图像分类过程的总目标是，将同类图像中所有的像 元自动地进行土地覆盖类型或土地覆盖专题的分类。
需要注意的问题是：同物异谱，同类地物具有不同 光谱特征；同谱异物，不同的地物可能具有相似的 光谱特征。
图像分类的基本原理
遥感图像的计算机分类
分类原理与基本过程
遥感图像计算机分类的依据是遥感图像像素 的相似度。
要判断一个象元属于哪 一类，只需要计算其在 特征空间中所对应点距 离哪一块最近即可。
监督分类的步骤:
(1) 通过训练样区计算分类特征参数(define signatures)
(2) 评价分类特征参数( evaluate signatures) (3) 执行监督分类(perform supervised
计算机图像分类的概念
计算机图像分类：是通过模式识别理论，利用计算机将 遥感图像分成若干地物类别的方法。
计算机图像分类的应用十分广泛，如土地覆盖/土地利 用分类、森林类型分类、植被类型分类、岩性分类等等。
计算机图像分类的基本原理
不同的地物具有不同的光谱特性，同类的地物具有 相同或相似的光谱特征。基于数字图像中反映的同 类地物的光谱相似性和异类地物的光谱差异性进行 分类。
像素的属性特征采用亮度值来表达.
遥感数字图像的特点
便于计算机分析。相比与光学图像处理方式， 遥感数字图像适合计算机处理。
图像信息损失低：二进制表示，在获取、传 输和分发过程中，不会因长期存储损失信息， 也不会因传输和复制损失信息。
抽象性强：数字形式表示的图像，便于建模 分析及进行计算机解译和运用遥感图像专家 系统。
常使用距离和相关系数来衡量相似度。 采用距离衡量相似度时，距离越小相似度越
大。 采用相关系数衡量相似度时，相关程度越大，
相似度越大。
遥感图像计算机分类方法
监督分类法：选择具有代表性的典型实验区或训练 区，用训练区中已知地面各类地物样本的光谱特性 来“训练”计算机，获得识别各类地物的判别函数 或模式，并以此对未知地区的像元进行分类处理， 分别归入到已知的类别中。
二、遥感数字图像的表示方法
1. 遥感数字图像是以二维数组来表示的.
二、遥感数字图像的表示方法
2. 遥感图像按照波段数量分为: 单波段数字图像:SPOT 的全色波段. 多波段数字图像:TM的7个波段数据.
二、遥感数字图像的表示方法
3. 多波段数字图像的三种数据格式 BSQ格式(Band sequential) BIP格式(Band interleaved by pixel) BIL格式(Band interleaved by line)
第六章 遥感数字图像计算机解译
遥感数字图像的性质与特点 遥感数字图像的计算机分类 遥感图像多种特征的提取
6.1 遥感数字图像的性质与特点
遥感数字图像 遥感数字图像的表示方法 航空相片的数字化
一、遥感数字图像
遥感数字图像是以数字表示的遥感图像,其 最基本的单元是像素.像素是成像过程的采 样点,也是计算机处理图像的最小单元.像素 具有空间特征和属性特征.
非监督分类：是在没有先验类别（训练场地）作为 样本的条件下，即事先不知道类别特征，主要根据 像元间相似度的大小进行归类合并（即相似度的像 元归为一类）的方法。
遥感数字图像计算机分类基本过程
1. 根据图像分类目的选取特定区域的遥感数字 图像，需考虑图像的空间分辨率、光谱分辨 率、成像时间、图像质量等。
2. 根据研究区域，收集与分析地面参考信息与 有关数据。
3. 根据分类要求和图像数据的特征，选择合适 的图像分类方法和算法。制定分类系统，确 定分类类别。
4. 找出代表这些类别的统计特征。
遥感数字图像计算机分类基本过程
5. 为了测定总体特征，在监督分类中可选择具 有代表性的训练场地进行采样，测定其特征。 在非监督分类中，可用聚类等方法对特征相 似的像素进行归类，测定其特征。
先存储第一行的n个波段，再依次存储n行。
三、航空相片的数字化
空间采样：将航空像片具有的连续灰度信息 转化为每行有m个单元，每列有n个单元的 像素组合。
属性量化：可得到每个像元的数字量，与 航空像片中对应位置上的灰度相对应。
6.2 遥感数字图像的计算机分类
遥感图像分类是图像信息提取的一种方法
遥感导论
第六章 遥感数字图像计算机解译
本章重点： 数字图像的性质、特点与表示方法 数字图像的分类原理，监督与非监督分类
计算机解译难点：
一、遥感图像是高空成像，受传感器、大气条 件、太阳位置等多种因素的影响。 二、遥感图像比一般图像信息丰富，地物之间 的相互影响与干扰影响信息提取。 三、遥感图像的地域性、季节性和不同成像方 式更增加了计算机对遥感图像解译的难度。
判别函数:由统计特征建立的判别式, 统计参数 包括均值,方差等,不同的算法有不同的判别函 数.
训练区的选择 水体 岩石
植被
监督分类的计算方法
常用的方法有：最小距离法、马赫拉诺距离 法、最大似然法等
最小距离法
特征空间中的每个 点对应着一个象元。
从图中可知，这些点 分成了互相分离的几 块，每块对应着不同 的地物类型。
BSQ格式(Band sequential)
是一种按ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ段顺序依 次排列的数据格式。
遵循规律：按波段排 列，每个波段按行列 号排列。
第一波段
第二波段
BIP格式(Band interleaved by pixel)
按象元来进行存储。先存储第一行第一列的 n个波段，再依次继续存储。
BIL格式(Band interleaved by line)
6. 对遥感图像中各像素进行分类。 7. 分类精度检查。 8. 对判别分析的结果进行统计检验。
一、监督分类
监督分类:建立训练区, 利用已知训练区 (training area) 样本建立判别函数的”学习” 过程,然后根据判别函数对整个图像进行分类.
训练区:用于建立判别函数的已知类别区域.在 各类地物具有代表性的区域选择.
classification) (4) 评价分类结果(evaluate classification) (5) 分类后处理(Post –classification)