2022年遥感复习知识点.docx

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1、精选学习资料 - - - - - - - - - 第一章：绪论1遥感概念：遥远的感知 广义：遥感泛指一切无接触的远距离探测,包括对电磁场、力场、机械波等的探测；狭义： 遥感是应用探测仪器,不与探测目标相接触,从远处把目标的电磁波特性记录下来,通过分析,揭示出物体的特点性质及其变化的综合性探测技术；2遥感系统：目标物的电磁波谱特性：信息源 信息的猎取：传感器、遥感平台 信息的接收：传输与记录 信息的处理：信息复原、辐射校正、图像变换 信息的应用：信息猎取的目的3遥感分类 按遥感平台分：地面遥感、航空遥感、航天遥感、航宇遥感 按传感器的探测波段分：紫外遥感（0.05-0.38 ）可见光遥感（0.3

2、8-0.76）红外遥感（0.76-1000 ）微波遥感 （1mm-10m ）多波段遥感 （波段在可见光和红外波段内的窄波段）按工作方式分：主动遥感和被动遥感、成像遥感和非成像遥感 按遥感的应用领域分：外层空间遥感、大气层遥感、陆地遥感、海洋遥感等资源遥感、环境遥感、气象遥感、农业、林业、渔业、水质、水文遥感 4遥感的特点 大面积的同步观测：遥感平台越高,视角越宽广,观测范畴越广；不受地势阻隔 时效性：短时间内对同一地区进行重复探测、对天气预报、水灾火灾、军事作用 数据的综合性和可比性：红外遥感昼夜均可探测、微波遥感全天探测,由于探测波段、成 像方式、成像时间、数据记录可依据要求设计,使其获得的

3、数据具有同一性、相像 性,加上传感器都可兼容,所以数据具有可比性 经济性：与传统方法相比,大大削减人力、物力、财力和时间 局限性：目前遥感技术所利用的电磁波仍有限,仅是其中几个波段范畴；对很多地物的某 些特点不能精确反映；信息的提取方法、挖掘技术不够完善其次章：电磁辐射基础1电磁波谱与电磁辐射 电磁波谱：电磁波在真空中传播的波长或频率按递增或递减排列波谱以频率从高到低排列可划分为 射线、 X射线、紫外线、可见光、红外线、无线电波；紫外线： 波长范畴为 0.01 0.38 m,太阳光谱中, 只有 0.3 0.38 m 波长的光到达地面,对油污染敏锐,但探测高度在 2000 m 以下；可见光： 波

4、长范畴： 0.380.76 m,人眼对可见光有敏捷的感觉,是遥感技术应用中的重 要波段；红外线： 波长范畴为 0.76 1000 m,依据性质分为近红外、中红外、远红外和超远红外；近红外： 0.763.0 m,与可见光相像；中红外： 3.0 6.0 m,地面常温下的辐射波长,有热感,又叫热红外；远红外： 6.0 15.0 m,地面常温下的辐射波长,有热感,又叫热红外；超远红外： 15.01000 m,多被大气吸取,遥感探测器一般无法探测；名师归纳总结 微波： 波长范畴为1 mm 1 m,穿透性好,不受云雾的影响；第 1 页,共 10 页无线电波： 波长范畴 10-3 104m 之间,主要用于广

5、播、通信等方面；- - - - - - -精选学习资料 - - - - - - - - - 黑体辐射：黑体是肯定黑体的简称,指在任何温度下,对各种波长的电磁辐射的吸取系数恒等于 1（100%）的物体；黑体的热辐射称为黑体辐射；普朗克辐射定律：普朗克定义了一个常数 h,给出了黑体辐射的能量（Q）与频率（ ）之间的关系：Q=h斯特潘 -玻尔兹曼定律： 对普朗克定律在全波段内积分,得到斯蒂芬玻尔兹曼定律；辐射通量密度随温度增加而快速增加,与温度的4 次方成正比； W= T4 维恩位移定律：黑体辐射的峰值波长 max 与肯定温度T 的乘积是常量,即： T=b 基尔霍夫定律：给定温度下,任何地物的辐射通

