"该资源主要讨论了灰度共生矩阵(GLCM)特征在遥感图像分类中的实际应用,通过实例展示了GLCM如何提升分类精度。同时,提到了遥感图像自动分类的基本概念、方法和流程,包括监督分类、非监督分类、特征提取和选择等关键步骤。"
在遥感图像分析中,灰度共生矩阵(GLCM)是一种强大的纹理分析工具,由Haralick等人引入,用于提取图像的结构和纹理特性。GLCM描述了图像中像素对的相对频率,通过统计相邻像素之间的灰度级关系来捕捉图像的纹理信息。在上述案例中,GLCM特征与多光谱灰度特征结合,提高了对美国加利福尼亚海岸带土地利用分类的准确性,从74%到77%提升到83.5%。
遥感图像自动分类是遥感领域的一个重要任务,其目标是根据图像特征将地表对象分为不同的类别,如土地利用、植被类型、岩性等。分类过程通常涉及以下几个阶段:
1. **概念理解**:遥感图像分类是基于模式识别理论,通过计算机自动完成地物分类。
2. **模式识别原理**:模式识别涉及到寻找重复出现的规律并对其进行分类。在遥感图像中,模式可能表现为特定的光谱特征或空间结构。
3. **特征提取**:从原始光谱数据、变换后的数据或非遥感数据中提取有助于分类的特征。GLCM是其中一种特征提取方法,可以提供关于图像纹理的丰富信息。
4. **特征选择**:在众多提取的特征中,选择对分类最有贡献的子集,以提高模型性能和减少计算复杂性。
5. **分类方法**:主要包括监督分类和非监督分类。监督分类需要已知的训练样本来指导分类,而非监督分类则不依赖于先验知识,而是根据图像数据自身的聚类特性进行分类。
6. **分类后处理与精度分析**:分类结果通常需要进行后处理,如错误纠正和边界调整,同时通过混淆矩阵等手段评估分类精度。
在8.1遥感图像分类概述中,提到了分类的一般过程,包括理解分类的概念、掌握模式识别的原理、有效地提取和选择特征,以及选择合适的分类算法。GLCM特征在遥感图像分类中的成功应用,证明了纹理信息对于增强分类效果的重要性,尤其是在复杂场景或需要区分相似地物类型时。