遥感图像的分类

遥感图像的分类与解译方法遥感技术是指通过探测和记录地物表面的电磁辐射信息，利用飞机、卫星等传感器进行观测与测量，然后通过数字图像处理和分析来获取地表无法直接人工观测的地理信息的一种技术。

遥感图像分类与解译方法是在遥感图像处理的基础上对图像进行分类和解释的方法，是遥感技术的重要应用之一。

本文将主要介绍遥感图像的分类与解译方法的基本原理、常用算法以及发展趋势。

遥感图像分类是将遥感图像中的像素分成若干类别的操作，常见的分类结果有植被、裸地、水体等。

图像分类的目的是根据特定的应用需求，将图像中的地物或地物类别进行自动分辨并标定，从而为地理信息系统的应用提供数据支持。

图像分类分为监督分类和非监督分类两种方法。

监督分类是基于已知样本的分类方法，通过将一部分像素样本标注为目标类别，利用这些已知的样本建立分类模型，然后通过该模型对整幅遥感图像进行分类。

常见的监督分类方法有最大似然分类、支持向量机、决策树等。

其中，最大似然分类是一种统计学方法，利用样本的统计分布特征对像素进行分类，可以对不同类别进行有效区分。

支持向量机是一种基于统计学习理论的二分类算法，其原理是将样本空间映射到一个高维特征空间，通过构建一个最优分离超平面来进行分类。

决策树是一种基于树形结构的分类方法，通过一系列特征值的比较来决定最终的分类结果。

非监督分类是基于图像的统计特性进行分类的一种方法，该方法不依靠任何已知样本，而是根据图像本身的空间、光谱、纹理等信息对图像进行聚类。

常见的非监督分类方法有K-means聚类、ISODATA聚类等。

K-means聚类是一种基于聚类中心的方法，采用逐次迭代的方式将图像像素划分为不同的簇，直到达到预定的聚类数。

ISODATA聚类是一种自适应聚类算法，通过设定阈值标准和最小类别数来控制聚类的结果，最终得到稳定的分类结果。

遥感图像解译是指对遥感图像中的地物及其属性进行解释和分析的过程，通过对图像中的地物进行判读，提取出有价值的地理信息。

如何进行遥感图像的分类和变化检测遥感图像的分类和变化检测是遥感技术应用的重要方向之一。

随着遥感技术的不断发展，遥感图像在资源调查、环境监测、农业发展等领域有着广泛的应用。

本文将从遥感图像分类和遥感图像变化检测两个方面，介绍如何进行遥感图像的分类和变化检测。

一、遥感图像的分类遥感图像的分类是将遥感图像中的像素按照一定规则划分成不同的类别，以达到对图像内容的理解和分析的目的。

遥感图像的分类方法有多种，常用的有基于像素的分类方法和基于目标的分类方法。

基于像素的分类方法主要是根据像素的强度、颜色和纹理等特征，将图像中的像素划分到相应的类别中。

常用的像素分类方法有最大似然法、支持向量机、随机森林等。

这些方法通过对遥感图像的像素进行统计分析和模式识别，可以有效地实现图像的分类。

基于目标的分类方法是以目标为单位进行分类，将图像中的目标分割并划分到相应的类别中。

常用的目标分类方法有基于规则的分类方法和基于特征的分类方法。

基于规则的分类方法通过设定一些先验规则，如形状、大小、颜色等，对目标进行划分。

而基于特征的分类方法则是通过提取目标的形状、纹理、光谱等特征，利用各种分类算法进行识别和分类。

二、遥感图像的变化检测遥感图像的变化检测是指通过对不同时间或不同传感器获取的遥感图像进行比较和分析，确定图像中发生了变化的区域和程度。

遥感图像的变化检测对资源环境的监测、城市规划和自然灾害等方面具有重要的应用价值。

遥感图像的变化检测方法有多种，常用的有像差法、差异指数法、纹理分析法等。

像差法是通过计算不同时间或不同传感器获取的图像的像素值之差，来确定图像中的变化区域。

差异指数法是通过计算像素的差异指数，来判断图像中是否发生了变化。

纹理分析法是通过提取图像的纹理特征，来检测和分析图像中的变化。

在进行遥感图像的变化检测时，还需要考虑遥感图像的配准和辐射校正问题。

配准是指将不同时间或不同传感器获取的图像进行几何校正，以使它们具有相同的位置和方向。

遥感原理与应用1.试述遥感图像分类的方法，并简单分析各种分类方法的优缺点。

答：监督分类：1、最大似然法；2、平行多面体分类法:这种方法比较简单，计算速度比较快。

主要问题是按照各个波段的均值为标准差划分的平行多面体与实际地物类别数据点分布的点群形态不一致，也就造成俩类的互相重叠，混淆不清的情况；3、最小距离分类法:原理简单，分类精度不高，但计算速度快，它可以在快速浏览分类概况中使用。