6、量密度W 与吸取率 之比是常数,即等于同温度下黑体的辐射通量密度； = （ ,T）=M （ ,T）/Mb （ ,T）太阳辐射：太阳光谱相当于 6000 K 的黑体辐射；太阳辐射的能量主要集中在可见 光,其中 0.38 0.76 m的可见 光 能 量 占 太 阳 辐 射 总 能 量 的46%,最大辐射强度位于波长 0.47 m左右；到达地面的太阳辐射主要集中在0.3 3.0 m波段,包括近紫外、可见光、近红外和中红外；经过大气层的太阳辐射有很大的衰减； 各波段的衰减是不均衡的；名师归纳总结 - - - - - - -第 2 页,共 10 页精选学习资料 - - - - - - - - - 波长

7、/ m 波段名称能量比例 /% 小于 103 X、 射线0.02 1030.2 远紫外1.95 0.20 0.31 中紫外近紫外5.32 0.31 0.38 可见光43.50 0.380.76 0.761.5 近红外36.80 1.5 5.6 中红外12.00 5.61000 远红外0.41 大于 1000 微波大气概况：从地面大气上界,大气的结构分为对流层、平流层、电离层、大气外层大气的吸取作用：大气中的各种成分对太阳辐射挑选性吸取,形成太阳辐射的大气吸取带大气的散射作用：大气散射主要有三种瑞利散射：d ,散射主要发生在可见光区大气窗口：由于大气层的反射、散射和吸取作用,使得太阳辐射的各波段

8、受到衰减的作用轻重不同, 因而各波段的透射率也各不相同；透射率较高的波段叫大气窗口 主要大气窗口与遥感应用：我们就把受到大气衰减作用较轻、大气窗口波段透射率 /% 应用举例紫外可见光近红外031.3 m 大于 90 TM1-4、SPOT的 HRV 近红外1.51.8 m 80 TM5 近中红外2.03.5 m 80 TM7 中红外3.55.5 m 80 NOAA 的 AVHRR 远红外（热红外）6070 814 m TM6 微波Radarsat 0.82.5cm 100 三种基本遥感模式：可见光 / 近红外遥感：传感器记录地球表面反射太阳辐射的能量,此类遥感主要集中在可 见光和近红外波段 热红

9、外遥感：传感器记录地表自身所发射的辐射能量,此类遥感主要集中在热红外波段 主动遥感：传感器自身发射出能量,然后探测并记录地表对该能量的反射（被动遥感：探测仪直接接收外界辐射源的辐射信息）太阳辐射与地表的相互作用：到达地面的太阳辐射能量反射能量吸取能量透射能量 地表反射的太阳辐射成为遥感记录的主要辐射能量；一般而言,绝大多数物体对可见光都名师归纳总结 不具备透射才能,而有些物体如水,对肯定波长的电磁波就透射才能较强,特殊是0. 45 第 3 页,共 10 页0.56 m的蓝绿光波段；一般水体的透射深度可达1020 m,清亮水体可达100 m 的深度；地表吸取太阳辐射后具有约300 K 的温度,从

10、而形成自身的热辐射,其峰值波长为9.66 m,主要集中在长波,即6 m 以上的热红外区段；- - - - - - -精选学习资料 - - - - - - - - - 地表自身热辐射：温度肯定时,物体的热辐射遵循基尔霍夫定律；地物的发射率与地表的粗糙度、颜色和温度有关；表面粗糙、颜色暗,发射率高,反之发射率低；地物的辐射能量与温度的四次方成正比,比热、热惯性大的地物,发射率大；如水体夜晚 发射率大,白天就小；探测地物的热辐射特性的热红外遥感在夜间和白天进行的结果是不同的；热红外遥感探测的地物热辐射量用亮度温度表示,它不同于地面温度,是接收的热辐射能 量的转换值,图像上表示为亮度；地物反射波谱特点

11、：物体的反射有镜面反射、漫反射、实际物体反射地物反射波谱曲线：反射率随波长变化的曲线-植被、土壤、水体、岩石名师归纳总结 - - - - - - -第 4 页,共 10 页精选学习资料 - - - - - - - - - 第三章：遥感成像原理与遥感图像特点 遥感图像三方面特点,几何、物理和时间特点,分别对应空间、光谱、辐射和时间辨论率 空间辨论率：图像的空间辨论率指像素所代表的地面范畴的大小,即扫描仪的瞬时视场,或地面物体能辨论的最小单元；波谱辨论率：是指传感器在接收目标辐射的波谱时能辨论的最小波长间隔；间隔愈小,分 辨率愈高；不同波谱辨论率的传感器对同一地物探测成效有很大区分；成像光 谱仪在

