遥感图像色彩重定义与计算机分类方法详解

在遥感图像计算机分类过程中，色彩重定义是一项关键步骤，它对于提升图像的可读性和分析精度具有重要意义。色彩重定义主要是对原始遥感图像中的像素颜色进行重新映射，以便更好地表达各类地物特征，使得后续的计算机分类更加直观和准确。这一过程通常在非监督分类和监督分类中应用，尤其是在进行初步分类、专题判别和分类后处理时。 非监督分类是无监督学习的一种，它不依赖于预先存在的类别标签。在这个阶段，常常采用初始分类技术，如Isodata方法，通过同时显示germtm.img和germtm_isodata.img两个图像来实现，其中germtm.img使用RGB（4,5,3）格式展示，以确保颜色的区分度。在操作过程中，用户需调整属性表的显示顺序，以便更好地理解和分析数据。 专题判别是对已有的分类结果进行进一步细化和解释的过程。这包括编辑类别颜色和名称，以确保它们与实际地物特征相匹配，并通过对比显示功能（如Utility菜单下的Flicker/Blend/Swipe）来验证和改进分类效果。在判别过程中，聚类统计是常用的技术，通过main>imageinterpreter>gisanalysis>clump命令进行，可以进行邻域选择优化以提高效率。 分类后处理阶段涉及到一系列的图像处理步骤，如聚类统计（再次使用clump函数）、过滤分析（Sieve）来筛选出最小图斑，以及去除分析（Eliminate）以剔除小规模或异常的图斑。这些操作有助于提高分类的精度和可靠性。此外，分类重编码（Recode）是针对非监督分类的重要手段，通过重新组织类别编码，使得分类结果更具逻辑性。 色彩重定义不仅限于像素级别，还可能涉及栅格向矢量的转换，这是一种将空间数据从栅格数据结构转化为矢量数据结构的过程，便于进行更复杂的地理信息系统（GIS）分析。在监督分类中，分类模板的定义和评价至关重要，通过创建模板反映不同类别，然后通过监督学习算法（如决策树、支持向量机等）进行训练和评估，以实现更精确的分类。 色彩重定义和栅格矢量转换是遥感图像计算机分类的核心环节，它们通过对数据进行有效的颜色管理和转换，使得非监督和监督分类过程能够更加高效和准确，从而为地理信息分析提供强有力的支持。