遙感圖像解譯專(zhuān)家系統(tǒng)是模式識(shí)別與人工智能技術(shù)相結(jié)課件

遙感影像計(jì)算機(jī)分類(lèi)Dept.ofLandInformationEngineeringChuzhouUniversity遙感影像計(jì)算機(jī)分類(lèi)1第三節(jié)遙感數(shù)字圖像的計(jì)算機(jī)分類(lèi)遙感圖像解譯專(zhuān)家系統(tǒng)是模式識(shí)別與人工智能技術(shù)相結(jié)課件2本節(jié)內(nèi)容一、分類(lèi)原理與過(guò)程二、分類(lèi)方法三、遙感圖像解譯專(zhuān)家系統(tǒng)本節(jié)內(nèi)容一、分類(lèi)原理與過(guò)程3一、分類(lèi)原理與過(guò)程1.概述2.方法3.過(guò)程遙感數(shù)字圖像的計(jì)算機(jī)分類(lèi)一、分類(lèi)原理與過(guò)程1.概述遙感數(shù)字圖像的計(jì)算機(jī)分類(lèi)4一、分類(lèi)原理與過(guò)程1.概述定義（計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別）：自然界中不同類(lèi)型的地物具有各自不同的電磁波譜特性，遙感數(shù)字圖像中像元的不同數(shù)值（亮度值）反映了相應(yīng)地物的波譜特性。因此，通過(guò)計(jì)算機(jī)對(duì)圖像像元的數(shù)值的統(tǒng)計(jì)、運(yùn)算、對(duì)比和歸納，對(duì)像元進(jìn)行分類(lèi)，即可達(dá)到對(duì)地物的自動(dòng)識(shí)別，這種技術(shù)處理稱(chēng)為~。一、分類(lèi)原理與過(guò)程1.概述定義（計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別）：5例如：你身高1.9m，體重100kg99%你是男人身高/體重=？嬰兒、兒童、青少年、青年、中年……1.概述所依賴(lài)的理論方法：統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別，提取待識(shí)別模式的一組統(tǒng)計(jì)特征值，然后按照一定準(zhǔn)則作出分類(lèi)決策。一、分類(lèi)原理與過(guò)程例如：1.概述所依賴(lài)的理論方法：一、分類(lèi)原理與過(guò)程61.概述遙感圖像分類(lèi)中所用統(tǒng)計(jì)特征變量：

全局統(tǒng)計(jì)特征變量：將整個(gè)數(shù)字圖像作為研究對(duì)象，從整個(gè)圖像中獲取或進(jìn)行變換處理后獲取變量；

局部統(tǒng)計(jì)特征變量：將數(shù)字圖像分割為不同識(shí)別單元，在各單元內(nèi)分別抽取的統(tǒng)計(jì)特征變量（如描述紋理的特征量）。例如，1-7波段亮度值是特征變量x1,x2,…,x7；組合運(yùn)算也可產(chǎn)生特征變量。一、分類(lèi)原理與過(guò)程1.概述遙感圖像分類(lèi)中所用統(tǒng)計(jì)特征變量：一、分類(lèi)原理與過(guò)程71.概述利用統(tǒng)計(jì)特征變量進(jìn)行分類(lèi)，需要：（1）變量能反映分類(lèi)特征的區(qū)別；將人分嬰兒、兒童…，要選擇特征變量“年齡”，而不是身高、體重、性別、民族…波段1-7分別反映對(duì)不同波段的反射率差異，但如果進(jìn)行熱分布制圖，主要依據(jù)熱紅外波段(6)，而不用其他波段值。（2）如果有幾個(gè)特征變量，盡可能使其：區(qū)分不同的特征如，通過(guò)主成分變換，將相互之間存在相關(guān)性的原始波段遙感圖像轉(zhuǎn)換為相互獨(dú)立的多波段新圖像，變換后的信息集中于前幾個(gè)組分的圖像上，實(shí)現(xiàn)特征空間將維數(shù)壓縮的目的。一、分類(lèi)原理與過(guò)程1.概述一、分類(lèi)原理與過(guò)程81.概述遙感圖像計(jì)算機(jī)分類(lèi)的依據(jù)——圖像像素的相似度一組圖像（原始的、主成分變換后的、或其它運(yùn)算產(chǎn)生的）每個(gè)像素對(duì)應(yīng)有1組特征值該像素所屬類(lèi)別？同類(lèi)別的像素應(yīng)當(dāng)特征相似特征值具有較高相似度一、分類(lèi)原理與過(guò)程1.概述遙感圖像計(jì)算機(jī)分類(lèi)的依據(jù)——圖像像素的相似度一、分類(lèi)91.概述相似度的衡量方法，常采用距離、相關(guān)系數(shù)衡量：（1）絕對(duì)值距離（2）歐氏距離（3）馬氏距離（4）混合距離（5）相關(guān)系數(shù)例，已知分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)：類(lèi)別嬰兒[0-2]，平均1歲；兒童3-9，平均6歲；少年……；問(wèn):8歲的人是哪一類(lèi)？——混合距離發(fā)現(xiàn)，離兒童平均年齡6歲差值2，最接近所以是“兒童”類(lèi)一、分類(lèi)原理與過(guò)程1.概述相似度的衡量方法，常采用距離、相關(guān)系數(shù)衡量：一、分類(lèi)10（1）絕對(duì)值距離

i，j為特征空間中兩點(diǎn)（1）絕對(duì)值距離11（2）歐式距離在二維和三維空間中的歐式距離的就是兩點(diǎn)之間的距離，二維的公式是

d=sqrt((x1-x2)^+(y1-y2)^)

三維的公式是

d=sqrt(x1-x2)^+(y1-y2)^+z1-z2)^)

推廣到n維空間，歐式距離的公式是

d=sqrt(∑(xi1-xi2)^)這里i=1,2..n

xi1表示第一個(gè)點(diǎn)的第i維坐標(biāo),xi2表示第二個(gè)點(diǎn)的第i維坐標(biāo)

