遙感數(shù)字圖像計(jì)算機(jī)解譯整理第一頁(yè)，共四十五頁(yè)，編輯于2023年，星期三16.1遙感圖像的計(jì)算機(jī)分類(lèi)第二頁(yè)，共四十五頁(yè)，編輯于2023年，星期三26.1遙感圖像的計(jì)算機(jī)分類(lèi)第三頁(yè)，共四十五頁(yè)，編輯于2023年，星期三3專(zhuān)題信息提取的概念：日本遙感學(xué)會(huì)：利用圖像的光譜信息，空間信息以及多時(shí)相信息對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別并歸類(lèi)，并將可從遙感圖像中提取的信息分為五類(lèi)。6.1遙感圖像的計(jì)算機(jī)分類(lèi)第四頁(yè)，共四十五頁(yè)，編輯于2023年，星期三46.1遙感圖像的計(jì)算機(jī)分類(lèi)第五頁(yè)，共四十五頁(yè)，編輯于2023年，星期三56.1.1分類(lèi)原理與基本過(guò)程1)遙感圖像計(jì)算機(jī)分類(lèi)的依據(jù)是遙感圖像像素的相似度。常使用距離和相關(guān)系數(shù)來(lái)衡量相似度。采用距離衡量相似度時(shí)，距離越小相似度越大。采用相關(guān)系數(shù)衡量相似度時(shí)，相關(guān)程度越大，相似度越大。6.1遙感圖像的計(jì)算機(jī)分類(lèi)第六頁(yè)，共四十五頁(yè)，編輯于2023年，星期三62)遙感圖像計(jì)算機(jī)分類(lèi)方法監(jiān)督分類(lèi)法：選擇具有代表性的典型實(shí)驗(yàn)區(qū)或訓(xùn)練區(qū)，用訓(xùn)練區(qū)中已知地面各類(lèi)地物樣本的光譜特性來(lái)“訓(xùn)練”計(jì)算機(jī)，獲得識(shí)別各類(lèi)地物的判別函數(shù)或模式，并以此對(duì)未知地區(qū)的像元進(jìn)行分類(lèi)處理，分別歸入到已知的類(lèi)別中。非監(jiān)督分類(lèi)：是在沒(méi)有先驗(yàn)類(lèi)別（訓(xùn)練場(chǎng)地）作為樣本的條件下，即事先不知道類(lèi)別特征，主要根據(jù)像元間相似度的大小進(jìn)行歸類(lèi)合并（即相似度的像元?dú)w為一類(lèi)）的方法。6.1遙感圖像的計(jì)算機(jī)分類(lèi)第七頁(yè)，共四十五頁(yè)，編輯于2023年，星期三73)遙感數(shù)字圖像計(jì)算機(jī)分類(lèi)基本過(guò)程根據(jù)圖像分類(lèi)目的選取特定區(qū)域的遙感數(shù)字圖像，需考慮圖像的空間分辨率、光譜分辨率、成像時(shí)間、圖像質(zhì)量等。根據(jù)研究區(qū)域，收集與分析地面參考信息與有關(guān)數(shù)據(jù)。根據(jù)分類(lèi)要求和圖像數(shù)據(jù)的特征，選擇合適的圖像分類(lèi)方法和算法。制定分類(lèi)系統(tǒng)，確定分類(lèi)類(lèi)別。找出代表這些類(lèi)別的統(tǒng)計(jì)特征6.1遙感圖像的計(jì)算機(jī)分類(lèi)第八頁(yè)，共四十五頁(yè)，編輯于2023年，星期三83)遙感數(shù)字圖像計(jì)算機(jī)分類(lèi)基本過(guò)程為了測(cè)定總體特征，在監(jiān)督分類(lèi)中可選擇具有代表性的訓(xùn)練場(chǎng)地進(jìn)行采樣，測(cè)定其特征。在非監(jiān)督分類(lèi)中，可用聚類(lèi)等方法對(duì)特征相似的像素進(jìn)行歸類(lèi)，測(cè)定其特征。對(duì)遙感圖像中各像素進(jìn)行分類(lèi)。分類(lèi)精度檢查。對(duì)判別分析的結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。6.1遙感圖像的計(jì)算機(jī)分類(lèi)第九頁(yè)，共四十五頁(yè)，編輯于2023年，星期三9

