增強(qiáng)處理是常用的方法。 反差增強(qiáng)處理：包括線性灰度擴(kuò)展、對數(shù)變換、指數(shù)變換、直方圖均衡 化、直方圖匹配技術(shù)等。 線性擴(kuò)展：將像元值的變動范圍按線性關(guān)系擴(kuò)展到指定范圍。 設(shè)原圖象的像元值為Z，其變動范圍為（a，b），擴(kuò)展后的像元值為 Z， 變動范圍為(Z1,Z2),則: 直方圖均衡化：用特

18、定的變換函數(shù)將不同像元值區(qū)間內(nèi)的像元數(shù)進(jìn)行均 衡處理，使整個像元值范圍內(nèi)的像元數(shù)的分布更均勻一些。 直方圖匹配：對直方圖進(jìn)行一定的修改，使之變?yōu)槟撤N指定形態(tài)的直方 圖。 第三節(jié) 圖像預(yù)處理 24線性拉伸前線性拉伸后第三節(jié) 圖像預(yù)處理 25 比值增強(qiáng)處理： 可以壓抑由于地形起伏、坡度和坡向引起的輻射變化，從而消除 由于地形因子所造成的陰影以及大氣噪聲的影響； 比值變換增大了不同地物在兩個比值波段上的細(xì)微差異，使在單 波段圖像上不易覺察的色調(diào)變化更加明顯； 比值法可以應(yīng)用原始圖像多個波段的信息，增加了信息量，便于 比較分析。特別是在地形變化劇烈的山區(qū)，比值變換可以顯示其更大 的優(yōu)越性。 一般的遙感

19、圖像處理軟件均提供了常用的圖像增強(qiáng)算法，用戶可 通過不同增強(qiáng)算法實驗和分析比較，選定最佳方案，對圖象進(jìn)行增強(qiáng) 處理，改善圖像質(zhì)量，增強(qiáng)地物和地形的識別能力，提高解譯精度。 除了增強(qiáng)算法之外，還可以應(yīng)用各種變換方法提取信息，如通過 植被指數(shù)運(yùn)算進(jìn)行生物量估測等。 第三節(jié) 圖像預(yù)處理 26第四節(jié)多源信息復(fù)合 多種信息源的復(fù)合是將多種遙感平臺，多時相遙感數(shù)據(jù)之間以及遙感數(shù)據(jù)與非遙感數(shù)據(jù)之間的信息組合匹配的技術(shù)。復(fù)合后的圖像數(shù)據(jù)將更有利于綜合分析。 一、遙感信息的復(fù)合 二、遙感與非遙感信息的復(fù)合27第四節(jié) 多源信息復(fù)合 一、遙感信息的復(fù)合 遙感信息的復(fù)合主要指不同傳感器的遙感數(shù)據(jù)的復(fù)合，以及不同時相的

20、遙感數(shù)據(jù)的復(fù)合。 1、不同傳感器的遙感數(shù)據(jù)復(fù)合 配準(zhǔn) 復(fù)合 2、不同時相的遙感數(shù)據(jù)復(fù)合 配準(zhǔn) 直方圖調(diào)整 復(fù)合 28第四節(jié) 多源信息復(fù)合二、遙感與非遙感信息的復(fù)合 1、地理數(shù)據(jù)的網(wǎng)格化 1)、網(wǎng)格數(shù)據(jù)生成 2)、與遙感數(shù)據(jù)配準(zhǔn) 2、最優(yōu)遙感數(shù)據(jù)的選取 3、配準(zhǔn)復(fù)合 1)、柵格數(shù)據(jù)與棚格數(shù)據(jù) 2)、柵格數(shù)據(jù)與矢量數(shù)據(jù)29 遙感圖像解譯是專題信息提取的主要步驟，通過對遙感圖像的觀察、分析和比較，判斷和識別遙感資料所表示的地物的類型、性質(zhì)，獲取感知對象的數(shù)量、質(zhì)量、空間分布特征及其演變規(guī)律。具體方法包括遙感圖象的目視解譯或計算機(jī)自動解譯分類。 一、目視解譯 目視解譯一般遵從從已知到未知，先整體后局部