（2）歐式距離在二維和三維空間中的歐式距離的就是兩點(diǎn)之間的距12（3）馬氏距離即考慮離散度，也考慮到各軸間總體分布的相關(guān)性（協(xié)方差）。為協(xié)方差矩陣（3）馬氏距離即考慮離散度，也考慮到各軸間總體分布的相關(guān)性（13（4）混合距離像元i到第g類(lèi)類(lèi)均值的混合距離。（5）相關(guān)系數(shù)（4）混合距離（5）相關(guān)系數(shù)142.方法（1）非監(jiān)督分類(lèi)方法（2）監(jiān)督分類(lèi)方法一、分類(lèi)原理與過(guò)程2.方法一、分類(lèi)原理與過(guò)程152.方法（1）非監(jiān)督分類(lèi)方法定義：非監(jiān)督分類(lèi)又稱(chēng)邊學(xué)習(xí)邊分類(lèi)法。它直接對(duì)輸入的數(shù)字圖像像元數(shù)值（亮度值）進(jìn)行統(tǒng)計(jì)運(yùn)算處理，分別將每個(gè)像元?dú)w納到由圖像各波段構(gòu)成的多維空間的集群中，達(dá)到分類(lèi)識(shí)別的目的。一、分類(lèi)原理與過(guò)程2.方法一、分類(lèi)原理與過(guò)程16一、分類(lèi)原理與過(guò)程2.方法（2）監(jiān)督分類(lèi)方法定義：監(jiān)督分類(lèi)又稱(chēng)訓(xùn)練場(chǎng)地法或先學(xué)習(xí)后分類(lèi)法。它是先選擇具有代表性的典型試驗(yàn)區(qū)或訓(xùn)練區(qū)，用訓(xùn)練區(qū)已知地面樣本的光譜特征來(lái)“訓(xùn)練”計(jì)算機(jī)，獲得識(shí)別各類(lèi)地物的判別模式或判別函數(shù)，并依此模式或判別函數(shù)，對(duì)未知地區(qū)的像元進(jìn)行處理分類(lèi)，分別歸入到已知的類(lèi)別中，達(dá)到自動(dòng)分類(lèi)識(shí)別的目的。一、分類(lèi)原理與過(guò)程2.方法173.過(guò)程（1）明確分類(lèi)目的，選取數(shù)字圖像；（2）收集、分析地面參考信息和有關(guān)數(shù)據(jù)；數(shù)字圖像預(yù)處理（幾何糾正、輻射糾正）；（3）比選合適的分類(lèi)方法和算法，制定分類(lèi)系統(tǒng)；（4）找出代表這些類(lèi)別的統(tǒng)計(jì)特征；（5）采用訓(xùn)練場(chǎng)地（監(jiān)督分類(lèi)中）或聚類(lèi)方法（非監(jiān)督分類(lèi)中）測(cè)定總體特征；（6）對(duì)各未知像素分類(lèi)；（7）分類(lèi)精度檢查（用訓(xùn)練數(shù)據(jù)或隨機(jī)抽樣數(shù)據(jù)）；（8）對(duì)判別分析的結(jié)果統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)；一、分類(lèi)原理與過(guò)程3.過(guò)程一、分類(lèi)原理與過(guò)程18非監(jiān)督分類(lèi)的前提：

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。完全按照像元的光譜信息特征進(jìn)行分類(lèi)，適用于對(duì)分類(lèi)區(qū)不了解的情況。自動(dòng)化程度高。二、分類(lèi)方法（一）——非監(jiān)督分類(lèi)非監(jiān)督分類(lèi)的前提：二、分類(lèi)方法（一）——非監(jiān)督分類(lèi)19分類(lèi)步驟：

初始分類(lèi)專(zhuān)題判別分類(lèi)合并色彩確定分類(lèi)后處理色彩重定義柵格矢量轉(zhuǎn)換統(tǒng)計(jì)分析二、分類(lèi)方法（一）——非監(jiān)督分類(lèi)分類(lèi)步驟：二、分類(lèi)方法（一）——非監(jiān)督分類(lèi)20常用方法

（1）分級(jí)集群法（2）動(dòng)態(tài)聚類(lèi)法二、分類(lèi)方法（一）——非監(jiān)督分類(lèi)常用方法二、分類(lèi)方法（一）——非監(jiān)督分類(lèi)21（1）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，他們?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。由于不同地物的輻射特性不同，反映在直方圖上會(huì)出現(xiàn)很多峰值及其對(duì)應(yīng)的一些眾數(shù)灰度值，他們?cè)趫D像上對(duì)應(yīng)的像元分別傾向于聚集在各自不同的重?cái)?shù)附近的灰度空間形成的很多點(diǎn)群，這些點(diǎn)群就叫做群集。一個(gè)群集就是一個(gè)分類(lèi)。二、分類(lèi)方法（一）——非監(jiān)督分類(lèi)（1）分級(jí)集群法二、分類(lèi)方法（一）——非監(jiān)督分類(lèi)22分級(jí)集群法的分類(lèi)過(guò)程確定相似程度指標(biāo)初定分類(lèi)種數(shù)計(jì)算樣本間距離歸并成新類(lèi)別二、分類(lèi)方法（一）——非監(jiān)督分類(lèi)分級(jí)集群法的分類(lèi)過(guò)程二、分類(lèi)方法（一）——非監(jiān)督分類(lèi)23分級(jí)集群法的缺點(diǎn)

在迭代過(guò)程中沒(méi)有調(diào)整類(lèi)別總數(shù)的措施，操作次序不同會(huì)產(chǎn)生不同的分類(lèi)結(jié)果。二、分類(lèi)方法（一）——非監(jiān)督分類(lèi)分級(jí)集群法的缺點(diǎn)二、分類(lèi)方法（一）——非監(jiān)督分類(lèi)24（2）動(dòng)態(tài)聚類(lèi)法

在初始狀態(tài)給出圖像粗糙的分類(lèi)，然后基于一定的原則在類(lèi)別間重新組合樣本，直到分類(lèi)比較合理為止，這種分類(lèi)方法就叫-。代表：迭代自組織數(shù)據(jù)分析技術(shù)，ISODATA（Interative-OrgnizingDataAnalysizeTechnigue）。二、分類(lèi)方法（一）——非監(jiān)督分類(lèi)（2）動(dòng)態(tài)聚類(lèi)法二、分類(lèi)方法（一）——非監(jiān)督分類(lèi)25動(dòng)態(tài)聚類(lèi)法分類(lèi)過(guò)程選擇初始類(lèi)聚類(lèi)中心分配各像元到最近的類(lèi)別中去計(jì)算并改正重新組合的類(lèi)別中心二、分類(lèi)方法（一）——非監(jiān)督分類(lèi)動(dòng)態(tài)聚類(lèi)法分類(lèi)過(guò)程二、分類(lèi)方法（一）——非監(jiān)督分類(lèi)26監(jiān)督分類(lèi)方法