（1）最小距離分類(lèi)法Step2–foreachunclassifiedpixel,calculatethedistancetoaverageforeachtrainingarea6.1遙感圖像的計(jì)算機(jī)分類(lèi)6.1.2圖像分類(lèi)方法－監(jiān)督分類(lèi)第十頁(yè)，共四十五頁(yè)，編輯于2023年，星期三10DefinesatypicalpixelforeachclassAssignspixelsonthebasisofspectraldistanceCanseparatediverseclassesBoundaryproblemsremainunresolved6.1遙感圖像的計(jì)算機(jī)分類(lèi)6.1.2圖像分類(lèi)方法－監(jiān)督分類(lèi)第十一頁(yè)，共四十五頁(yè)，編輯于2023年，星期三11

（2）多級(jí)切割分類(lèi)法通過(guò)設(shè)定在各軸上的一系列分割點(diǎn)，將多維特征空間劃分成分別對(duì)應(yīng)不同分類(lèi)類(lèi)別的互不重疊的特征字空間的分類(lèi)方法。對(duì)于一個(gè)未知類(lèi)別的像素來(lái)說(shuō)，它的分類(lèi)取決于它落入哪個(gè)類(lèi)別特征字空間中。6.1遙感圖像的計(jì)算機(jī)分類(lèi)6.1.2圖像分類(lèi)方法－監(jiān)督分類(lèi)第十二頁(yè)，共四十五頁(yè)，編輯于2023年，星期三12

（3）特征曲線窗口分類(lèi)法特征曲線是地物光譜特征曲線參數(shù)構(gòu)成的曲線。以特征曲線為中心取一個(gè)條帶，構(gòu)造一個(gè)窗口，凡是落在此窗口內(nèi)的地物即被認(rèn)為是一類(lèi)，反之，則不屬于該類(lèi)。6.1遙感圖像的計(jì)算機(jī)分類(lèi)6.1.2圖像分類(lèi)方法－監(jiān)督分類(lèi)第十三頁(yè)，共四十五頁(yè)，編輯于2023年，星期三13

（4）最大似然比分類(lèi)法(MaximumLikelihood)通過(guò)求出每個(gè)像素對(duì)于各類(lèi)別的歸屬概率，把該像素分到歸屬概率最大的類(lèi)別中去的方法。假定訓(xùn)練區(qū)地物的光譜特征和自然界大部分隨機(jī)現(xiàn)象一樣，近似服從正態(tài)分布。6.1遙感圖像的計(jì)算機(jī)分類(lèi)6.1.2圖像分類(lèi)方法－監(jiān)督分類(lèi)第十四頁(yè)，共四十五頁(yè)，編輯于2023年，星期三14最大似然比分類(lèi)法6.1遙感圖像的計(jì)算機(jī)分類(lèi)6.1.2圖像分類(lèi)方法－監(jiān)督分類(lèi)第十五頁(yè)，共四十五頁(yè)，編輯于2023年，星期三15最大似然比分類(lèi)法6.1遙感圖像的計(jì)算機(jī)分類(lèi)6.1.2圖像分類(lèi)方法－監(jiān)督分類(lèi)第十六頁(yè)，共四十五頁(yè)，編輯于2023年，星期三166.1遙感圖像的計(jì)算機(jī)分類(lèi)6.1.2圖像分類(lèi)方法－監(jiān)督分類(lèi)最大似然比分類(lèi)法第十七頁(yè)，共四十五頁(yè)，編輯于2023年，星期三17