12、可见光至红外波段范畴内,被分割成几百个窄波段,具有很高的光谱分 可以辨论出不同物体光谱特点的微小差异,辨率,从其近乎连续的光谱曲线上,有利于识别更多的目标,甚至有些矿物成分也可被辨论；传感器的波段挑选必 须考虑目标的光谱特点值,才能取得好成效；辐射辨论率：传感器接收波谱信号时,能辨论的最小辐射度差；在遥感图像上表现为每一 像元的辐射量化级；某个波段遥感图像的总信息量 Im 由空间辨论率（以像元数 n 表示）与辐射分 辨率（以灰度量化级 D 表示）有关,以 bit 为单位,可表达为 Im nlog2D 在多波段遥感中,遥感图像总信息量仍取决于波段数 k；k 个波段的遥感图像的总信息量为 A:图像

13、对应的地 面面积； P：图像的空间辨论率时间辨论率： 指对同一地点进行遥感来样的时间间隔,即采样的时间频率,也称重访周期；遥感的时间辨论率范畴较大；以卫星遥感来说,静止气象卫星（地球同步气象卫星） 的时间辨论率为1 次/0.5 小时； 太阳同步气象卫星的时间辨论率2 次天； Landsat 为 1 次 16 天；中巴（西）合作的 更长周期甚至不定周期的；CBERS为 1 次 26 天等；仍有传感器：是收集、探测、记录地物电磁波辐射信息的工具；它的性能打算遥感的才能,即传感器对电磁波段的响应才能、传感器的空间辨论率及图像的几何特点、传感器猎取地物信息量的大小和牢靠程度；传感器组成：基本上都由收集

14、器、探测器、处理器、输出器等4 部分组成,收集器：收集来自目标地物的电磁波能量；探测器：将收集的辐射能转变成化学能或电能；处理器： 将探测后的化学能或电能等信号进行处理；数据；输出器： 输出获得的图像、传感器的分类：工作方式分为主动式和被动式传感器；记录方式分为成像方式和非成像方式传感器； 成像原理分为摄影方式、扫描方式传感器和雷达；主动方式传感器：侧视雷达、激光雷达、微波辐射计；被动方式传感器：描仪（ MSS）、TM、ETM、 HRV、红外扫描仪等航空摄影机、多光谱扫遥感平台：是搭载传感器的工具；依据运载工具的类型,可分为航天平台、航空平台和地 面平台；航天遥感平台目前进展最快,应用最广；依

15、据航天遥感平台的服务内 容,可以将其分为气象卫星系列、陆地卫星系列和海洋卫星系列；虽然不同的 卫星系列所获得的遥感信息经常对应于不同的应用领域,但在进行监测讨论时,经常依据不同卫星资料的特点,挑选多种平台资料；气象卫星： 1 低轨为太阳同步轨道,一日两次扫描同一地点数据；高轨为地球同步轨道,静止卫星,每半小时猎取一次数据；2 短周期重复观测,0.5h/ 次和 0.5-1 天/ 次；3 成像面积大, 有利于获得宏观同步信息,削减数据处理容量； 4 资料来源连续、实时性强、成本低；运用于天气分析和预报、气候讨论和气候变迁的讨论、资 源环境等领域；名师归纳总结 - - - - - - -第 5 页,

16、共 10 页精选学习资料 - - - - - - - - - 陆地卫星： landsat、SPOT、中国资源一号卫星-中巴地球资源卫星CBERS、其他（ HCMM）海洋卫星：海洋具有面积大、反射性强、透亮性差异 海洋遥感特点：需要高空和空间的平台,已进行大面积同步掩盖的观测、以微波为主、电磁波与激光声波的结合是扩大海洋遥感探测手段的一条新路、海面实测资料的校正；海洋卫星主要有：seasat1、雨云七号卫星、日本海洋观测卫星 达卫星 RADARSAT MOS1、欧空局 ERS、加拿大雷高光谱遥感：指利用很多很窄的电磁波波段获得观测目标的相关信息；高光谱遥感基于许 多很窄的光谱通道进行对地观测 微