定義：監(jiān)督分類(lèi)又稱(chēng)訓(xùn)練場(chǎng)地法或先學(xué)習(xí)后分類(lèi)法。它是先選擇具有代表性的典型試驗(yàn)區(qū)或訓(xùn)練區(qū)，用訓(xùn)練區(qū)已知地面樣本的光譜特征來(lái)“訓(xùn)練”計(jì)算機(jī)，獲得識(shí)別各類(lèi)地物的判別模式或判別函數(shù)，并依此模式或判別函數(shù)，對(duì)未知地區(qū)的像元進(jìn)行處理分類(lèi)，分別歸入到已知的類(lèi)別中，達(dá)到自動(dòng)分類(lèi)識(shí)別的目的。二、分類(lèi)方法（二）——監(jiān)督分類(lèi)監(jiān)督分類(lèi)方法二、分類(lèi)方法（二）——監(jiān)督分類(lèi)27訓(xùn)練場(chǎng)地的選擇：

要具有代表性（目標(biāo)地物中心較大的區(qū)域選取）；

數(shù)目要包含足夠的信息；二、分類(lèi)方法（二）——監(jiān)督分類(lèi)訓(xùn)練場(chǎng)地的選擇：二、分類(lèi)方法（二）——監(jiān)督分類(lèi)28分類(lèi)步驟：

建立模板（訓(xùn)練樣本）評(píng)價(jià)模板確定初步分類(lèi)結(jié)果檢驗(yàn)分類(lèi)結(jié)果分類(lèi)后處理分類(lèi)統(tǒng)計(jì)特征柵格矢量轉(zhuǎn)換統(tǒng)計(jì)分析二、分類(lèi)方法（二）——監(jiān)督分類(lèi)分類(lèi)步驟：二、分類(lèi)方法（二）——監(jiān)督分類(lèi)29常用方法（1）最小距離分類(lèi)法

以特征空間中的距離作為像素分類(lèi)的依據(jù)。1）最小距離判別法2）最近領(lǐng)域分類(lèi)法（多光譜）原理簡(jiǎn)單，分類(lèi)精度不高，計(jì)算速度快，常在快速瀏覽分類(lèi)概況中使用。二、分類(lèi)方法（二）——監(jiān)督分類(lèi)常用方法二、分類(lèi)方法（二）——監(jiān)督分類(lèi)30常用方法（2）多級(jí)切割分類(lèi)法

在各軸上設(shè)定分割點(diǎn)，將多維特征空間劃分成對(duì)應(yīng)不同分類(lèi)類(lèi)別的互不重疊的特征子空間。優(yōu)：便于直觀理解如何分割特征空間，以及待分類(lèi)像素如何與分類(lèi)類(lèi)別相對(duì)應(yīng)。缺：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，需要先進(jìn)行主成分分析，或正交變換，然后進(jìn)行多級(jí)分割。常用方法（2）多級(jí)切割分類(lèi)法31常用方法（3）特征曲線(xiàn)窗口法

以特征曲線(xiàn)為小心取一個(gè)條帶，構(gòu)造一個(gè)窗口，凡是落在此窗口范圍內(nèi)的地物即被認(rèn)為是一類(lèi)，反之，則不屬于該類(lèi)。分類(lèi)依據(jù)：相同的地物在相同的地域環(huán)境及成像條件下，特征曲線(xiàn)是相同或相近的，不同地物的特征曲線(xiàn)差別明顯。

常用方法（3）特征曲線(xiàn)窗口法32常用方法（4）最大似然比分類(lèi)法

通過(guò)求出每個(gè)像素對(duì)于各類(lèi)別的歸屬概率，把該像素分到歸屬概率最大的類(lèi)別中去的方法。利用訓(xùn)練區(qū)求出均值、方差以及協(xié)方差等待征參數(shù)，從而求出總體的先驗(yàn)概率密度函數(shù)。條件：總體分布不符合正態(tài)分布時(shí)，其分類(lèi)可靠件將下降，這種情況下不宜采用最大似然比分類(lèi)法。最大似然比分類(lèi)法在多類(lèi)別分類(lèi)時(shí)，常采用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法建守起一個(gè)判別函數(shù)集，然后根據(jù)這個(gè)判別函數(shù)集計(jì)算各待分像元的歸屬概率。常用方法（4）最大似然比分類(lèi)法33監(jiān)督分類(lèi)和非監(jiān)督分類(lèi)方法比較（小結(jié)）根本區(qū)別：是否利用訓(xùn)練場(chǎng)地來(lái)獲取先驗(yàn)類(lèi)別知識(shí)。監(jiān)督分類(lèi)根據(jù)訓(xùn)練場(chǎng)提供的樣本選擇特征參數(shù)，建立判別函數(shù)。訓(xùn)練場(chǎng)地選擇是監(jiān)督分類(lèi)的關(guān)鍵。對(duì)于不熟悉區(qū)域情況的人來(lái)說(shuō)，選擇足夠數(shù)量的訓(xùn)練場(chǎng)地帶來(lái)很大的工作量。由于訓(xùn)練場(chǎng)地要求有代表性，訓(xùn)練樣本的選擇既要考慮到地物光譜特征，樣本數(shù)目有要能滿(mǎn)足分類(lèi)的要求，常難周全，這是監(jiān)督分類(lèi)不足之處。監(jiān)督分類(lèi)和非監(jiān)督分類(lèi)方法比較（小結(jié)）根本區(qū)別：是否利用訓(xùn)練場(chǎng)34相比之下，非監(jiān)督分類(lèi)不需要更多的先驗(yàn)知識(shí)，分類(lèi)方法簡(jiǎn)單，且分類(lèi)具有一定的精度。當(dāng)光譜特征類(lèi)能夠和唯一的地物類(lèi)型(水體、植被)相對(duì)應(yīng)時(shí)，非監(jiān)督分類(lèi)可取得較好分類(lèi)效果。當(dāng)兩種地物類(lèi)型對(duì)應(yīng)的光譜特征類(lèi)差異很小時(shí)，非監(jiān)督分類(lèi)效果不如監(jiān)督分類(lèi)效果好。共同點(diǎn)：分類(lèi)效果的好壞需要經(jīng)過(guò)實(shí)際調(diào)查來(lái)檢驗(yàn)。監(jiān)督分類(lèi)和非監(jiān)督分類(lèi)方法比較（小結(jié)）相比之下，非監(jiān)督分類(lèi)不需要更多的先驗(yàn)知識(shí)，分類(lèi)方法簡(jiǎn)單，且35（1）未充分利用遙感圖像提供的有用信息