（1）分級(jí)集群法確定評(píng)價(jià)各樣本相似程度所采用的指標(biāo)初定分類(lèi)總數(shù)；計(jì)算樣本間的距離，據(jù)距離最近的原則判定樣本歸并到不同類(lèi)別；歸并后的類(lèi)別作為新類(lèi)，與剩余的類(lèi)別重新組合，然后再計(jì)算并改正其距離。6.1遙感圖像的計(jì)算機(jī)分類(lèi)6.1.2圖像分類(lèi)方法－非監(jiān)督分類(lèi)第十八頁(yè)，共四十五頁(yè)，編輯于2023年，星期三18第十九頁(yè)，共四十五頁(yè)，編輯于2023年，星期三19

（2）動(dòng)態(tài)聚類(lèi)法(a)計(jì)算個(gè)體與初始類(lèi)別中心的距離,把該個(gè)體分配到最近的類(lèi)別中;(b)計(jì)算并改正重新組合的類(lèi)別中心,重復(fù)進(jìn)行(a)的過(guò)程。如果重新組合的個(gè)體數(shù)在某一門(mén)限值以下,可以認(rèn)為結(jié)束。(c)消除微小的類(lèi)別后，當(dāng)類(lèi)別數(shù)在一定的范圍，類(lèi)別中心間的距離在門(mén)限位以上，類(lèi)別內(nèi)的方差的最大值為門(mén)限值以上時(shí)，可以看做集群分析終了。當(dāng)集群分析的終了條件不滿足時(shí).就要通過(guò)類(lèi)別的合并及分離，調(diào)整類(lèi)別的數(shù)目和中心間的距離等，然后返回到(a)，重復(fù)進(jìn)行再組合的過(guò)程。6.1遙感圖像的計(jì)算機(jī)分類(lèi)6.1.2圖像分類(lèi)方法－非監(jiān)督分類(lèi)第二十頁(yè)，共四十五頁(yè)，編輯于2023年，星期三20第二十一頁(yè)，共四十五頁(yè)，編輯于2023年，星期三21根本區(qū)別在于是否利用訓(xùn)練場(chǎng)地來(lái)獲取先驗(yàn)的類(lèi)別知識(shí)。監(jiān)督分類(lèi)的關(guān)鍵是選擇訓(xùn)練場(chǎng)地。訓(xùn)練場(chǎng)地要有代表性，樣本數(shù)目要能夠滿足分類(lèi)要求。此為監(jiān)督分類(lèi)的不足之處。非監(jiān)督分類(lèi)不需要更多的先驗(yàn)知識(shí)，據(jù)地物的光譜統(tǒng)計(jì)特性進(jìn)行分類(lèi)。當(dāng)兩地物類(lèi)型對(duì)應(yīng)的光譜特征差異很小時(shí)，分類(lèi)效果不如監(jiān)督分類(lèi)效果好。6.1遙感圖像的計(jì)算機(jī)分類(lèi)6.1.2圖像分類(lèi)方法－監(jiān)督分類(lèi)與非監(jiān)督分類(lèi)方法比較第二十二頁(yè)，共四十五頁(yè)，編輯于2023年，星期三221類(lèi)別的合并2

篩濾

3

臨近類(lèi)別的歸并

4

多數(shù)或者少數(shù)分析

5圖象分割

6類(lèi)別的疊加6.1遙感圖像的計(jì)算機(jī)分類(lèi)6.1.3分類(lèi)后處理第二十三頁(yè)，共四十五頁(yè)，編輯于2023年，星期三23

1精度評(píng)價(jià)流程

2檢驗(yàn)數(shù)據(jù)

3采樣方法

4混淆矩陣

5Kappa統(tǒng)計(jì)