17、波遥感与成像：在电磁波谱中,波长在 1mm1m 的波段范畴称微波；该范畴内又可再分为毫米波、厘米 波和分米波； 在微波技术上, 仍可将厘米波分成更窄的波段范畴,并用特定的字母表示 微 波遥感是指通过微波传感器猎取从目标地物发射或反射的微波辐射,经过判读处理来识别 地物的技术；微波遥感的特点：1、 能全天候、全天时工作：可见光遥感只能在 白天工作,红外遥感虽可克服夜障,但不能 穿透云雾；2、 对某些地物具有特殊的波谱特点：很多地物 间,微波辐射才能差别较大,因而可以较容 易地辨论出可见光和红外遥感所不能区分的 某些目标物的特性；3、 对冰、雪、森林、土壤等具有肯定穿透才能 4、 对海洋遥感具有特

18、殊意义,对海水敏锐 5、 辨论率较低,但特性明显：微波传感器的分 辨率一般都比较低,这是由于其波长较长,衍射现象显著的缘故；要提高辨论率必需加 大天线尺寸；微波遥感分类：1、 主动微波遥感：是指通过向目标地物发射微波并接收其后向散射信号来实现对地观测 的遥感方式；主要传感器是雷达；此外,仍有微波高度计和微波散射计；雷达（成像 与非成像）、俯视雷达、合成孔径侧视雷达；2、 被动微波遥感：通过传感器,接收来自目标地物发射的微波,而达到探测目的的遥感 方式,称被动微波遥感；被动接收目标地物微波辐射的传感器为微波辐射计；被动探 测目标地物微波散射特性的传感器为微波散射计,这两种传感器均不成像；第四章：

19、遥感图像处理 数字图像的校正：模拟图像：一般像片那样的灰度级及颜色连续变化的图像；数字图像：以数字的方式储备与工作 ,把图像按行与列分割成 m n 个网格 ,然后每个网格的 m n 的像素矩阵来表 图像表示为该网格的颜色平均值的一个像素 ,亦即用一个 达一幅图像；便于运算机处理与分析、图像信息缺失低、抽象性强 像素有正像素和混合像素之分；正像素：像素内只包含一种地物；如水体,它的亮度值代表了水体的光谱特点；混合像素：像素内包括两种或两种以上地物；如出苗不久的麦田,它的一个像素亮度位内名师归纳总结 - - - - - - -第 6 页,共 10 页精选学习资料 - - - - - - - - -

20、 包含麦苗和土壤的光谱特点；数字图像的储备：二进制；BSQ方式,各波段的二维图像数据按波段次序排列；BIL方式,对每一行中代表一个波段的光谱值进行排列,然后按波段次序排列该行,最终对各行进行重复；BIP 方式,在一行中,每个像元按光谱波段次序进行排列,然后对该行的全部像元进行这种波段次序排列,最终对各行进行重复；HDF 数据格式, 是一种分层式数据治理结构,是一个能够自我描述、多目标、用于科学数据储备和分发的数据格式,具有自我描述性、多样性、敏捷性、可扩展性、独立性,包括栅格图像数据、调色板、科学数据集、HDF注释、 Vdata、Vgroup；直方图：图像中的每个亮度值（DN）的像元数量的统计

21、分布；它是指每个亮度值的像元数占总像元数的比重,即频率直方图；辐射校正：辐射定标就是将记录的原始DN 值转换为大气外层表面反射率,目的是排除传感器本身产生的误差,有多种方法：试验室定标、星上定标、场地定标；引起辐射畸变的因素：遥感器的灵敏度特性（由光学系统的特性引起的畸变校正、由 光电变换系统的特性引起的畸变校正）、太阳高度及地势 （视场角和太阳角的关系引起的亮 度变化的校正、地势倾斜的影响校正）、大气等；大气影响的定量分析：进入大气的太阳辐射会发生反射、折射、吸取、散射和透射；其中对传感器接收影响较大的是吸取和散射；大气影响的粗略订正：当大气透过率变化不大时,有时只要去掉含ED和 Lp 的数