遙感數(shù)字圖像計(jì)算機(jī)分類(lèi)的依據(jù)是像素具有的多光譜特征，并沒(méi)有考慮相鄰像素間的關(guān)系。例如，被湖泊包圍的島嶼，通過(guò)分類(lèi)僅能將陸地與水體區(qū)別，但不能將島嶼與臨近的陸地(假定二者地面覆蓋類(lèi)型相同，具有同樣的光譜特征)識(shí)別出來(lái)。這種方法的主要缺陷在于地物識(shí)別與分類(lèi)中沒(méi)有利用到地物空間關(guān)系等方面的信息。（將同一類(lèi)型分成了兩類(lèi)）圖像分類(lèi)中存在的問(wèn)題（1）未充分利用遙感圖像提供的有用信息圖像分類(lèi)中存在的問(wèn)題36

統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別以像素作為識(shí)別的基本單元，未能利用圖像中提供的形狀和空間位置特征，其本質(zhì)是地物光譜特征的分類(lèi)。例如，根據(jù)水體的光譜特征，在分類(lèi)過(guò)程中可以識(shí)別構(gòu)成水體的像素，但計(jì)算機(jī)無(wú)法確定一定空間范圍的水體究竟是湖泊還是河流。這個(gè)問(wèn)題如果引入地物形狀特征則可以識(shí)別。顯然，遙感圖像計(jì)算機(jī)分類(lèi)未能充分利用遙感圖像提供的多種信息。因此圖像分類(lèi)后，可以利用分類(lèi)的結(jié)果，將這些目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行重組，在區(qū)域分割或邊界跟蹤的基礎(chǔ)上抽取遙感圖像形態(tài)、紋理特征和空間關(guān)系等特征，然后利用這些特征對(duì)圖像進(jìn)行解譯。圖像分類(lèi)中存在的問(wèn)題統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別以像素作為識(shí)別的基本單元37（2）提高遙感圖像分類(lèi)精度受到限制分類(lèi)精度是指與實(shí)際地物相比的正確率。正確率包括地物屬性被正確識(shí)別，以及它們?cè)诳臻g分布的面積被準(zhǔn)確度量。遙感數(shù)字圖像分類(lèi)結(jié)果在沒(méi)有經(jīng)過(guò)專(zhuān)家檢驗(yàn)和多次糾正的情況下，分類(lèi)精度一般不超過(guò)90％（通常60%）。圖像分類(lèi)中存在的問(wèn)題（2）提高遙感圖像分類(lèi)精度受到限制圖像分類(lèi)中存在的問(wèn)題38影響遙感圖像分類(lèi)精度的幾個(gè)客觀因素：1)大氣狀況的影響

地物輻射電磁波，必須經(jīng)過(guò)大氣層才能到達(dá)傳感器，大氣衰減作用，導(dǎo)致遙感圖像灰度級(jí)產(chǎn)生偏移；對(duì)多時(shí)相圖像進(jìn)行分類(lèi)處理時(shí)，由于不同時(shí)間大氣成分以及濕度不同，散射影響也不同，因此遙感圖像中的灰度值不完全反映目標(biāo)地物輻射電磁波的特征。為了提高遙感圖像分類(lèi)的精度，必須在圖像分類(lèi)以前進(jìn)行大氣糾正。圖像分類(lèi)中存在的問(wèn)題影響遙感圖像分類(lèi)精度的幾個(gè)客觀因素：圖像分類(lèi)中存在的問(wèn)題392)下墊面的影響a.墊面的覆蓋類(lèi)型和起伏狀態(tài)對(duì)分類(lèi)產(chǎn)生影響。受空間分辨率限制，農(nóng)田中的植被、土壤和水渠，石質(zhì)山地稀疏的灌叢和裸露的巖石均會(huì)形成混合像元，影響分類(lèi)精度。解決方法：在分類(lèi)前分解混合像元，分解成子像元后再分類(lèi)。b.山區(qū)向陰陽(yáng)面的同一類(lèi)地物，由于電磁波輻射能量不同，其灰度值也存在差異，容易造成分類(lèi)錯(cuò)誤。解決方法：地形起伏變化大時(shí)，用比值圖像代替原圖像進(jìn)行分類(lèi)。圖像分類(lèi)中存在的問(wèn)題2)下墊面的影響圖像分類(lèi)中存在的問(wèn)題403)其他因素的影響

云朵會(huì)遮蓋目標(biāo)地物的電磁波輻射，影響圖像分類(lèi)。對(duì)于圖像中僅有少量云朵時(shí)，分類(lèi)前可以采用去噪音方法進(jìn)行清除。

多時(shí)相圖像分類(lèi)時(shí)，不同景的圖像由于成像時(shí)光照條件的差別，同一地物電磁波輻射量存在差別，這也會(huì)對(duì)分類(lèi)產(chǎn)生影響。

地物邊界的多樣性，使得判定類(lèi)別的邊界往往是很困難的事。例如，湖泊和陸地具有明確的界線(xiàn)，但森林和草地的界線(xiàn)則不明顯，不少地物類(lèi)型間還存在著過(guò)渡地帶。提高分類(lèi)精度，既需要對(duì)圖像進(jìn)行分類(lèi)前預(yù)處理，也需要選擇合適的分類(lèi)方法。圖像分類(lèi)中存在的問(wèn)題3)其他因素的影響圖像分類(lèi)中存在的問(wèn)題41四、遙感圖像解譯專(zhuān)家系統(tǒng)四、遙感圖像解譯專(zhuān)家系統(tǒng)42遙感圖像解譯專(zhuān)家系統(tǒng)是模式識(shí)別與人工智能技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物模式識(shí)別,獲取地物多種特征,為專(zhuān)家解譯遙感圖像提供證據(jù)。人工智能技術(shù)，模擬遙感圖像目視解譯的具體思維過(guò)程，進(jìn)行遙感圖像解譯。遙感圖像解譯專(zhuān)家系統(tǒng)是模式識(shí)別與人工智能技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物43遙感圖像解譯專(zhuān)家系統(tǒng)的組成解譯知識(shí)庫(kù)對(duì)遙感圖像進(jìn)行處理、分類(lèi)和特征提取從解譯專(zhuān)家獲取解譯知識(shí)，構(gòu)成圖像解譯知識(shí)庫(kù)。