6.1遙感圖像的計(jì)算機(jī)分類(lèi)6.1.4精度評(píng)價(jià)第二十四頁(yè)，共四十五頁(yè)，編輯于2023年，星期三24隨著遙感和GIS的結(jié)合，遙感專(zhuān)題分類(lèi)結(jié)果作為GIS數(shù)據(jù)更新的需求日益加劇。分類(lèi)精度直接關(guān)系到它更新GIS數(shù)據(jù)庫(kù)的能力，因此分類(lèi)結(jié)果的精度評(píng)價(jià)也引起了人們的普遍關(guān)注。6.1遙感圖像的計(jì)算機(jī)分類(lèi)6.1.4精度評(píng)價(jià)－評(píng)價(jià)流程第二十五頁(yè)，共四十五頁(yè)，編輯于2023年，星期三25

檢驗(yàn)數(shù)據(jù)主要來(lái)自于地面實(shí)況的調(diào)查或更高空間分辨率的航空?qǐng)D像的目視解譯結(jié)果，但根據(jù)航空影像解譯結(jié)果往往產(chǎn)生保守的精度。

ENVI軟件中通過(guò)定義ROI來(lái)實(shí)現(xiàn)。6.1遙感圖像的計(jì)算機(jī)分類(lèi)6.1.4精度評(píng)價(jià)－檢驗(yàn)數(shù)據(jù)第二十六頁(yè)，共四十五頁(yè)，編輯于2023年，星期三26①簡(jiǎn)單隨機(jī)采樣（SimpleRandomSampling）②分層隨機(jī)采樣（StratifiedSimpleRandomSampling）③聚類(lèi)采樣（ClusterSampling）④系統(tǒng)采樣（SystemSampling）⑤分層系統(tǒng)采樣（StratifiedSystemSampling）除了聚類(lèi)采樣以塊以外，其余4種方法都以像元為基本單位。檢驗(yàn)樣本的采樣方法是影響精度評(píng)價(jià)結(jié)果的重要因素。6.1遙感圖像的計(jì)算機(jī)分類(lèi)6.1.4精度評(píng)價(jià)－采樣方法第二十七頁(yè)，共四十五頁(yè)，編輯于2023年，星期三27運(yùn)行誤差（CommitError）=(E+F)/G用戶精度（User’sAccuracy）：=A/G=100%-運(yùn)行誤差結(jié)果誤差（OmissionError）=(B+C)/D生產(chǎn)者精度（Producer’sAccuracy）=A/D=100%-結(jié)果誤差總體精度(OverallAccuracy)=m為類(lèi)別數(shù)目，N為樣本數(shù)目。6.1遙感圖像的計(jì)算機(jī)分類(lèi)6.1.4精度評(píng)價(jià)－混淆矩陣第二十八頁(yè)，共四十五頁(yè)，編輯于2023年，星期三28總體精度并不能排除偶然一致性，因此一些研究人員推薦使用Cohen（1960）提出的kappa統(tǒng)計(jì)評(píng)價(jià)方法。kappa統(tǒng)計(jì)也是根據(jù)混淆矩陣來(lái)計(jì)算。其中m為類(lèi)別數(shù)，為對(duì)角線樣本的數(shù)目，，分別是i行i列上樣本數(shù)目的總和，N為樣本數(shù)目。6.1遙感圖像的計(jì)算機(jī)分類(lèi)6.1.4精度評(píng)價(jià)－Kappa統(tǒng)計(jì)第二十九頁(yè)，共四十五頁(yè)，編輯于2023年，星期三29Kappa統(tǒng)計(jì)用到了混淆矩陣中每一個(gè)元素，用來(lái)度量實(shí)際吻合（ActualAgreement）和變化吻合（ChangeAgreement），比只計(jì)算總體精度要合理些。它在評(píng)價(jià)不同分類(lèi)器的分類(lèi)精度上耕具有統(tǒng)計(jì)意義上的辨析能力。Kappa統(tǒng)計(jì)的意義是：如果Kappa統(tǒng)計(jì)為0.7，則表示所用的分類(lèi)方法比隨機(jī)賦予各點(diǎn)某一類(lèi)別的方法優(yōu)越70%。目前kappa統(tǒng)計(jì)也成為評(píng)價(jià)分類(lèi)結(jié)果的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)。第三十頁(yè)，共四十五頁(yè)，編輯于2023年，星期三30第三十一頁(yè)，共四十五頁(yè)，編輯于2023年，星期三31