通常使用马氏距离、欧氏距离、计程距离这三种判别函数。

主要优点：可充分利用分类地区的先验知识，预先确定分类的类别；可控制训练样本的选择，并可通过反复检验训练样本，以提高分类精度（避免分类中的严重错误）；可避免非监督分类中对光谱集群组的重新归类。

主要缺点：人为主观因素较强；训练样本的选取和评估需花费较多的人力、时间；只能识别训练样本中所定义的类别，对于因训练者不知或因数量太少未被定义的类别，监督分类不能识别，从而影响分结果（对土地覆盖类型复杂的地区需特别注意）。

非监督分类：1、ISODATA； 2、K-Mean：这种方法的结果受到所选聚类中心的数目和其初始位置以及模式分布的几何性质和读入次序等因素的影响，并且在迭代的过程中又没有调整类别数的措施，因此不同的初始分类可能会得到不同的分类结果，这种分类方法的缺点。

可以通过其它的简单的聚类中心试探方法来找出初始中心，提高分类结果；主要优点：无需对分类区域有广泛地了解，仅需一定的知识来解释分类出的集群组；人为误差的机会减少，需输入的初始参数较少（往往仅需给出所要分出的集群数量、计算迭代次数、分类误差的阈值等）；可以形成范围很小但具有独特光谱特征的集群，所分的类别比监督分类的类别更均质；独特的、覆盖量小的类别均能够被识别。

主要缺点：对其结果需进行大量分析及后处理，才能得到可靠分类结果；分类出的集群与地类间，或对应、或不对应，加上普遍存在的“同物异谱”及“异物同谱”现象，使集群组与类别的匹配难度大；因各类别光谱特征随时间、地形等变化，则不同图像间的光谱集群组无法保持其连续性，难以对比。

