子情景4遙感圖像分類

學(xué)習(xí)情境6遙感影像處理子情境4遙感圖像分類08:18遙感圖像分類

1遙感圖像分類的基本原理和方法

2遙感圖像監(jiān)督分類（實訓(xùn)課講）3遙感圖像非監(jiān)督分類（實訓(xùn)課講）4分類后處理以及精度分析1、遙感圖像分類的基本原理和方法★遙感圖像分類：將圖像的所有像元按其性質(zhì)劃分為若干個類別的過程.目視解譯或計算機分類?圖像分類的基本原理和方法①涵義:憑著光譜規(guī)律、地學(xué)規(guī)律和解譯者的經(jīng)驗,通過直接觀察或借助輔助判讀儀器從遙感圖像上獲取特定目標(biāo)地物的信息，從而推出地面的地物類型.此方法通常應(yīng)用于高空間分辨率的圖像,如航片1.目視解譯遙感影像目視解譯是根據(jù)遙感影像目視解譯標(biāo)志和解譯經(jīng)驗來識別目標(biāo)地物.②工作原理遙感圖像上目標(biāo)地物的識別特征北京故宮博物院與護城河之間的色調(diào)差異(quickbird衛(wèi)星拍攝,1米分辨率).故宮quickbird(真彩色,1米分辨率)故宮quickbird(假彩色,1米分辨率)世界貿(mào)易中心的雙子塔衛(wèi)星照片這張分辨率為1米的紐約曼哈頓衛(wèi)星照片,是2000年6月30日由美國洛克希德·馬丁公司的IKONOS衛(wèi)星拍攝的.這張圖像是從南方拍攝的,中間是110層高的世界貿(mào)易中心的雙塔.2001年9月12日2001年9月15日“911”事件發(fā)生后的世貿(mào)中心衛(wèi)星照片目視解譯標(biāo)志的建立形狀（shape）地表分布的目標(biāo)物體都具有一定的幾何形狀,而根據(jù)圖像上物體特有的形態(tài)特征可以判斷和識別目標(biāo)地物.例如在大比例尺遙感圖像上,自然地物往往具有不規(guī)則的外形和不規(guī)則的邊界(湖泊、沙丘、山地等);人造地物一般具有規(guī)則的幾何外形和清晰的邊界(樓房、道路、飛機場、港灣設(shè)施等在遙感圖像上均具有特殊形狀).杭州TM影像鄱陽湖區(qū)水田目視解譯標(biāo)志的建立形狀（shape）用于判讀的圖像通常多是垂直拍攝的,因此遙感圖像上表現(xiàn)的目標(biāo)地物形狀是頂視平面圖,它不同于我們?nèi)粘Ｉ钪薪?jīng)?？吹降奈矬w形狀.由于成像方式的不同、飛行姿態(tài)的改變或者地形起伏的變化都會造成同一目標(biāo)物在圖像上呈現(xiàn)出不同形狀,因此解譯時須考慮遙感圖像的成像方式.武漢城區(qū)衛(wèi)星影像目視解譯標(biāo)志的建立形狀（shape）大?。╯ize）——指遙感圖像上目標(biāo)物的形狀、面積與體積的度量,是遙感圖像上測量目標(biāo)地物最重要的數(shù)量特征之一.根據(jù)物體的大小可以推斷物體的屬性,如湖泊和池塘,主要依據(jù)它們的大小來區(qū)別.在不知道像片比例尺時,比較兩個物體的相對大小有助于識別它們的性質(zhì),例如單車道和多車道的街道寬度不同;若知道像片的比例尺,則可以根據(jù)目標(biāo)地物影像的尺寸計算或估算出其實際大小和分布規(guī)模,也可以利用已知目標(biāo)地物在像片上的尺寸來比較其他待識別的目標(biāo).