21、，從宏觀到微觀，先易后難的原則，可以概略地為以下主要步驟 : 準(zhǔn)備工作： 主要是收集資料，除遙感圖象外，通常還需要工作區(qū)的地形圖和相關(guān)的自然、經(jīng)濟(jì)等情況，以及報告、必要的參考文獻(xiàn)等各種資料。 第五節(jié) 遙感解譯 30圖象預(yù)判和編制專題圖略圖： 遙感圖象的初步解譯主要是經(jīng)過資料分析建立直接和間接解譯標(biāo)志，包括形態(tài)、大小、色調(diào)、陰影、紋理等等。然后在分類系統(tǒng)的指導(dǎo)下設(shè)計圖例系統(tǒng)，進(jìn)行初步解譯，并把解譯結(jié)果轉(zhuǎn)繪成專題圖略圖。 野外實況調(diào)查和地學(xué)驗證： 根據(jù)初步解譯結(jié)果，確定野外調(diào)查路線和調(diào)查樣本，進(jìn)行野外調(diào)查，驗證判讀標(biāo)志，并應(yīng)用地學(xué)分析方法解決圖象與地物間的機(jī)理關(guān)系，從而修正預(yù)判中的錯判或漏判，使得

22、解譯結(jié)果更加客觀可靠。 室內(nèi)解譯編繪成圖： 根據(jù)預(yù)判結(jié)果和野外調(diào)查資料，對全部工作區(qū)進(jìn)行重新解譯，然后清繪成圖，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行面積量測以及其他數(shù)字統(tǒng)計特征的分析。第五節(jié) 遙感解譯 31二、計算機(jī)自動分類： 與目視判讀解譯不同的是計算機(jī)自動解譯的主要依據(jù)是地物的光譜特 征進(jìn)行統(tǒng)計判別，具體方法包括有監(jiān)分類和無監(jiān)分類方法，分類結(jié)果的可 靠性需要通過嚴(yán)格的分類精度統(tǒng)計分析以及野外調(diào)查進(jìn)行驗證。 一般過程：以目前常用的有監(jiān)分類為例，其過程為： （1）遙感圖象的預(yù)處理：包括幾何校正、圖象增強(qiáng)、鑲嵌等等。 （2）選擇訓(xùn)練區(qū)：對于典型地物類別，選擇訓(xùn)練區(qū)，并做標(biāo)注。 （3）分類：根據(jù)訓(xùn)練區(qū)地物的光譜統(tǒng)計特征

23、，對整個區(qū)域進(jìn)行分類判別。 （4）分類精度統(tǒng)計分析：通過統(tǒng)計分析獲得光譜特征統(tǒng)計意義上的分類精度。第五節(jié) 遙感解譯 32（5）野外調(diào)查與地學(xué)驗證：通過調(diào)查驗證自動分類與實際地物類型的一致程度，一般應(yīng)用抽樣技術(shù)獲得地學(xué)意義上的分類精度。 （6）分類圖編制：對自動分類的結(jié)果，根據(jù)專題圖成圖要求，進(jìn)行著色，獲得彩色分類圖。 一般方法： 有監(jiān)分類： 有監(jiān)分類方法是通過訓(xùn)練區(qū)內(nèi)樣本的光譜數(shù)據(jù)計算各類別的計特征參 數(shù)，作為各類型的度量標(biāo)準(zhǔn)，然后根據(jù)判別規(guī)則將圖像的各象元分到一定 的類別中。 常用的判別規(guī)則有貝葉斯判別、最大似然判別和最小距離判別等。 第五節(jié) 遙感解譯 33無監(jiān)分類： 無監(jiān)分類是直接利用象元灰度值的統(tǒng)計特征進(jìn)行類別