遥感图像分类方法及应用示例遥感技术是通过卫星、飞机等远距离传感器获取地表信息的一种技术手段。

遥感图像分类是遥感技术中的一项重要任务，它可以将遥感图像中的像素按照其特征进行分类，并生成分类结果。

本文将介绍遥感图像分类的方法，并给出一些应用示例。

一、遥感图像分类方法1. 基于像元的分类方法基于像元的分类方法是将遥感图像中的每个像素点看作一个样本进行分类，通过像素点的光谱特征来确定其所属类别。

常见的方法有最大似然法、支持向量机等。

最大似然法是一种基于统计学原理的分类方法，它通过求解样本的概率密度函数来确定像素点的类别。

支持向量机是一种基于样本间距离的分类方法，它通过构建超平面将不同类别的样本分开。

2. 基于对象的分类方法基于对象的分类方法是将遥感图像中的像素组成的对象进行分类，通过对象的形状、纹理等特征来确定其所属类别。

常见的方法有基于区域的分割和基于对象的分类。

基于区域的分割将遥感图像中的像素按照相似性进行分组，形成具有相同特征的区域。

基于对象的分类是在分割得到的区域基础上，通过提取区域的特征来确定其所属类别。

3. 基于深度学习的分类方法随着深度学习技术的发展，基于深度学习的分类方法在遥感图像分类中得到了广泛应用。

深度学习通过构建深层神经网络模型，可以自动学习遥感图像中的特征表示。

常见的方法有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

卷积神经网络可以有效地提取图像的空间特征，循环神经网络可以捕捉图像序列的时序特征。

二、遥感图像分类的应用示例1. 农作物类型分类农作物类型分类是农业生产中的重要任务，可以帮助农民了解农田的分布情况和种植结构，指导农作物管理和精细化农业。

通过遥感图像分类方法，可以将农田遥感图像中的不同农作物进行分类，比如小麦、玉米、水稻等。

这样可以帮助农民进行农作物识别和农田监测，提高农业效益。

2. 土地利用分类土地利用分类是城市规划和土地资源管理中的重要任务，可以帮助决策者了解土地利用的分布情况和变化趋势，指导城市规划和土地资源开发。

遥感图像的分类方法
遥感图像的分类方法常见有以下几种：
1. 监督分类方法：该方法需要先准备一些具有标签的样本数据集进行训练，并从中学习模式进行分类。

常见的监督分类方法包括最大似然分类、支持向量机等。

2. 无监督分类方法：该方法不需要标签样本数据集，通过对图像像素进行统计分析和聚类来确定类别。

常见的无监督分类方法包括K均值聚类、高斯混合模型等。

3. 半监督分类方法：该方法结合监督和无监督分类方法的优势，同时利用有标签和无标签样本数据进行分类。

常见的半监督分类方法包括标签传播、半监督支持向量机等。

4. 深度学习分类方法：近年来，随着深度学习方法的发展，基于卷积神经网络（CNN）的遥感图像分类方法变得流行。

这些方法通过搭建深度学习网络模型并使用大量的标签样本进行训练，能够实现较高的分类精度。

除了以上几种方法外，还有基于纹理特征、形状特征等的分类方法。

不同的分类方法适用于不同的遥感图像场景和实际需求。

综合考虑数据集大小、分类效果、计算时间等因素，选择合适的分类方法对于遥感图像的分类任务非常重要。

遥感图像分类遥感图像分类是影像信息提取的一种方法，是遥感数字图像处理的重要环节，也是遥感应用最广泛的领域之一。

图像分类是通过模式识别理论，利用计算机将遥感图像自动分成若干地物类别的方法。

常用的图像分类包括土地利用/覆被分类、森林类型分类、植被类型分类、岩性分类等利用Landsat-7遥感影像对研究区进行非监督和监督分类，通过练习，熟练掌握并理解每种分类方法、评价方法的原理及实现过程，体会在具体应用中的适应性。

非监督和监督分类流程图1、目视判读待分类图像2、制定分类系统根据目视判读制定出分类系统，大致分9类农田1，农田2，森林1，森林2，道路，建筑，水体，裸地1，裸地23、建立分类模板分类模板的建立有很多方式，最主要的有两种方式，一是在图像上建立分类模板，二是在特征空间上建立分类模板。

我们主要介绍在图像上建立分类模板，具体到ERDAS上的分类模板的建立又有三种方法，我们只介绍其中最常用的应用AOI绘制工具建立分类模板。

a）在View中打开遥感图像，单击Classifer-Classification-Signature Editor，打开分类模板编辑器。

b）在View中打开AOI工具，选择多变形，在图像中蓝色的水域上绘制一个多边形，在Signature Editor窗口中，点击，将AOI区域加载到分类模板属性表中c）在水域上在绘制一个多边形，在Signature Editor窗口中，点击，同理绘制多个水域样本多边形。

d）在分类模板属性表中，选中创建的全部水体样本，单击，将所选中的模板合成一个新的模板，并删除合并前的模板，修改模板的名字为水体，以及类别颜色。

e）同样的方法，本别创建农田，林地，居民地，裸地类别模板。

f）保存分类模板，单击File-Save，输入文件名和路径。

4.评价分类模板可能性评价：a）选中所有类别，单击Evaluate-Contingency，打开Contingency Matrix对话框，Non-parametric Rule选择Features Space，Overlap Rules选择Parametric Rule，Unclassified Rule选择Parametric Rule，Parametric Rule选择Maximum Likehood。