22、据项就可修正图像的亮度,使图像中像元之间的亮度变化真正反映不同像元地物反射率之间的变 化关系； 这种对大气影响的订正是通过订正辐射亮度的方法实现的,因此也称作辐射校正；直方图最小值去除法：基本思想在于一幅图像中总可以找到某种或某几种地物,其辐 射亮度或反射率接近 0,例如,地势起伏地区山的阴影处,反射率极低的深海水体处等,这时在图像中对应位置的像元亮度值应为0；实测说明,这些位置上的像元亮度不为零；这个值就应当是大气散射导致的程辐射度值；回来分析法：回来分析法是在影像目标地物亮度信息统计的基础上,通过揭示各波段 间相互关系的一种比较方法；几何校正：当遥感图像在几何位置上发生了变化,产生诸如行列

23、不匀称,像元大小与地面大小对 应不精确,地物外形不规章变化等畸变时,即说明遥感影像发生了几何畸变；遥感影像的 总体变形（相对于地面真实外形而言）是平移、缩放、旋转、偏扭、弯曲及其他变形综合 作用的结果；遥感影像变形的缘由：遥感器的内部畸变：由遥感器结构引起的畸变；遥感平台位 置和运动状态变化的影响；地势起伏的影响；地球表面曲率的影响；大气折射的影响；地 球自转的影响；几何粗校正：卫星运行和成像过程中引起的几何畸变进行的校正 几何精校正：利用地面掌握点进行的几何校正称为几何精校正；1 用地面掌握点作为输出影像上的像元位置,建立起坐标转换模型；算出影像上的像元值；2 基于未校正的影像供应的亮度信息

24、,估校正方法：系统性校正、非系统性校正、复合校正 步骤：重采样、内插运算（最近邻法、双向线性内插、三次卷积内插法）掌握点选取影像配准：将不同时间、不同传感器或不同条件下天候、照度、摄像位置和角度等猎取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程；名师归纳总结 影像融合： 把不同辨论率的影像融合为一幅影像,如将高辨论率的全色影像与低辨论率多光第 7 页,共 10 页- - - - - - -精选学习资料 - - - - - - - - - 谱影像组合在一起；前提：同一天或在很短的时间间隔内获得的不同影像之间是 兼容的,同时影像仍必需进行相互配准；类型：光谱域处理方法、空间域处理方 法、代数运算方法；影像

25、镶嵌：将两幅或多幅数字影像 它们有可能是在不同的摄影条件下猎取的 拼在一起,构 原理是：成一幅整体图像的技术过程；在遥感应用中, 影像镶嵌有着重要的应用；如何将多幅影像从几何上拼接起来,这一步通常是先对每幅图像进行几何校正,将它们规划到统一的坐标系中,然后对它们进行裁剪,去掉重叠的部分,再将裁 剪后的多幅影像装配起来形成一幅大幅面的影像；图像裁剪： 图像裁剪的目的是将讨论之外的区域去除；常用的方法是依据行政区划边界或者自然区划边界进行图像裁剪；ENVI中的图像裁剪分为规章裁剪和不规章裁剪；掩 膜：是由 0 和 1 组成的一个二进制图像；当在某一功能中应用掩膜时,1 值区域被处理,被屏蔽的0 值

26、区域不被包括在运算中；波段组合：为了充分利用颜色在遥感图像判读和信息提取中的优势,经常利用彩色合成的 方法对多光谱图像进行处理,以得到彩色图像（真彩色和假彩色图像）；真彩色图像上影像的颜色与地物颜色基本一样RGB-RGB；假彩色图像是指图像上影像的色调与实际地物色调不一样的图像 RGB-JRG；辐射增强：通过对单个像元的灰度值进行变换来增强处理,如直方图匹配、直方图拉伸、去除条带噪声处理,也称点操作或指定像元操作；调整直方图对比度的常用方 法：线性变换、非线性变换、均衡化直方图、特定化直方图密度分割：求图像的极大值dmax 和微小值dmin；求图像的密度区间 D = dmax-dmin + 1