1、未充分利用遙感圖像提供的多種信息

只考慮多光譜特征，沒(méi)有利用到地物空間關(guān)系、圖像中提供的形狀和空間位置特征等方面的信息。統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別以像素為識(shí)別的基本單元,未能利用圖像中提供的形狀和空間位置特征,其本質(zhì)是地物光譜特征分類(lèi).水體的分類(lèi).

6.1遙感圖像的計(jì)算機(jī)分類(lèi)6.1.5

圖像分類(lèi)中的有關(guān)問(wèn)題第三十二頁(yè)，共四十五頁(yè)，編輯于2023年，星期三322、提高遙感圖像分類(lèi)精度受到限制大氣狀況的影響：吸收、散射。下墊面的影響：下墊面的覆蓋類(lèi)型和起伏狀態(tài)對(duì)分類(lèi)具有一定的影響。其他因素的影響：云朵覆蓋；不同時(shí)相的光照條件不同，同一地物的電磁輻射能量不同；地物邊界的多樣性。6.1遙感圖像的計(jì)算機(jī)分類(lèi)6.1.5

圖像分類(lèi)中的有關(guān)問(wèn)題第三十三頁(yè)，共四十五頁(yè)，編輯于2023年，星期三33一、地物邊界跟蹤法點(diǎn)狀地物與面狀地物的邊界跟蹤線裝地物信息檢測(cè)與跟蹤二、形狀特征描述與提取地物形狀特征的描述地物形態(tài)特征的提取6.2遙感圖像多種特征的抽取第三十四頁(yè)，共四十五頁(yè)，編輯于2023年，星期三34三、地物空間關(guān)系特征描述與提取不同地物之間的空間關(guān)系：方位關(guān)系、包含關(guān)系、相鄰關(guān)系、相交關(guān)系、相貫關(guān)系?？臻g關(guān)系特征提取與描述（1）方位關(guān)系的提?。?）包含關(guān)系特征提取與描述（3）相鄰關(guān)系特征抽?。?）相交關(guān)系特征抽?。?）相關(guān)關(guān)系特征的提取6.2遙感圖像多種特征的抽取第三十五頁(yè)，共四十五頁(yè)，編輯于2023年，星期三35

專(zhuān)家系統(tǒng)：把某一特定領(lǐng)域的專(zhuān)家知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)形式化后輸入到計(jì)算機(jī)中，由計(jì)算機(jī)模仿專(zhuān)家思考問(wèn)題與解決問(wèn)題，是代替專(zhuān)家解決專(zhuān)業(yè)問(wèn)題的技術(shù)系統(tǒng)。遙感圖像解譯專(zhuān)家系統(tǒng)的組成圖像處理與特征提取子系統(tǒng)遙感圖像解譯知識(shí)獲取子系統(tǒng)遙感圖像解譯專(zhuān)家系統(tǒng)的機(jī)理計(jì)算機(jī)解譯的主要技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)

6.3遙感圖像專(zhuān)家解譯系統(tǒng)第三十六頁(yè)，共四十五頁(yè)，編輯于2023年，星期三366.3.1遙感圖像解譯專(zhuān)家系統(tǒng)的組成1、圖像處理與特征提取子系統(tǒng)：包括圖像處理、地形圖數(shù)字化、精糾正、特征提取，結(jié)果存貯在遙感數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)。2、遙感圖像解譯知識(shí)獲取系統(tǒng)：獲取遙感圖像解譯專(zhuān)家知識(shí)，并把專(zhuān)家知識(shí)形式化表示，存貯在知識(shí)庫(kù)中。3、狹義的遙感圖像解譯專(zhuān)家系統(tǒng)。6.3遙感圖像專(zhuān)家解譯系統(tǒng)第三十七頁(yè)，共四十五頁(yè)，編輯于2023年，星期三376.3.2圖像處理與特征提取子系統(tǒng)1、圖像處理：圖像濾波可消除圖像的噪聲；圖像增強(qiáng)可突出目標(biāo)物體與背景的差異；大氣糾正可消除大氣散射、霧霽等影響；幾何精校正后的數(shù)字影像可與專(zhuān)題圖精確復(fù)合；2、分類(lèi)與特征提取子系統(tǒng)