在基于知識(shí)指導(dǎo)下，由計(jì)算機(jī)完成遙感圖像解譯。遙感圖像解譯專(zhuān)家系統(tǒng)的組成解譯知識(shí)庫(kù)44遙感圖像解譯專(zhuān)家系統(tǒng)的組成（三個(gè)部分）圖像處理與特征提取子系統(tǒng)遙感圖像解譯知識(shí)獲取子系統(tǒng)狹義的遙感圖像解譯專(zhuān)家系統(tǒng)遙感圖像解譯專(zhuān)家系統(tǒng)的組成（三個(gè)部分）圖像處理與特征提取子系45圖像處理圖像前期處理、空間增強(qiáng)、幾何校正。特征提取從圖像中抽取光譜特征、形狀特征、空間特征，為專(zhuān)家系統(tǒng)提供推理、判讀、及分析的客觀依據(jù)。遙感圖像解譯專(zhuān)家系統(tǒng)的組成圖像處理與特征提取子系統(tǒng)遙感圖像解譯知識(shí)獲取子系統(tǒng)狹義的遙感圖像解譯專(zhuān)家系統(tǒng)圖像處理圖像前期處理、空間增強(qiáng)、幾何校正。遙感圖像解譯專(zhuān)46三個(gè)層次：增加遙感解譯新知識(shí)解譯知識(shí)獲取、圖像背景知識(shí)獲取。能夠發(fā)現(xiàn)不全的解譯知識(shí)，修改、補(bǔ)充解譯知識(shí)。創(chuàng)造性知識(shí)獲取自動(dòng)總結(jié)解譯知識(shí)，增加解譯知識(shí)遙感圖像解譯專(zhuān)家系統(tǒng)的組成圖像處理與特征提取子系統(tǒng)遙感圖像解譯知識(shí)獲取子系統(tǒng)狹義的遙感圖像解譯專(zhuān)家系統(tǒng)三個(gè)層次：遙感圖像解譯專(zhuān)家系統(tǒng)的組成圖像處理與特征提取子系統(tǒng)47遙感圖像解譯專(zhuān)家系統(tǒng)的組成圖像處理與特征提取子系統(tǒng)遙感圖像解譯知識(shí)獲取子系統(tǒng)狹義的遙感圖像解譯專(zhuān)家系統(tǒng)遙感圖像解譯專(zhuān)家系統(tǒng)的組成圖像處理與特征提取子系統(tǒng)48遙感影像計(jì)算機(jī)分類(lèi)Dept.ofLandInformationEngineeringChuzhouUniversity遙感影像計(jì)算機(jī)分類(lèi)49第三節(jié)遙感數(shù)字圖像的計(jì)算機(jī)分類(lèi)遙感圖像解譯專(zhuān)家系統(tǒng)是模式識(shí)別與人工智能技術(shù)相結(jié)課件50本節(jié)內(nèi)容一、分類(lèi)原理與過(guò)程二、分類(lèi)方法三、遙感圖像解譯專(zhuān)家系統(tǒng)本節(jié)內(nèi)容一、分類(lèi)原理與過(guò)程51一、分類(lèi)原理與過(guò)程1.概述2.方法3.過(guò)程遙感數(shù)字圖像的計(jì)算機(jī)分類(lèi)一、分類(lèi)原理與過(guò)程1.概述遙感數(shù)字圖像的計(jì)算機(jī)分類(lèi)52一、分類(lèi)原理與過(guò)程1.概述定義（計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別）：自然界中不同類(lèi)型的地物具有各自不同的電磁波譜特性，遙感數(shù)字圖像中像元的不同數(shù)值（亮度值）反映了相應(yīng)地物的波譜特性。因此，通過(guò)計(jì)算機(jī)對(duì)圖像像元的數(shù)值的統(tǒng)計(jì)、運(yùn)算、對(duì)比和歸納，對(duì)像元進(jìn)行分類(lèi)，即可達(dá)到對(duì)地物的自動(dòng)識(shí)別，這種技術(shù)處理稱(chēng)為~。一、分類(lèi)原理與過(guò)程1.概述定義（計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別）：53例如：你身高1.9m，體重100kg99%你是男人身高/體重=？嬰兒、兒童、青少年、青年、中年……1.概述所依賴(lài)的理論方法：統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別，提取待識(shí)別模式的一組統(tǒng)計(jì)特征值，然后按照一定準(zhǔn)則作出分類(lèi)決策。一、分類(lèi)原理與過(guò)程例如：1.概述所依賴(lài)的理論方法：一、分類(lèi)原理與過(guò)程541.概述遙感圖像分類(lèi)中所用統(tǒng)計(jì)特征變量：