27、；求分割层的密度差 d = Dn ,其中 n 为需分割的层数；求各层的密度区间；定出各密度层灰度值或颜色；灰度颠倒：在光学处理中为负片印制成正片,或反之；数字处理是将图像的亮度范畴先拉伸到显示设备的动态范畴如 0255成饱和状态,然后进行颠倒：dij = 255 - dij 空间域增强处理：通过直接转变图像中的单个像元及相邻像元的灰度值来增强图像,领域 操作,某像素的新亮度值由四周像素集的亮度获得；邻域法增强处理是在被处 理像元四周的像元参加下进行的运算处理,邻域处理又叫滤波处理,邻域的范名师归纳总结 - - - - - - -第 8 页,共 10 页精选学习资料 - - - - - - -

28、- - 围取决于滤波器的大小,如 相关运算；卷积滤波 光谱增强处理：波段比运算、主成分分析、3 3 或 5 5 等,用于去噪声、图像平滑、锐化和 NDVI 运算、 K-T缨帽变换波段比运算：两幅同样行列的图像,对应像元的亮度值进行运算：加强、提取、去除NDVI 运算：一个普遍应用的植被指数,将多波段数据变换成唯独的图像波段显示植被分布,称为归一化植被指数；NDVI 值指示着像元中绿色植被的数量,较高的 NDVI 预 示着较多的绿色植被；NDVI 变换可以用于 AVHRR、Landsat MSS、Landsat TM、SPOT或 AVIRIS数据,也可以输入其他数据类型的波段来使用；在实际应用中

29、,NDVI 可以用来检测植被生长状态、植被掩盖度和排除部分辐射误差等；主成分分析：把原先多波段图像中的有用信息集中到数目尽可能少的新的主成分图像中,并使这些主成分图像之间互不相关,也就是说各个主成分包含的信息内容是不 重叠的,从而大大地削减总的数据量并使图像信息得到增强；主成分变换的技 术对于增强信息含量、隔离噪声、削减数据的维数特别有用；K-T变换：缨帽变化是一种多波段图像的正交线性变换,是一种体会性的结果,所以也只对特定的数据进行处理,目前, ENVI可以对 Landsat MSS、Landsat 5 TM和 Landsat 7 ETM 的数据进行缨帽变换；第五章：遥感图像的分类：遥感分类

30、： 遥感影像通过亮度值或像元值的高低差异（反映地物的光谱信息）及空间变化 （反 映地物的空间信息） 来表示不同地物的差异,这是区分不同影像地物的物理基础；遥感影像分类就是利用运算机通过对遥感影像中各类地物的光谱信息和空间信 息进行分析, 挑选特点, 将图像中每个像元依据某种规章或算法划分为不同的类 别,然后 获得遥感影像中与实际地物的对应信息,从而实现遥感影像的分类：（数据量大、复杂性、需要预处理）监督分类和非监督分类 信息类别：是用户使用的对地面事物的信息分类；光谱类别： 是像元依据亮度值进行的分组,亮度信息相像度大的像元归在一个组内,光谱类别可以直接在遥感数据中观看到；监督分类： 是用已知

31、类别的样本（已经被分到某一信息类别的像元）对未知类别的像元进行 分类的过程； 在分类之前通过目视判读和野外调查,对遥感图像上某些样区中影 像 地物的类别属性有了先验学问,对每一种类别选取肯定数量的训练样本,计算机运算每种训练样区的统计或其他信息,训练,使 其符合于对各种子类别分类的要求,同时用这些种子类别对判决函数进行 随后用训练好的判决函数去对其他待分数据进行分类；使每个像元和训练样本作比较,按不同的规章将其划分到和其最相像的样本类,以此完成对整个图像的分类；监督分类特点：优点：分析人员可以掌握适用于讨论需要和区域地理特点的信息类别；可 掌握训练样区和训练样本的挑选；分析人员运用监督分类不必