圖像上物體大小會受到地面分辨率、物體本身亮度與周圍亮度的對比關(guān)系等因素的影響.例如,當(dāng)像片上線狀地物與背景反差較大時,其影像大小往往超出其按比例計算的尺寸.目視解譯標(biāo)志的建立形狀（shape）大小（size）紋理（texture）也叫內(nèi)部結(jié)構(gòu),是指遙感圖像中目標(biāo)地物內(nèi)部色調(diào)或顏色有規(guī)則變化而表現(xiàn)的細紋或細小的圖案,并且這種細紋或細小的圖案在某一確定的圖像區(qū)域中以一定的規(guī)律重復(fù)出現(xiàn).如航空像片上農(nóng)田呈現(xiàn)的條帶狀紋理.紋理可以作為區(qū)別地物屬性的重要依據(jù),如幼年林看上去像天鵝絨樣平滑,成年的針葉樹林看上去很粗糙.不過,目標(biāo)地物的紋理特征與航空像片的比例尺有關(guān):在大比例尺像片上,可顯示出一個個樹冠的紋理,據(jù)此可區(qū)分不同的樹,而在比例尺較小的像片上則表現(xiàn)為由一系列樹冠的頂部構(gòu)成的整個森林的紋理;同一個目標(biāo)地物在不同太陽高度角下,也會具有不同的紋理特征:如黃土高原丘陵溝壑區(qū),在太陽高度角很大時地表紋理比較平滑,而在太陽高度角很小時,地表紋理比較粗糙.平滑粗糙紋理目視解譯標(biāo)志的建立形狀（shape）大?。╯ize）紋理（texture）圖型（pattern）——是指目標(biāo)地物以一定規(guī)律排列而成的圖形結(jié)構(gòu).例如住宅區(qū)建筑群在圖像上呈現(xiàn)的圖型,農(nóng)田與周邊的防護林構(gòu)成的圖型等.地物的圖型揭示了不同地物之間的內(nèi)在聯(lián)系,也為解譯者識別這些地物提供了依據(jù).通常人工地物往往具有某種特殊的圖型.例如多個建筑物有序排列構(gòu)成的街區(qū)以及由教室、操場和跑道構(gòu)成的學(xué)校等,它們都具有一定的整體圖型.自然界中,一些地物也具有特定的圖型,如水系有樹枝狀、羽毛狀和格網(wǎng)狀等多種圖型,它們綜合反映了流域內(nèi)地質(zhì)構(gòu)造和水文特征.圖型直接判讀法根據(jù)解譯標(biāo)志,直接確定目標(biāo)地物屬性與范圍的一種方法.例如，在可見光黑白像片上，水體對光線的吸收率強、反射率低,水體呈現(xiàn)灰黑到黑色,根據(jù)色調(diào)可以從影像上直接判讀出水體;根據(jù)水體的形狀則可以直接分辨出水體是河流或者是湖泊。在TM4、3、2三波段假彩色影像上,植被顏色為紅色,因此,根據(jù)地物顏色可以直接區(qū)別植物與背景.1.目視解譯③方法1.目視解譯③方法對比分析法

包括同類地物對比分析法、空間對比分析法和時相動態(tài)對比法.同類地物對比分析法是在同一景遙感影像上,由已知地物推出未知目標(biāo)地物的方法.例如，在大、中比例尺航空攝影像片上識別居民點,我們可以根據(jù)城市具有街道縱橫交錯、大面積淺灰色調(diào)的特點,與其他居民點進行對比分析,從而將城市從眾多的居民點和背景中識別出來;也可以通過比較淺灰色調(diào)居民點的大小,將城鎮(zhèn)與村莊區(qū)別開來.東湖湯遜湖黃家湖后官湖南湖武漢市衛(wèi)星影像江夏區(qū)紙坊鎮(zhèn)?圖像分類的基本原理和方法1.目視解譯③方法對比分析法

包括同類地物對比分析法、空間對比分析法和時相動態(tài)對比法.空間對比分析法是根據(jù)待判讀區(qū)域的特點,選擇另一個熟悉的且與遙感圖像區(qū)域特征類似的影像,將兩個影像相互對比分析,由已知影像為依據(jù)判讀未知影像的一種方法.例如兩張地域相同的彩紅外航空像片,其中一張經(jīng)過解譯,并通過實地驗證,解譯者對它很熟悉,因此就可以利用這張彩紅外航空像片與另一張彩紅外航空像片相互比較,從“已知”到未知,加快對地物的解譯速度.時相動態(tài)對比法是利用同一地區(qū)不同時間成像的遙感影像加以對比分析,從而了解同一目標(biāo)地物動態(tài)變化的一種解譯方法.例如,遙感影像中河流在洪水季節(jié)與枯水季節(jié)中的變化.利用時相動態(tài)對比法可進行洪水淹沒損失評估,或其他一些自然災(zāi)害損失評估.時相動態(tài)對比法的應(yīng)用信息復(fù)合法利用透明專題圖或地形圖與遙感圖像重合,根據(jù)專題圖或地形圖提供的多種輔助信息,識別遙感圖像上目標(biāo)地物的方法.1.目視解譯③方法例如TM影像圖,覆蓋的區(qū)域大,影像上土壤特征表現(xiàn)不明顯,為了提高土壤類型解譯精度,可以利用植被類型圖增加輔助信息.等高線對識別地貌類型、土壤類型和植被類型也有一定的輔助作用.例如等高線與衛(wèi)星影像復(fù)合,可以提供高程信息,這有助于中高山地貌類型的劃分.不過,使用等高線與衛(wèi)星影像復(fù)合的關(guān)鍵是遙感影像圖必須與等高線圖等輔助圖件嚴(yán)格配準(zhǔn),這樣才能保證地物邊界的精度.1.目視解譯④步驟準(zhǔn)備工作階段初步解譯判讀區(qū)的野外考察室內(nèi)詳細判讀野外驗證與補判目視解譯成果的轉(zhuǎn)繪與制圖①涵義:

利用計算機模式識別技術(shù),結(jié)合地學(xué)分析、遙感圖像處理、地理信息系統(tǒng)與人工智能技術(shù)等,實現(xiàn)對遙感圖像上的信息進行屬性的識別和分類,從而達到識別圖像信息所對應(yīng)的實際地物。2.計算機分類與遙感圖像的目視判別技術(shù)相比,目的一樣但手段不同:目視判別是直接利用人類的自然識別智能，而計算機分類則利用計算機技術(shù)來人工模擬人類的識別智能。2.計算機分類②分類方法:主要包括統(tǒng)計模式方法和句法模式兩大類.A.統(tǒng)計模式識別的方法：最常見的遙感圖像計算機分類方法,主要包括監(jiān)督分類法和非監(jiān)督分類法.

●監(jiān)督分類法:

首先需要從研究區(qū)域選取有代表性的一定數(shù)量的已知類別的樣本(訓(xùn)練區(qū)),并根據(jù)這些樣本的觀測值(類別的先驗知識)確定判別函數(shù)和相應(yīng)的判別準(zhǔn)則,然后將未知類別的樣本的觀測值代入判別函數(shù),最后再依據(jù)判別準(zhǔn)則對該未知類別的樣本的所屬類別做出判定.2.計算機分類②分類方法:主要包括統(tǒng)計模式方法和句法模式兩大類.A.統(tǒng)計模式識別的方法：最常見的遙感圖像計算機分類方法，主要包括監(jiān)督分類法和非監(jiān)督分類法.●非監(jiān)督分類法:在沒有先驗類別(訓(xùn)練區(qū))作為樣本的條件下,即事先不知道類別特征的情況下,僅依靠影像上不同類地物光譜信息(或紋理信息等)進行特征提取,再采用聚類分析方法,將所有樣本劃分為若干個類別.此過程也稱為聚類（Clustering）.

2.計算機分類②分類方法:主要包括統(tǒng)計模式方法和句法模式兩大類.B.句法模式識別的方法：近年來蓬勃發(fā)展的遙感圖像分類新方法，包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、模糊數(shù)學(xué)方法、專家系統(tǒng)法、決策樹分類法等。2.計算機分類②分類原理（統(tǒng)計模式方法）遙感圖像的計算機分類是統(tǒng)計模式識別技術(shù)在遙感領(lǐng)域中的具體應(yīng)用,而統(tǒng)計模式識別的關(guān)鍵是選擇和提取待識別目標(biāo)的特

征,然后按照一定準(zhǔn)則作出判別,從而完成圖像的識別.●特征選擇：從眾多特征中挑選出可以參加分類運算的若干特征.●特征提?。涸谔卣鬟x擇以后，利用特征提取算法（如主成分分析法）從原始特征中求出最能反映其類別特性的一組新特征?！衽袆e準(zhǔn)則：確定未知類別樣本所屬類別的標(biāo)準(zhǔn)，由某種判別函數(shù)配合以一定的比較運算關(guān)系所組成的?圖像分類的基本原理和方法2.計算機分類②分類原理（統(tǒng)計模式方法）遙感圖像分類的主要依據(jù)是地物的光譜特征,即地物電磁波輻射的多波段測量值.這些測量值可以用作遙感圖像分類的原始特征變量.不過,就某些特定地物的分類而言,多波段影像的原始亮度值并不能很好地表達類別特征,因此常需對數(shù)字圖像進行增強處理(如比值處理、差值處理、主成分變換以及K-T變換等),以尋找能有效描述地物類別特征的模式變量,然后利用這些特征變量對數(shù)字圖像進行分類.2.計算機分類②分類原理（統(tǒng)計模式方法）在遙感圖像分類過程中,常使用距離和相關(guān)系數(shù)來衡量遙感圖像像素之間的相似度.距離:特征空間中像元數(shù)據(jù)和分類類別特征的相似程度(距離最小,相似程度最大).相關(guān)系數(shù):像素間的關(guān)聯(lián)程度(相關(guān)系數(shù)越大,相似度越大).2.計算機分類④基本分類過程（統(tǒng)計模式方法）A.原始圖像的選擇：首先,明確遙感圖像分類的目的及其需要解決的問題;在此基礎(chǔ)上根據(jù)應(yīng)用目的選取特定區(qū)域的遙感數(shù)字圖像(圖像選取時應(yīng)考慮圖像的空間分辨率、光譜分辨率、成像時間、圖像質(zhì)量等).B.原始圖像的預(yù)處理：

