遥感图像分类解析:监督与无监督方法

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"遥感图像解译第6讲由李超和盛浩讲解,主要涉及遥感图像分类的原理和方法,包括监督分类和无监督分类,并提到了误差和精度评估的重要环节。" 遥感图像解译是遥感领域中的核心任务之一,它涉及到将遥感图像中的像素按照其代表的地物类型进行划分,以便分析和理解地球表面的特征。在这一讲中,主要讨论了分类的基本原理,以及两种主要的分类方法:监督分类和无监督分类。 1. 分类基本原理: - 遥感图像分类旨在将图像的像素按其光谱、空间、时间和辅助信息等特征分到不同的类别中。 - 光谱特征是最基础的,基于不同地物在不同波段的反射或辐射差异。 - 空间特征则关注像素之间的位置关系,如纹理、大小、形状、方向性和结构等。 - 时间特征探讨的是地物随时间变化产生的光谱和空间特征变化。 - 辅助特征来自GIS或其他信息源,为分类提供额外上下文。 - 综合特征是上述多种特征的结合,有助于提高分类的准确性。 2. 监督分类: - 在监督分类中,先选取有代表性的训练区,基于这些区域的特征参数(如亮度均值、方差)建立判别函数。 - 判别函数用于识别其他未知像素的类别归属,这种方法需要人为干预和预先定义的类别。 3. 无监督分类: - 无监督分类不依赖预先定义的类别,而是通过比较像素间的相似性来进行归类。 - 类别的确定是基于像素聚类的结果,这种方法更侧重于发现图像内的自然聚类。 4. 分类流程: - 分类流程通常包括确定分类类别、特征提取、训练数据获取、分类算法应用和精度评估。 - 精度评估是关键步骤,通过与已知训练数据的对比,确认分类结果的可靠性和准确性。 5. 分类方法: - 多级分割分类法:通过逐步细化的策略进行分类。 - 决策树分类法:利用决策树模型进行分类,易于理解和解释。 - 最小距离分类法:基于像素间特征距离的最小化进行分类。 - 最大似然比分类法:利用统计概率理论,选择最可能的类别。 在实际应用中,遥感图像的分类结果对于环境监测、灾害评估、城市规划等多个领域都有着重要价值,因此保证分类的精度和可靠性至关重要。通过不断优化分类方法和技术,我们可以更好地解读遥感图像,揭示地球表面的动态变化。