32、担忧光谱类别和 信息类别的匹配问题；通过检验训练样本数据可确定分类是否正确,估算监督 分类中的误差；防止了非监督分类中对光谱集群类别的重新归类；缺点：分类 体系和训练样区的挑选有主观因素的影响；训练样区的代表性问题；有时训练 样区的挑选很困难；只能识别训练样本所定义的类别,对于某些未被分析人员 定义的类别就不能识别,简单造成类别的遗漏 分类方法：公平算法分类；最小距离分类；马氏距离法；最大似然法分类；贝叶斯法分类；ECHO 分类法；步骤：类别定义：依据分类目的、影像数据自身的特点和分类区收集的信息确定分类系统；特点判别：对影像进行特点判定,评判图像质量,名师归纳总结 - - - - - - -

33、第 9 页,共 10 页精选学习资料 - - - - - - - - - 打算是否需要进行影像增强等预处理；样本挑选：为了建立分类函数,需要对 每一类别选取肯定数目的样本；分类器挑选：依据分类的复杂度、精度需求等 确定哪一种分类器；影像分类：利用挑选的分类器对影像数据进行分类,有的 时候仍需要进行分类后处理；结果验证：对分类结果进行评判,确定分类的精 度和牢靠性；非监督分类： 指在多光谱影像中搜寻和定义自然光谱集群组的过程,也叫聚类分析点群分析；人为误差的机率很小；特点：优点：非监督分类不需要预先对所要分类的区域有广泛的明白；面积很小的独立地物均能被识别；缺点：非监督分类形成的光谱类别并不肯定

34、与 信息类别对应； 分析人员很难掌握分类产生的类别并进行识别；光谱类别的解译 识别工作量大而复杂；分类方法：散点图的运用、距离量算（欧几里德距离、肯定值距离）分级集群、动态聚类法ENVI 中非监督分类方法包括了ISODATA和 K-Means 两种；ISODATA是一种重复自组织数据分析技术； ISODATA使用最小光谱距离方程产生聚类,此方法以随机的类中心或已 知信号集中心； K-Means 的过程说明如下： 第一对 N 个数据对象任意挑选 K 个对 象作为初始的聚类中心；而对于剩下的其它对象,就依据它们与这些聚类中心的 相像度（可以用距离进行衡量）,分别将它们安排给与其最相像的聚类（通过最

35、 小距离等）；然后再运算每个所获新聚类的聚类中心,不断地重复这一过程直到 标准差或者是类别数等判定标准符合需求；步骤： 1 确定分类数量； 2 挑选集群类别中心点；3 运算机处理运算类别中心点；4 运算机像元归类； 5 运算机重新分类. 其他遥感分类：纹理分类、分层分类、模糊分类、人工神经网络分类 比较：监督和非监督分类的根本区分在于是否利用训练场地来猎取先验的类别学问,监督分 类依据训练场供应的样本挑选特点参数,建立判别函数,对待分类点进行分类；严格来说, 分类成效的好坏需要经过实际调查来检验；当光谱特点类别能够和唯 当两个地物类型对应的 一的地物类型相对应时,非监督分类取得较好分类成效；光

36、谱特点类别差异很小时,监督分类成效较好；分类精度的评判：遥感数据分类的精度直接影响由遥感数据生成的地图和报告的正确性、将这些数据应 用于土地治理的价值、以及用于科学讨论的有效性；分类误差 来源 ：主要是由同物异谱和同谱异物、混合像元以及不合理的预处理等因素 引起；混合像元值可能不同于任何一种类别的光谱值,而被误分到其它类别；遥感图像的 预处理中进行的辐射和几何校正可能对后续分类引入某些误差；地面景观特点也是误差的重要来源；类型 ：位置误差、分类误差；特点 ：误差并非随机分布在影像上,而是显示出空间上的系统性和规章性；一般来说,错分像元在空间上并不是单独显现的,而是依据 肯定的外形和分布位置成群显现；误差与他们属于的地块有着明确的空间关系,如他们倾 向于显现在边缘或地块内部；漏分误差、错分误差 精度评判方法：面积精度（比较两幅图上每种类别的面积差异,用面积比例表示）、位 置精度（比较两幅图位置之间一样性的方法进行评判）、误差矩阵评判法（表示误差的标准 形式是误差矩阵,有时称为混淆矩阵,它不仅能表示每种类别的总误差,仍能表示类别的 误分（混淆的类别） ）名师归纳总结 - - - - - - -第 10 页,共 10 页