根據(jù)研究區(qū)域,收集與分析地面參考信息及有關(guān)數(shù)據(jù);為提高計算機分類的精度,須對數(shù)字圖像進行輻射校正、幾何糾正、預(yù)濾波或去噪聲等處理.2.計算機分類④基本分類過程（統(tǒng)計模式方法）C.根據(jù)應(yīng)用目的及圖像數(shù)據(jù)的特征制定分類系統(tǒng),確定擬分類類別(也可通過監(jiān)督分類方法,從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中提取圖像數(shù)據(jù)特征,在分類過程中確定擬分類類別).D.進行特征選擇和特征提取,找出代表這些類別的統(tǒng)計特征.通常,為了測定總體特征,在監(jiān)督分類中可選擇具有代表性的訓(xùn)練區(qū)域進行采樣;在非監(jiān)督分類中,可用聚類等方法對特征相似的像素進行歸類,測定其特征.2.計算機分類④基本分類過程（統(tǒng)計模式方法）分類器(classifier):在遙感圖像分類中,分類算法通常又稱為分類器.E.進行圖像分類運算：根據(jù)圖像特點和分類目的，設(shè)計或選擇合適的分類器及其判別準(zhǔn)則，在此基礎(chǔ)上對特征矢量進行劃分，完成所有像素的識別和圖像分類.2.計算機分類④基本分類過程（統(tǒng)計模式方法）F.結(jié)果檢驗:主要是對分類的精度和可靠性進行評價.在監(jiān)督分類中通常把已知的訓(xùn)練數(shù)據(jù)及分類類別與分類結(jié)果進行比較,確認(rèn)分類的精度及可靠性;在非監(jiān)督分類中,采用隨機抽樣方法,分類效果的好壞需經(jīng)實際檢驗或利用分類區(qū)域的調(diào)查材料、專題圖進行核查。G.成果輸出：包括分類結(jié)果圖像的輸出,以及分類結(jié)果的統(tǒng)計值等.四、分類后處理和精度分析1、分類后處理分類后處理即對分類后的結(jié)果圖像所進行的處理。主要包括計算分類精度和分類后的統(tǒng)計信息，并對類進行重組，生成矢量文件等。由于分類中采用按像元逐個進行，輸出圖像一般會出現(xiàn)成片的地物類別有零星異類像元散落分布情況，其中許多是不合理的“類別噪音”，采用“平滑濾波”方法可以解決該問題。2、分類后專題圖像的格式遙感影像經(jīng)分類后形成的專題圖，用編號、字符、圖符或顏色表示各種類別。是由像元組成的二維專題地圖。*39原始遙感圖像對應(yīng)的專題圖像3、分類后處理 用光譜信息對影像逐個像元地分類，在結(jié)果的分類地圖上會出現(xiàn)“噪聲” 產(chǎn)生噪聲的原因有原始影像本身的噪聲，如在地類交界處的像元中包括有多種類別，其混合的幅射量造成錯分類，以及其它原因等。 另外還有一種現(xiàn)象，分類是正確的，但某種類別零星分布于地面，占的面積很小，我們對大面積的類型感興趣，因此希望用綜合的方法使它從圖面上消失。*41分類平滑技術(shù)可以解決以上問題，采用臨區(qū)處理法。多數(shù)平滑:平滑時中心像元值取周圍占多數(shù)的類別，將窗口在分類圖上逐行逐列的推移運算，完成整幅分類圖的平滑。平滑前后的一個例子二、分類后的精度分析 精度評價通常采用分類圖與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)（圖件或地面實測值）進行比較，以正確分類的百分比來表示精度。 一般無法對整幅分類圖去檢核每個像元是否正確，而是利用一些樣本對分類誤差進行估計。 采集樣本的方式有三種類型：

﹡來自監(jiān)督分類的訓(xùn)練樣區(qū)；

﹡專門選定的試驗場；

﹡隨機取樣。

來自訓(xùn)練樣區(qū)對純化監(jiān)督訓(xùn)練樣區(qū)比較有用，但作為檢