遥感图像分类实践：灰度共生矩阵(GLCM)提升纹理分析精度

"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。