遥感图像处理：最小距离与K-means分类算法解析

本文主要介绍了三种常见的遥感图像分类算法：最小距离分类、最大似然分类和K-means分类，并提供了Matlab实现这些算法的基本代码框架。此外，还提到了遥感图像处理中BIP、BIL和BSQ三种基本格式的读取方法。 一、最小距离分类算法 最小距离分类算法是一种基于特征向量距离的分类方法。其步骤如下： 1. 读取各个波段文件，加载各类地物在各个波段的均值文件。 2. 计算每个像元的特征向量到各类地物均值向量的距离。 3. 比较所有距离，选择最小距离对应的类别，将该像元归为此类。 4. 为每个类别分配特定的颜色以便可视化。 二、最大似然分类算法 最大似然分类算法是基于统计概率的一种分类技术，步骤如下： 1. 读取BIP文件，将每个波段数据转换为列向量。 2. 加载各类地物在各个波段的均值和方差信息。 3. 计算每个像元属于各类别的概率，选取概率最大的类别作为像元归属。 4. 给每个类别分配颜色。 5. 显示分类后的图像。 三、K-means分类算法 K-means算法是一种无监督学习方法，用于聚类： 1. 初始化K个聚类中心，确保它们位于数据范围之内。 2. 将每个样本分配到最近的聚类中心所在的类。 3. 更新每个类的聚类中心为其所有样本的均值。 4. 如果聚类中心不再发生变化，停止迭代，否则返回步骤2。 5. 结果是K个聚类中心，代表最终的类别划分。 四、Matlab源代码示例 在Matlab中，可以使用以下代码框架实现上述算法： 1. 最小距离分类代码： ```matlab clear all; clc; % 读取数据部分... % 计算距离和分类部分... ``` 2. 遥感图像的BIP、BIL、BSQ文件读取： ```matlab clearall; clc; % 定义图像参数... % 打开文件并读取数据... % 重置图像形状，调整像素值范围，显示图像... ``` 总结来说，本文提供的内容涵盖了遥感图像处理的基础知识，包括三种基本的图像分类算法和遥感图像的读取处理。通过Matlab代码，读者可以更好地理解和实现这些算法。在实际应用中，这些基础技术是遥感图像分析和机器学习模型构建的关键步骤。