全局統(tǒng)計(jì)特征變量：將整個(gè)數(shù)字圖像作為研究對(duì)象，從整個(gè)圖像中獲取或進(jìn)行變換處理后獲取變量；

局部統(tǒng)計(jì)特征變量：將數(shù)字圖像分割為不同識(shí)別單元，在各單元內(nèi)分別抽取的統(tǒng)計(jì)特征變量（如描述紋理的特征量）。例如，1-7波段亮度值是特征變量x1,x2,…,x7；組合運(yùn)算也可產(chǎn)生特征變量。一、分類(lèi)原理與過(guò)程1.概述遙感圖像分類(lèi)中所用統(tǒng)計(jì)特征變量：一、分類(lèi)原理與過(guò)程551.概述利用統(tǒng)計(jì)特征變量進(jìn)行分類(lèi)，需要：（1）變量能反映分類(lèi)特征的區(qū)別；將人分嬰兒、兒童…，要選擇特征變量“年齡”，而不是身高、體重、性別、民族…波段1-7分別反映對(duì)不同波段的反射率差異，但如果進(jìn)行熱分布制圖，主要依據(jù)熱紅外波段(6)，而不用其他波段值。（2）如果有幾個(gè)特征變量，盡可能使其：區(qū)分不同的特征如，通過(guò)主成分變換，將相互之間存在相關(guān)性的原始波段遙感圖像轉(zhuǎn)換為相互獨(dú)立的多波段新圖像，變換后的信息集中于前幾個(gè)組分的圖像上，實(shí)現(xiàn)特征空間將維數(shù)壓縮的目的。一、分類(lèi)原理與過(guò)程1.概述一、分類(lèi)原理與過(guò)程561.概述遙感圖像計(jì)算機(jī)分類(lèi)的依據(jù)——圖像像素的相似度一組圖像（原始的、主成分變換后的、或其它運(yùn)算產(chǎn)生的）每個(gè)像素對(duì)應(yīng)有1組特征值該像素所屬類(lèi)別？同類(lèi)別的像素應(yīng)當(dāng)特征相似特征值具有較高相似度一、分類(lèi)原理與過(guò)程1.概述遙感圖像計(jì)算機(jī)分類(lèi)的依據(jù)——圖像像素的相似度一、分類(lèi)571.概述相似度的衡量方法，常采用距離、相關(guān)系數(shù)衡量：（1）絕對(duì)值距離（2）歐氏距離（3）馬氏距離（4）混合距離（5）相關(guān)系數(shù)例，已知分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)：類(lèi)別嬰兒[0-2]，平均1歲；兒童3-9，平均6歲；少年……；問(wèn):8歲的人是哪一類(lèi)？——混合距離發(fā)現(xiàn)，離兒童平均年齡6歲差值2，最接近所以是“兒童”類(lèi)一、分類(lèi)原理與過(guò)程1.概述相似度的衡量方法，常采用距離、相關(guān)系數(shù)衡量：一、分類(lèi)58（1）絕對(duì)值距離

i，j為特征空間中兩點(diǎn)（1）絕對(duì)值距離59（2）歐式距離在二維和三維空間中的歐式距離的就是兩點(diǎn)之間的距離，二維的公式是

d=sqrt((x1-x2)^+(y1-y2)^)

三維的公式是

d=sqrt(x1-x2)^+(y1-y2)^+z1-z2)^)

推廣到n維空間，歐式距離的公式是

d=sqrt(∑(xi1-xi2)^)這里i=1,2..n

xi1表示第一個(gè)點(diǎn)的第i維坐標(biāo),xi2表示第二個(gè)點(diǎn)的第i維坐標(biāo)

（2）歐式距離在二維和三維空間中的歐式距離的就是兩點(diǎn)之間的距60（3）馬氏距離即考慮離散度，也考慮到各軸間總體分布的相關(guān)性（協(xié)方差）。為協(xié)方差矩陣（3）馬氏距離即考慮離散度，也考慮到各軸間總體分布的相關(guān)性（61（4）混合距離像元i到第g類(lèi)類(lèi)均值的混合距離。（5）相關(guān)系數(shù)（4）混合距離（5）相關(guān)系數(shù)622.方法（1）非監(jiān)督分類(lèi)方法（2）監(jiān)督分類(lèi)方法一、分類(lèi)原理與過(guò)程2.方法一、分類(lèi)原理與過(guò)程632.方法（1）非監(jiān)督分類(lèi)方法定義：非監(jiān)督分類(lèi)又稱(chēng)邊學(xué)習(xí)邊分類(lèi)法。它直接對(duì)輸入的數(shù)字圖像像元數(shù)值（亮度值）進(jìn)行統(tǒng)計(jì)運(yùn)算處理，分別將每個(gè)像元?dú)w納到由圖像各波段構(gòu)成的多維空間的集群中，達(dá)到分類(lèi)識(shí)別的目的。一、分類(lèi)原理與過(guò)程2.方法一、分類(lèi)原理與過(guò)程64一、分類(lèi)原理與過(guò)程2.方法（2）監(jiān)督分類(lèi)方法定義：監(jiān)督分類(lèi)又稱(chēng)訓(xùn)練場(chǎng)地法或先學(xué)習(xí)后分類(lèi)法。它是先選擇具有代表性的典型試驗(yàn)區(qū)或訓(xùn)練區(qū)，用訓(xùn)練區(qū)已知地面樣本的光譜特征來(lái)“訓(xùn)練”計(jì)算機(jī)，獲得識(shí)別各類(lèi)地物的判別模式或判別函數(shù)，并依此模式或判別函數(shù)，對(duì)未知地區(qū)的像元進(jìn)行處理分類(lèi)，分別歸入到已知的類(lèi)別中，達(dá)到自動(dòng)分類(lèi)識(shí)別的目的。一、分類(lèi)原理與過(guò)程2.方法653.過(guò)程（1）明確分類(lèi)目的，選取數(shù)字圖像；（2）收集、分析地面參考信息和有關(guān)數(shù)據(jù)；數(shù)字圖像預(yù)處理（幾何糾正、輻射糾正）；（3）比選合適的分類(lèi)方法和算法，制定分類(lèi)系統(tǒng)；（4）找出代表這些類(lèi)別的統(tǒng)計(jì)特征；（5）采用訓(xùn)練場(chǎng)地（監(jiān)督分類(lèi)中）或聚類(lèi)方法（非監(jiān)督分類(lèi)中）測(cè)定總體特征；（6）對(duì)各未知像素分類(lèi)；（7）分類(lèi)精度檢查（用訓(xùn)練數(shù)據(jù)或隨機(jī)抽樣數(shù)據(jù)）；（8）對(duì)判別分析的結(jié)果統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)；一、分類(lèi)原理與過(guò)程3.過(guò)程一、分類(lèi)原理與過(guò)程66非監(jiān)督分類(lèi)的前提：

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。完全按照像元的光譜信息特征進(jìn)行分類(lèi)，適用于對(duì)分類(lèi)區(qū)不了解的情況。自動(dòng)化程度高。二、分類(lèi)方法（一）——非監(jiān)督分類(lèi)非監(jiān)督分類(lèi)的前提：二、分類(lèi)方法（一）——非監(jiān)督分類(lèi)67分類(lèi)步驟：