從圖像中抽取光譜特征、圖像特征和空間特征，為專(zhuān)家系統(tǒng)進(jìn)行推理、判斷及分析提供依據(jù)。

6.3遙感圖像專(zhuān)家解譯系統(tǒng)第三十八頁(yè)，共四十五頁(yè)，編輯于2023年，星期三386.3.3遙感圖像解譯知識(shí)獲取子系統(tǒng)1、遙感圖像解譯知識(shí)獲取系統(tǒng)的主要功能是知識(shí)獲取.2、知識(shí)獲取有三個(gè)層次:增加遙感解譯新知識(shí)發(fā)現(xiàn)原有錯(cuò)誤知識(shí),修改或補(bǔ)充新知識(shí)根據(jù)解譯結(jié)果,自動(dòng)總結(jié)經(jīng)驗(yàn)，修改錯(cuò)誤知識(shí),增加新知識(shí).4、遙感圖像解譯描述性知識(shí)可以采用框架式方法表示框架知識(shí)表示方法的特點(diǎn)5、過(guò)程性知識(shí)采用產(chǎn)生式規(guī)則知識(shí)表示方法產(chǎn)生式規(guī)則的特點(diǎn)6.3遙感圖像專(zhuān)家解譯系統(tǒng)第三十九頁(yè)，共四十五頁(yè)，編輯于2023年，星期三396.3.4遙感圖像解譯專(zhuān)家系統(tǒng)的機(jī)理1、遙感圖像數(shù)據(jù)庫(kù)包括遙感圖像數(shù)據(jù)和每個(gè)地物單元的不同特征，由數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)管理。2、解譯知識(shí)庫(kù)包括專(zhuān)家解譯知識(shí)和背景知識(shí)，由知識(shí)庫(kù)管理系統(tǒng)管理。3、推理機(jī)采用正向推理和反向推理相結(jié)合的方式進(jìn)行遙感圖像解譯。6.3遙感圖像專(zhuān)家解譯系統(tǒng)第四十頁(yè)，共四十五頁(yè)，編輯于2023年，星期三406.3.5計(jì)算機(jī)解譯的主要技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)1、抽取遙感圖像多種特征

對(duì)高分辨率衛(wèi)星圖像的自動(dòng)解譯來(lái)說(shuō)，一般分別對(duì)目標(biāo)地物采用地、中、高三個(gè)層次進(jìn)行特征抽取和表達(dá)。

低層次的對(duì)象是像素，每個(gè)像素對(duì)應(yīng)的數(shù)值是該地物波譜特征的表征；中層次主要抽取和描述目標(biāo)的形態(tài)、紋理等空間特征；高層次主要抽取和描述識(shí)別目標(biāo)與相鄰地物之間的空間關(guān)系。6.3遙感圖像專(zhuān)家解譯系統(tǒng)第四十一頁(yè)，共四十五頁(yè)，編輯于2023年，星期三412、逐步完成GIS各種專(zhuān)題數(shù)據(jù)庫(kù)的建設(shè)，利用GIS數(shù)據(jù)減少自動(dòng)解譯中的不確定性

GIS數(shù)據(jù)庫(kù)在計(jì)算機(jī)自動(dòng)解譯中發(fā)揮以下重要作用：（1）對(duì)遙感圖像進(jìn)行輻射校正，消除或降低地形差異的影響；（2）作為解