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遥感图像自动识别分类

遥感图像的自动识别分类主要采用决 策理论方法,按照决策理论方法,需要从 被识别的模式中,提取一组反映模式属性 的量测值,称之为特征,并把模式特征定 义在一个特征空间中,进而利用决策的原 理对特征空间进行划分。
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一、基础知识
1. 模式与模式识别 所谓“模式”是指某种具有空间或几何特征
的东西。 对被识别的模式作一系列的测量,然后
将测量结果与“模式字典”中一组“典型的”测量 值相比较,得出所需要的分类结果。这一过程 称为模式识别。
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分类器(或称判决器),可以根据一 定的分类规则,把某一测量矢量X划入某一 组预先规定的类别之中去。
自然模式
x1
接收器 (传感器)
…x2.
分类器 (判决器)
结果
xn
模式识别系统的模型
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2. 光谱特征空间及地物在特征空间中聚类 的统计特性

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典型情况——不同类别地物的集群,在任一 子空间中都有相互重叠的现象存在,但在 总的特征空间中可以完全区分的。这时可 采用特征变换使之变成理想情况进行分类。

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二、特征变换及特征选择
特征变换,是将原有的m测量值集合并通过 某种变换,产生n个新的特征。 特征选择,是从原有的m个测量值集合中, 按某一准则选择出n个特征。
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判别规则:判断特征矢量属于某类的依据。 当计算完某个矢量,在不同类别判别函
数中的值后,我们要确定该矢量属于某类 必须给出一个判断的依据。如若所得函数 值最大则该矢量属于最大值对应的类别。 这种判断的依据,我们称之为判别规则。
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监督分类的方法:
► 最大似然法 ► 最小距离法 ► 盒式分类法
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例如 对于A类的盒子,
其边界(最小值和最 大值)分别是X1=a、 X1=b;X2=c、X2=d。 这种分类法在盒子重 叠区域有错分现象。 错分与比较盒子的先 后次序有关。
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监督分类的步骤:
(1)确定感兴趣的类别数。 首先确定要对哪些地物进行分类,这样就可
以建立这些地物的先验知识。
(2)特征变换和特征选择 根据感兴趣地物的特征进行有针对性的特征
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特征变换的目的:
► 减少特征之间的相关性,使得用尽可能 少的特征来最大限度地包含所有原始数 据的信息。
► 使得待分类别之间的差异在变换后的特 征中更明显,从而改善分类效果。
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特征变换的方法:
主分量变换 哈达玛变换 生物量指标变换 比值变换 穗帽变换
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特征选择的目的: 用最少的影像数据最好地进行分类。
第九章 遥感图像自动识别分类
一、基础知识 二、特征变换及特征选择 三、监督分类 四、非监督分类 五、非监督分类与监督分类的结合 六、分类后处理和误差分析 七、非光谱信息在遥感图像分类中的应用 八、句法模式识别概述 九、计算机自动分类的新方法
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遥感图像的计算机分类,就是利用计 算机技术来模拟人类的识别功能,对地球表 面及其环境在遥感图像上的信息进行属性 的自动判别和分类,达到提取所需地物信 息的目的。
光谱特征空间:以各波段图像的亮度分布为 坐标轴组成的空间.
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B5
水 B7
地物与光谱特征空间的关系
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特征点集群在特征空间中的分布大致可 分为如下三种情况:
Bj
理想情况——不同
类别地物的集群至
植被
少在一个特征子空
间中的投影是完全
可以相互区分开的

Bi
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一般情况——无论在总的特征空间中,还是 在任一子空间中,不同类别的集群之间总是 存在重叠现象。这时重叠部分的特征点所对 应的地物,在分类时总会出现不同程度的分 类误差,这是遥感图像中最常见的情况。
代表性一方面指所选择区为某一地物的代表 ,另一方面还要考虑到地物本身的复杂性,所以 必须在一定程度上反映同类地物光谱特性的波动 情况。
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► 最小距离法 基于距离判别函数和判别规则的分类
方法称为最小距离分类法。
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距离判别函数是设法计算未知矢量X 到有关类别集群之间的距离,哪类距离它 最近,该未知矢量就属于那类。
距离判别函数不象概率判别函数那样 偏重于集群分布的统计性质,而是偏重于 几何位置。
距离判别规则是按最小距离判别的原 则。
变换,这部分内容在前面特征选择和特征变换 一节有比较详细的介绍。变换之后的特征影像 和原始影像共同进行特征选择,以选出既能满 足分类需要,又尽可能少参与分类的特征影像 ,加快分类速度,提高分类精度。
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(3)选择训练样区 训练样区的选择要注意准确性、代表性和统
计性三个问题。
准确性就是要确保选择的样区与实际地物的 一致性。
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监督分类的流程
原始影像数据的准备 图像变换及特征选择
分类器的设计
初始类别参数的确定
逐个像素的分类判别
形成分类编码图像
输出专题图
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判别函数:当各个类别的判别区域确定后 ,用来表示和鉴别某个特征矢量属于哪个类 别的函数。
这些函数不是集群在特征空间形状的数 学描述,而是描述某一未知矢量属于某个类 别的情况,如属于某个类别的条件概率。一 般,不同的类别都有各自不同的判别函数。
► 最大似然法 根据概率判别函数和贝叶斯判别规则来
进行的分类称为最大似然分类法。
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概率判别函数:把某特征矢量X落入某 类集群wi的条件概率P (wi/X)当成分类判决 函数(概率判决函数)。
贝叶斯判别规则:把X落入某集群wi的 条件概率P (wi/X)最大的类为X的类别。
贝叶斯判别规则以错分概率或风险最小 为准则的判别规则。
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最小距离法中常使用的三种距离判别函数
马氏(Mahalanobis)距离 欧氏(Euclidean)距离 计程(Taxi)距离
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► 盒式分类法
盒式分类法基本思想:首先通过训练样区 的数据找出每个类别在特征空间的位置和形状 ,然后以一个包括该集群的“盒子”作为该集群 的判别函数。
判别规则为若未知矢量X落入该“盒子”, 则X分为此类,否则再与其它盒子比较。
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特征选择的方法: 定性:了解变换前后图像的特Байду номын сангаас 定量:距离测度和散布矩阵测度。
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三、监督分类
自动识别分类
监督分类法
非监督分类法
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监督分类法是选择有代表性的试验区 来训练计算机,再按一定的统计判别规则 对未知地区进行自动分类的方法。
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监督分类的思想:
1)确定每个类别的样区 2)学习或训练 3)确定判别函数和相应的判别准则 4)计算未知类别的样本观测值函数值 5)按规则进行像元的所属判别
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