初始分類(lèi)專(zhuān)題判別分類(lèi)合并色彩確定分類(lèi)后處理色彩重定義柵格矢量轉(zhuǎn)換統(tǒng)計(jì)分析二、分類(lèi)方法（一）——非監(jiān)督分類(lèi)分類(lèi)步驟：二、分類(lèi)方法（一）——非監(jiān)督分類(lèi)68常用方法

（1）分級(jí)集群法（2）動(dòng)態(tài)聚類(lèi)法二、分類(lèi)方法（一）——非監(jiān)督分類(lèi)常用方法二、分類(lèi)方法（一）——非監(jiān)督分類(lèi)69（1）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，他們?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。由于不同地物的輻射特性不同，反映在直方圖上會(huì)出現(xiàn)很多峰值及其對(duì)應(yīng)的一些眾數(shù)灰度值，他們?cè)趫D像上對(duì)應(yīng)的像元分別傾向于聚集在各自不同的重?cái)?shù)附近的灰度空間形成的很多點(diǎn)群，這些點(diǎn)群就叫做群集。一個(gè)群集就是一個(gè)分類(lèi)。二、分類(lèi)方法（一）——非監(jiān)督分類(lèi)（1）分級(jí)集群法二、分類(lèi)方法（一）——非監(jiān)督分類(lèi)70分級(jí)集群法的分類(lèi)過(guò)程確定相似程度指標(biāo)初定分類(lèi)種數(shù)計(jì)算樣本間距離歸并成新類(lèi)別二、分類(lèi)方法（一）——非監(jiān)督分類(lèi)分級(jí)集群法的分類(lèi)過(guò)程二、分類(lèi)方法（一）——非監(jiān)督分類(lèi)71分級(jí)集群法的缺點(diǎn)

在迭代過(guò)程中沒(méi)有調(diào)整類(lèi)別總數(shù)的措施，操作次序不同會(huì)產(chǎn)生不同的分類(lèi)結(jié)果。二、分類(lèi)方法（一）——非監(jiān)督分類(lèi)分級(jí)集群法的缺點(diǎn)二、分類(lèi)方法（一）——非監(jiān)督分類(lèi)72（2）動(dòng)態(tài)聚類(lèi)法

在初始狀態(tài)給出圖像粗糙的分類(lèi)，然后基于一定的原則在類(lèi)別間重新組合樣本，直到分類(lèi)比較合理為止，這種分類(lèi)方法就叫-。代表：迭代自組織數(shù)據(jù)分析技術(shù)，ISODATA（Interative-OrgnizingDataAnalysizeTechnigue）。二、分類(lèi)方法（一）——非監(jiān)督分類(lèi)（2）動(dòng)態(tài)聚類(lèi)法二、分類(lèi)方法（一）——非監(jiān)督分類(lèi)73動(dòng)態(tài)聚類(lèi)法分類(lèi)過(guò)程選擇初始類(lèi)聚類(lèi)中心分配各像元到最近的類(lèi)別中去計(jì)算并改正重新組合的類(lèi)別中心二、分類(lèi)方法（一）——非監(jiān)督分類(lèi)動(dòng)態(tài)聚類(lèi)法分類(lèi)過(guò)程二、分類(lèi)方法（一）——非監(jiān)督分類(lèi)74監(jiān)督分類(lèi)方法

定義：監(jiān)督分類(lèi)又稱(chēng)訓(xùn)練場(chǎng)地法或先學(xué)習(xí)后分類(lèi)法。它是先選擇具有代表性的典型試驗(yàn)區(qū)或訓(xùn)練區(qū)，用訓(xùn)練區(qū)已知地面樣本的光譜特征來(lái)“訓(xùn)練”計(jì)算機(jī)，獲得識(shí)別各類(lèi)地物的判別模式或判別函數(shù)，并依此模式或判別函數(shù)，對(duì)未知地區(qū)的像元進(jìn)行處理分類(lèi)，分別歸入到已知的類(lèi)別中，達(dá)到自動(dòng)分類(lèi)識(shí)別的目的。二、分類(lèi)方法（二）——監(jiān)督分類(lèi)監(jiān)督分類(lèi)方法二、分類(lèi)方法（二）——監(jiān)督分類(lèi)75訓(xùn)練場(chǎng)地的選擇：

要具有代表性（目標(biāo)地物中心較大的區(qū)域選?。?/p>

數(shù)目要包含足夠的信息；二、分類(lèi)方法（二）——監(jiān)督分類(lèi)訓(xùn)練場(chǎng)地的選擇：二、分類(lèi)方法（二）——監(jiān)督分類(lèi)76分類(lèi)步驟：

建立模板（訓(xùn)練樣本）評(píng)價(jià)模板確定初步分類(lèi)結(jié)果檢驗(yàn)分類(lèi)結(jié)果分類(lèi)后處理分類(lèi)統(tǒng)計(jì)特征柵格矢量轉(zhuǎn)換統(tǒng)計(jì)分析二、分類(lèi)方法（二）——監(jiān)督分類(lèi)分類(lèi)步驟：二、分類(lèi)方法（二）——監(jiān)督分類(lèi)77常用方法（1）最小距離分類(lèi)法

以特征空間中的距離作為像素分類(lèi)的依據(jù)。1）最小距離判別法2）最近領(lǐng)域分類(lèi)法（多光譜）原理簡(jiǎn)單，分類(lèi)精度不高，計(jì)算速度快，常在快速瀏覽分類(lèi)概況中使用。二、分類(lèi)方法（二）——監(jiān)督分類(lèi)常用方法二、分類(lèi)方法（二）——監(jiān)督分類(lèi)78常用方法（2）多級(jí)切割分類(lèi)法

在各軸上設(shè)定分割點(diǎn)，將多維特征空間劃分成對(duì)應(yīng)不同分類(lèi)類(lèi)別的互不重疊的特征子空間。優(yōu)：便于直觀理解如何分割特征空間，以及待分類(lèi)像素如何與分類(lèi)類(lèi)別相對(duì)應(yīng)。缺：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，需要先進(jìn)行主成分分析，或正交變換，然后進(jìn)行多級(jí)分割。常用方法（2）多級(jí)切割分類(lèi)法79常用方法（3）特征曲線(xiàn)窗口法

