遥感图像分类精选课件.ppt
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1、遥感图像分类第一页,本课件共有41页目录1.图像分类基本概念和原理2.监督分类方法3.非监督分类方法4.分类精度评价5.分类后处理第二页,本课件共有41页一.图像分类基本概念和原理遥感图像分类是图像信息提取的一种方法遥感图像分类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提取信息的类型提取信息的类型举例举例分类分类土地覆盖、树种识别、植被和农作物土地覆盖、树种识别、植被和农作物变化检测变化检测土地覆盖变化土地覆盖变化物理量的提取物理量的提取温度、大气成分、高程、土壤含水量温度、大气成分、高程、土壤含水量指标提取指标提取植被指数、浑浊指标植被指数、浑浊指标特定地物和状态的提取特定地
2、物和状态的提取山火、水灾、线形构造、遗迹探察山火、水灾、线形构造、遗迹探察第三页,本课件共有41页一.图像分类基本概念和原理在特征空间中,依据像元相似度的大小,归类相似的像元,分离不相似的像元,并给每一个像元赋类别值的过程分类的总目标是将图像中所有的像元自动进行土地覆盖类型或土地覆盖专题的分类第四页,本课件共有41页一.图像分类基本概念和原理第五页,本课件共有41页遥感图像遥感图像计算机分类流程框图色调、颜色、阴影、形状、纹理、大小、位置、图型、相关布局遥感图像特征集基于光谱的基于空间关系的统计分类 结构分类 模糊分类 神经网络分类 小波分析 专家系统遥感图像计算机分类光谱模式识别空间模式识别
3、新方法一.图像分类基本概念和原理第六页,本课件共有41页将影像数据的连续变化转化为地图模式,以提供给用户有意义的信息获得关于地面覆盖和地表特征数据的更深刻的认识较目视解译客观,在分析大数据集时比较经济可对复杂的多波段数据及其相互关系进行有效分析为什么使用计算机分类?一.图像分类基本概念和原理第七页,本课件共有41页按人工干预的程度不同,可以分为:1.监督分类法2.非监督分类法分类步骤:1.选择合适的分类算法2.用所选算法分割特征空间3.根据像元在特征空间中的定位对每一个像元赋类别值4.对分类结果进行精度评价一.图像分类基本概念和原理第八页,本课件共有41页二.监督分类方法监督分类方法的思想:1
4、.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第九页,本课件共有41页二.监督分类方法判决函数和判决规则:判决函数: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决函数中的值后,我们要确定该矢量属于某类必须给出一个判断的依据。这种判断的依据,称之为判别规则第十页,本课件共有41页首先需要从研究区域选取有代表性的训练场地作为样本根据已知训练区提供的样本,通过选择特征参数(如像素亮度均值、方差等),建立判别函数,据此对样本像元
5、进行分类,依据样本类别的特征来识别非样本像元的归属类别二.监督分类方法第十一页,本课件共有41页选择训练样本区确定类别数对每类选择足够多的有代表性的样本分类前分析样本区质量选择合适的分类算法分类结果的精度评价二.监督分类方法第十二页,本课件共有41页训练样区的选择:准确性确保选择的样区与实际地物的一致性代表性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统计性选择的训练样区内必须有足够多的像元二.监督分类方法第十三页,本课件共有41页二.监督分类方法类别类别颜色颜色水体Cyan混凝土Purple高层建筑Thistle裸地Coral草坡Yellow森林Green第十四
6、页,本课件共有41页二.监督分类方法第十五页,本课件共有41页主要的监督分类方法:平行六面体分类法最小距离分类法马氏距离分类法最大似然分类法神经网络支持向量机(SVM)二.监督分类方法第十六页,本课件共有41页最小距离分类法:基本思想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决函数偏重于集群分布的几何位置距离判别规则是按最小距离判别的原则 二.监督分类方法第十七页,本课件共有41页最大似然分类法:地物类数据在特征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为正态分布,该类的多维数据就构成了一个多维正态分布各类的多维正态分布模型各有其分布特
7、征利用各类的已知数据(训练区),求出均值、方差及协方差等特征参数,从而求出总体的概率密度函数在此基础上,对于任何一个像元,通过求出每个像素对于各类别的归属概率(对于待分像元x,从属于分类类别k的概率),把该像素分到归属概率最大的类别中去二.监督分类方法第十八页,本课件共有41页最大似然法利用概率判别函数与贝叶斯判别规则进行分类优点:考虑特征空间中类别的形状、大小和定位缺点:计算量大,计算时间长假定地物光谱特征呈正态分布二.监督分类方法第十九页,本课件共有41页监督分类方法的优点:根据应用目的和区域,有选择的决定分类类别,避免出现一些不必要的类别可以控制训练样本的选择可以通过检查训练样本来决定训
8、练样本是否被精确分类,从而避免分类中的严重错误,分类精度高避免了非监督分类中对光谱集群的重新归类分类速度快二.监督分类方法第二十页,本课件共有41页监督分类方法的缺点:主观性由于图像中间类别的光谱差异,使得训练样本没有很好的代表性训练样本的获取和评估花费较多人力时间只能识别训练中定义的类别二.监督分类方法第二十一页,本课件共有41页在没有先验类别(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(将相似度大的像元归为一类)的方法根据图像数据本身的统计特征及点群的分布情况,从纯统计学的角度对图像数据进行类别划分 三.非监督分类方法第二十二页,本课件共有41
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