Erdas遥感图像分类后处理技巧：4种方法提升分类精度


# 摘要
随着遥感技术的快速发展，Erdas软件在图像分类领域中的应用越来越广泛。本文首先介绍了Erdas遥感图像分类的基础知识和理论框架，包括遥感图像分类的原理、分类精度评价指标等。然后，文章深入探讨了提升遥感图像分类精度的实践方法，涵盖了图像预处理、增强技术、精细分类以及后处理技术。接着，文章进一步讨论了遥感图像分类后处理的高级应用，如结合GIS数据进行分类优化、多时相数据的分类应用以及机器学习在分类中的应用。通过这些方法和策略，可大幅提高遥感图像分类的准确性和效率，为遥感数据的分析和应用提供有力的技术支持。

# 关键字
Erdas；遥感图像分类；分类精度；图像预处理；机器学习；GIS数据

参考资源链接：[利用erdas的遥感图像非监督分类的操作步骤](https://wenku.csdn.net/doc/6412b60dbe7fbd1778d45576?spm=1055.2635.3001.10343)
# 1. Erdas遥感图像分类基础

在遥感技术飞速发展的当下，Erdas软件已成为业界广泛使用的专业工具之一。本章节旨在为读者提供一个关于Erdas遥感图像分类的初步认识，建立一个坚实的理论基础。我们将从遥感图像分类的基本概念开始，探讨分类前的准备工作，并简要介绍Erdas在图像分类中的应用，为后续章节中深入的理论分析和实践应用奠定基础。

遥感图像分类是指利用计算机技术，根据图像中像素的光谱信息，将不同类型的地物区分开来。在Erdas中，这一过程涉及多个步骤，包括图像的导入、预处理、特征提取、分类和后处理。接下来的章节将进一步介绍这些关键步骤的细节，以及如何优化分类结果。

以下是Erdas进行基本图像分类的简要步骤：
1. 图像导入：将遥感数据导入Erdas软件。
2. 预处理：包括图像校正、裁剪等步骤，为分类做准备。
3. 分类：选择合适的分类方法（监督或非监督）进行分类。
4. 后处理：评估分类结果并进行必要的改善。

通过本章的学习，读者将对Erdas遥感图像分类有一个宏观的认识，并了解如何启动一个基础的分类流程。接下来的章节将深入探讨分类的理论与实践，带领读者逐步掌握使用Erdas进行高效分类的技巧。

# 2. 遥感图像分类的理论知识

## 2.1 遥感图像分类原理

### 2.1.1 光谱特征分类概述
遥感图像分类的基础是光谱特征，光谱特征是指物体表面在不同波段反射和辐射电磁波的能力。这些特征在遥感图像上以灰度值或色彩的形式体现。遥感图像分类的目的是将图像像素根据其光谱特征分配到不同的类别，如土地覆盖类型、植被类型或地物使用情况等。

根据分类原理的不同，遥感图像分类可以分为监督分类和非监督分类两种。监督分类依赖于已知样本点（训练数据），通过算法训练模型来识别未知样本；非监督分类则没有预先设定的样本类别，通过图像处理算法自动将像素聚类到不同的类别中。

### 2.1.2 分类算法的比较与选择
分类算法的选择取决于多种因素，包括图像数据的特性和分类任务的目标。常见的分类算法包括最小距离分类、最大似然分类、支持向量机(SVM)、随机森林和人工神经网络等。

- 最小距离分类是根据样本点到参考点（或类中心）的距离进行分类，简单快速，但对类内差异大的情况不太适用。
- 最大似然分类则是假设数据遵循高斯分布，计算像素属于各分类的概率，比较这些概率值来进行分类，通常能得到较高的分类准确性。
- SVM和随机森林是更复杂的分类器，能够处理更复杂的数据分布和特征关系。
- 人工神经网络特别是深度学习中的卷积神经网络(CNN)在处理遥感图像时表现出色，能够从数据中学习复杂的特征。

根据实际需求和数据情况选择合适的分类算法至关重要。例如，对于高光谱遥感图像数据，深度学习可能提供更好的分类性能，而对于普通的多光谱图像数据，最大似然分类可能是更优的选择。

## 2.2 分类精度评价指标

### 2.2.1 混淆矩阵与分类准确率
混淆矩阵是评价分类精度的一种常用方法，它是一个二维表格，其行表示实际类别，列表示分类结果。混淆矩阵可以直观地展示分类结果中正确分类的数量以及各个类别之间的混淆情况。

分类准确率计算公式为：

分类准确率 = (正确分类的总像素数 / 图像总像素数) * 100%

### 2.2.2 Kappa系数与用户精度
Kappa系数是一种考虑随机一致性影响的分类精度评价指标。它通过比较实际分类结果与随机分类结果的差异来衡量分类效果。Kappa系数的值范围在-1到1之间，值越接近1表示分类效果越好。

用户精度是指针对某一特定类别的分类准确性，它反映了分类结果中某类别像素被正确分类的比例。高用户精度表明分类器在该类别上的性能较好。

在实际应用中，混淆矩阵、Kappa系数和用户精度共同构成了遥感图像分类精度评价的完整体系，帮助用户从不同角度了解分类结果的质量。

# 3. 提升遥感图像分类精度的实践方法

遥感图像分类是一个将遥感数据转化为有用信息的过程，分类精度的提升直接影响到最终结果的应用价值。本章节将深入探讨如何通过实践方法，如预处理、图像增强、精细分类与后处理技术，来提高遥感图像分类的精度。

## 3.1 预处理与图像增强

在进行遥感图像分类前，需要对原始图像数据进行预处理，以减少外部干扰并增强有用信息。图像预处理包括去除噪声、图像融合等步骤，是提升分类精度的重要环节。

### 3.1.1 去噪和锐化技术

噪声的存在会干扰分类过程，因此去噪是预处理的首要步骤。常用的方法包括高斯滤波、中值滤波和小波变换等。去噪后通常需要进行图像锐化，以增强地物的边界和纹理特征，这对于纹理丰富的地物分类尤为重要。

import cv2
import numpy as np

# 高斯滤波
def gaussian_blur(image, kernel_size):
    blurred_image = cv2.GaussianBlur(image, (kernel_size, kernel_size), 0)
    return blurred_image

# 中值滤波
def median_blur(image, kernel_size):
    median_image = cv2.medianBlur(image, kernel_size)