以特征曲線(xiàn)為小心取一個(gè)條帶，構(gòu)造一個(gè)窗口，凡是落在此窗口范圍內(nèi)的地物即被認(rèn)為是一類(lèi)，反之，則不屬于該類(lèi)。分類(lèi)依據(jù)：相同的地物在相同的地域環(huán)境及成像條件下，特征曲線(xiàn)是相同或相近的，不同地物的特征曲線(xiàn)差別明顯。

常用方法（3）特征曲線(xiàn)窗口法80常用方法（4）最大似然比分類(lèi)法

通過(guò)求出每個(gè)像素對(duì)于各類(lèi)別的歸屬概率，把該像素分到歸屬概率最大的類(lèi)別中去的方法。利用訓(xùn)練區(qū)求出均值、方差以及協(xié)方差等待征參數(shù)，從而求出總體的先驗(yàn)概率密度函數(shù)。條件：總體分布不符合正態(tài)分布時(shí)，其分類(lèi)可靠件將下降，這種情況下不宜采用最大似然比分類(lèi)法。最大似然比分類(lèi)法在多類(lèi)別分類(lèi)時(shí)，常采用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法建守起一個(gè)判別函數(shù)集，然后根據(jù)這個(gè)判別函數(shù)集計(jì)算各待分像元的歸屬概率。常用方法（4）最大似然比分類(lèi)法81監(jiān)督分類(lèi)和非監(jiān)督分類(lèi)方法比較（小結(jié)）根本區(qū)別：是否利用訓(xùn)練場(chǎng)地來(lái)獲取先驗(yàn)類(lèi)別知識(shí)。監(jiān)督分類(lèi)根據(jù)訓(xùn)練場(chǎng)提供的樣本選擇特征參數(shù)，建立判別函數(shù)。訓(xùn)練場(chǎng)地選擇是監(jiān)督分類(lèi)的關(guān)鍵。對(duì)于不熟悉區(qū)域情況的人來(lái)說(shuō)，選擇足夠數(shù)量的訓(xùn)練場(chǎng)地帶來(lái)很大的工作量。由于訓(xùn)練場(chǎng)地要求有代表性，訓(xùn)練樣本的選擇既要考慮到地物光譜特征，樣本數(shù)目有要能滿(mǎn)足分類(lèi)的要求，常難周全，這是監(jiān)督分類(lèi)不足之處。監(jiān)督分類(lèi)和非監(jiān)督分類(lèi)方法比較（小結(jié)）根本區(qū)別：是否利用訓(xùn)練場(chǎng)82相比之下，非監(jiān)督分類(lèi)不需要更多的先驗(yàn)知識(shí)，分類(lèi)方法簡(jiǎn)單，且分類(lèi)具有一定的精度。當(dāng)光譜特征類(lèi)能夠和唯一的地物類(lèi)型(水體、植被)相對(duì)應(yīng)時(shí)，非監(jiān)督分類(lèi)可取得較好分類(lèi)效果。當(dāng)兩種地物類(lèi)型對(duì)應(yīng)的光譜特征類(lèi)差異很小時(shí)，非監(jiān)督分類(lèi)效果不如監(jiān)督分類(lèi)效果好。共同點(diǎn)：分類(lèi)效果的好壞需要經(jīng)過(guò)實(shí)際調(diào)查來(lái)檢驗(yàn)。監(jiān)督分類(lèi)和非監(jiān)督分類(lèi)方法比較（小結(jié)）相比之下，非監(jiān)督分類(lèi)不需要更多的先驗(yàn)知識(shí)，分類(lèi)方法簡(jiǎn)單，且83（1）未充分利用遙感圖像提供的有用信息

遙感數(shù)字圖像計(jì)算機(jī)分類(lèi)的依據(jù)是像素具有的多光譜特征，并沒(méi)有考慮相鄰像素間的關(guān)系。例如，被湖泊包圍的島嶼，通過(guò)分類(lèi)僅能將陸地與水體區(qū)別，但不能將島嶼與臨近的陸地(假定二者地面覆蓋類(lèi)型相同，具有同樣的光譜特征)識(shí)別出來(lái)。這種方法的主要缺陷在于地物識(shí)別與分類(lèi)中沒(méi)有利用到地物空間關(guān)系等方面的信息。（將同一類(lèi)型分成了兩類(lèi)）圖像分類(lèi)中存在的問(wèn)題（1）未充分利用遙感圖像提供的有用信息圖像分類(lèi)中存在的問(wèn)題84

統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別以像素作為識(shí)別的基本單元，未能利用圖像中提供的形狀和空間位置特征，其本質(zhì)是地物光譜特征的分類(lèi)。例如，根據(jù)水體的光譜特征，在分類(lèi)過(guò)程中可以識(shí)別構(gòu)成水體的像素，但計(jì)算機(jī)無(wú)法確定一定空間范圍的水體究竟是湖泊還是河流。這個(gè)問(wèn)題如果引入地物形狀特征則可以識(shí)別。顯然，遙感圖像計(jì)算機(jī)分類(lèi)未能充分利用遙感圖像提供的多種信息。因此圖像分類(lèi)后，可以利用分類(lèi)的結(jié)果，將這些目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行重組，在區(qū)域分割或邊界跟蹤的基礎(chǔ)上抽取遙感圖像形態(tài)、紋理特征和空間關(guān)系等特征，然后利用這些特征對(duì)圖像進(jìn)行解譯。圖像分類(lèi)中存在的問(wèn)題統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別以像素作為識(shí)別的基本單元85（2）提高遙感圖像分類(lèi)精度受到限制分類(lèi)精度是指與實(shí)際地物相比的正確率。正確率包括地物屬性被正確識(shí)別，以及它們?cè)诳臻g分布的面積被準(zhǔn)確度量。遙感數(shù)字圖像分類(lèi)結(jié)果在沒(méi)有經(jīng)過(guò)專(zhuān)家檢驗(yàn)和多次糾正的情況下，分類(lèi)精度一般不超過(guò)90％（通常60%）。圖像分類(lèi)中存在的問(wèn)題（2）提高遙感圖像分類(lèi)精度受到限制圖像分類(lèi)中存在的問(wèn)題86影響遙感圖像分類(lèi)精度的幾個(gè)客觀因素：1)大氣狀況的影響

地物輻射電磁波，必須經(jīng)過(guò)大氣層才能到達(dá)傳感器，大氣衰減作用，導(dǎo)致