卫星遥感图像分类matlab

### 如何使用Matlab实现卫星遥感图像分类

#### K-means聚类算法用于遥感图像分类

K-means是一种常用的无监督学习方法，适用于对未标记的数据集进行分类。对于遥感图像而言，该算法能够有效地识别具有相似光谱特征的地物类别。

在MATLAB环境中执行基于K-means的遥感图像分割操作时，通常会经历以下几个环节：

- **准备数据**

首先要加载待处理的灰度或彩色遥感图片，并将其转换成适合输入给`kmeans()`函数的形式——即将二维矩阵转化为一维列向量。这一步骤可以通过`reshape()`命令完成[^4]。

- **设置参数**

用户需指定希望划分出来的簇的数量（即目标区域种类数目），并通过变量传递给后续调用的`kmeans()`函数作为其第二个参数之一。

- **运行模型训练过程**

调用内置工具箱提供的`kmeans()`来进行迭代计算直至收敛得到最优解；返回的结果包括每条记录对应的标签索引数组以及各类质心坐标组成的矩阵。

- **重构输出图层**

利用获得的新标签信息重建原始尺寸大小的地图表示形式以便于可视化展示最终效果。此时可再次运用到之前提到过的`reshape()`指令反向映射回原状。

下面是具体的代码实例说明如何利用这些步骤来实施整个流程：

% 加载测试用单通道灰阶影像文件
grayImage = imread('satellite_image.png');

% 将图像转换为向量形式
data = reshape(double(grayImage), [], 1);

% 定义需要分类的类别数 (这里假设我们要分成五种类型)
numClasses = 5;

% 应用K-means算法进行分类
[idx, ~] = kmeans(data, numClasses);

% 把分类结果重组回原来的图像形状
segmentedImage = reshape(idx, size(grayImage));

% 展示分类后的效果图
figure;
imshow(label2rgb(segmentedImage));
title('Segmentation Result Using K-Means');

这段程序片段展示了怎样借助简单的几行脚本快速达成基本级别的遥感影像自动分段任务。当然，在实际应用场景下可能还需要考虑更多因素比如噪声抑制、边界平滑等预/后置处理措施以提升整体性能表现。