如何进行遥感图像的分类与解译遥感图像是指通过遥感技术获取的地球表面的图像数据。

遥感图像可以包含丰富的地理信息，因此，对遥感图像进行分类与解译是十分重要的，可以帮助我们了解地表覆盖类型、监测环境变化、进行资源调查等。

本文将为读者介绍如何进行遥感图像的分类与解译的基本方法和技巧。

一、遥感图像分类的基本原理遥感图像分类是将图像像素按照其地物类型进行分组，划分为不同的类别。

其基本原理是利用图像的光谱、空间和纹理信息来识别不同的地物类型。

常用的方法包括：像元级分类、目标级分类和语义级分类。

1. 像元级分类像元级分类是将每个像元按照其光谱反射率或辐射率的数值来进行分类。

通过分析图像的光谱特征，将每个像元划分到预定义的类别中。

常用的方法有最大似然分类法、支持向量机和人工神经网络等。

像元级分类主要适用于地物类型相对单一的图像。

2. 目标级分类目标级分类是将图像中的连续像元聚合成具有一定空间形态和特征的地物对象。

通过分析图像的空间关系和纹理特征，将相邻的像元组合为目标，并进行分类。

常用的方法有阈值分割法、区域生长法和聚类法等。

目标级分类适用于地物类型复杂、边界模糊的图像。

3. 语义级分类语义级分类是将图像中的地物类型与具体的语义信息关联起来进行分类。

通过结合地理数据和专业知识，将图像中的地物类型与现实世界中的物体和场景相匹配。

常用的方法有基于规则的分类和知识驱动的分类等。

语义级分类适用于需要更精细、更准确的地物分类任务。

二、遥感图像分类与解译的步骤进行遥感图像分类与解译时，一般需要以下步骤：1. 数据准备首先需要获得高质量的遥感图像数据。

可以通过卫星、航空摄影等方式获取高空分辨率的图像。

同时，还需进行辐射校正、几何校正等数据预处理，以保证数据的质量和准确性。

2. 特征提取根据特定的分类任务，选择合适的特征提取方法。

可以利用图像的光谱、纹理、形态学等特征来描述地物类型。

常用的特征提取方法有主成分分析、小波变换和纹理特征提取等。

如何进行遥感图像的分类和特征提取遥感图像是指通过遥感技术获取到的地球表面的图像，这些图像具有广阔的覆盖范围和高空间分辨率的特点。

遥感图像的分类和特征提取是遥感技术中的重要任务，对于地理信息系统、环境监测、农业、城市规划等领域具有重要的应用价值。

一、遥感图像的分类遥感图像的分类是指将遥感图像中的目标或地物按照一定的规则和标准进行分类和分割的过程。

分类的目的是将图像中的像素或物体划分到不同的类别中，以便进行后续的分析和应用。

遥感图像的分类主要分为无监督分类和监督分类两种方法。

无监督分类是一种基于统计学原理的分类方法，它通过对图像中的像素进行聚类分析，将相似的像素划分到同一类别中。

无监督分类不需要事先提供训练样本，但需要人工对分类结果进行验证和调整，以保证分类的准确性。

监督分类是一种基于训练样本的分类方法，它需要提供事先标注好的样本集合，然后通过对样本的特征进行分析和学习，构建分类器模型，最后将模型应用到整个图像的分类中。

监督分类的准确性和鲁棒性较高，但需要大量标注样本和专业的专业知识支持。

二、遥感图像的特征提取遥感图像的特征提取是指从遥感图像中提取出有区别于其他类别的特征信息的过程。

特征提取的目的是为了能够准确地描述和区分地物或目标的特征，以便进行后续的分类、识别和分析。

遥感图像的特征提取可以基于人工设计的特征，也可以通过机器学习的方法自动学习特征。

常用的特征包括光谱特征、纹理特征、形状特征、结构特征等。

光谱特征是根据不同波段的反射率或辐射亮度来描述目标或地物的光谱响应。

通过分析目标在不同波段上的反射率差异，可以获取到目标的光谱特征，从而进行分类和分析。

纹理特征是用来描述目标或地物纹理的特征，纹理通常包括纹理方向、纹理密度、纹理粗糙度和纹理对比度等。

通过对图像进行纹理分析和特征提取，可以获取到目标的纹理特征，从而进行分类和分析。

形状特征是用来描述目标或地物的形状的特征。

形状特征可以通过目标的边界进行提取，常用的形状特征包括面积、周长、斜率、紧凑度等。

遥感图像分类遥感图像的分类就是通过对遥感图像中地物的光谱信息和空间信息进行分析，选择特征，将图像中每个象元按照某种规则或算法划分为不同的类别，然后获得遥感图像与实际地物的对应信息，从而实现遥感图像的分类。

一般的分类方法可分为两类：监督分类和非监督分类。

将多源数据应用于图像分类中，发展成基于专家知识的决策树分类。

一、监督分类监督分类（supervised）,又称训练分类法，即用被确认的样本象元去识别其他未知象元的过程。

已经被确认类别的样本象元是指那些位于训练区的象元。

在这种分类中，分析者在图像上对每一种类别选取一定数量的训练区，计算机计算每种训练样区的统计或其他信息，每个象元和训练样本作比较，按照不同规则将其划分到其最相似的样本类。

监督分类的算法主要有：平行算法、最小距离法、最大似然法等。

这里采用最大似然法作为监督分类的算法。

原理：最大似然法假设遥感图像的每个波段数据都是正态分布。

其基本思想是：地物类数据在空间中构成特定的点群；每一类的每一维数据都在自己的数轴上成正态分布，该类的多维数据就构成了一个多维正态分布；各类多维正态分布模型各有其分布特征。

根据各类已有的数据，可以构造出各类的多维正态分布模型，在此基础上，对于任何一个像素，可反过来求出它属于各类的概率，取最大概率对应的类为分类结果。

步奏：第一步：分析图像①打开图像，将图像以5、4、3波段合成RGB显示在#1中。

②通过目视分析，可以定义6类样本：水体、建筑、耕地、草地、荒地、其他。

第二步：选择训练样本①在主图像窗口选择Overlay-----Region of Interest，打开ROI Tool对话框。

②在ROI Tool对话框中设置相关样本的名称、颜色等。

③选择ROI_Type—Polygon，在window中选择image，在图像上绘制训练区。

④重复②、③步奏，最终完成以下结果：第三步：评价训练样本①在ROI Tool对话框中，选择Options——Compute ROI Separability，打开目标图像。