基于统计模式识别遥感影像像元分类

文章编号：1008-0058（2001）03-0261-04遥感影像的分类与识别技术在土地资源调查中的应用李颖1，赵文吉2，李小琳1（1.吉林大学朝阳校区信息科学与技术学院，吉林长春130026；2.首都师范大学地理系，北京100021）摘要：遥感图像记录了地物在空间域、时间域、光谱域的变化信息。

利用图像的分类技术，能够识别土地利用类型。

计算机遥感分类识别原理，是利用地物的光谱能量特征差异性和结构特征差异性来识别地物信息。

根据北京某地遥感图像实例资料，将土地利用类型分为监督分类、非监督分类、最大似然法分类、神经网络分类等。

不同的分类方法有各自的特点且分类结果也有一定的差别，其中神经网络分类与真实情况最为接近。

关键词：分类识别；动态变化；神经网络中图分类号：S127文献标识码：A收稿日期：2000-09-01基金项目：吉林省计委重点资助项目（2000-165）作者简介：李颖（1965-），女，吉林省长春市人，副教授，博士后，主要从事GIS 在矿产预测中的研究.随着遥感图像分辨率的提高，利用遥感图像对耕地和建设用地等土地的变化情况进行及时、直接、客观的定期监测已成为可能，遥感技术逐步成为土地利用动态监测中的主要方法。

如何利用同一区域不同年份同一时相的图像识别土地利用的现状或土地利用的变化信息，成为遥感土地动态监测者研究的重点。

常用方法有：直接提取法（差异主成分法）、影像分类比较、目视解译法、基于知识和GIS 的分类决策等等。

其中计算机图像分类识别技术是最常用的方法之一。

!计算机遥感图像分类识别原理遥感图像记录遥感观测区域内一定时间段内的地物电磁波辐射，其灰度大小及其变化只反映了地物的辐射光谱能量特征，其影纹（纹理）特征代表了地物的光谱结构特征。

因此，遥感图像实质包含了地面地物的三类信息：时间信息、光谱能量信息和结构信息。

图像分类就是利用地物的光谱能量特征差异性和结构特征差异性，来识别在一定时间段内的地物信息。

如何进行遥感影像分类与识别遥感影像分类与识别是一项被广泛应用于环境监测、农业发展、城市规划等领域的技术。

通过将遥感影像进行分类与识别，可以获取地表覆盖信息、监测资源利用情况以及坏境变化趋势等。

本文将探讨如何进行遥感影像分类与识别的相关方法和技术。

一、遥感影像分类与识别的基本原理遥感影像分类与识别的基本原理是基于遥感影像的光谱特征和空间结构特征来进行分类与识别。

光谱特征是指通过遥感技术获取到的不同波段的影像数据，而空间结构特征是指地物在影像上的分布、形状等信息。

通过综合利用这些特征，可以实现对遥感影像中不同地物的分类与识别。

二、遥感影像分类与识别的常用方法1. 基于像元的分类方法基于像元的分类方法是通过对遥感影像中的每个像元进行分类，即将每个像元划分到不同的地物类别中。

该方法的优点是简单而直观，但也存在不足之处，比如在复杂研究区域中，同一类地物的像元可能存在光谱变化、空间紧密等问题。

2. 基于目标的分类方法基于目标的分类方法是通过对遥感影像中的目标进行识别和分类。

该方法的优点是能够捕捉到地物的空间分布和形状信息，可以有效地解决像元分类方法的问题。

通过目标提取和形状识别等技术，可以将遥感影像中的目标进行分类与识别。

3. 基于纹理的分类方法基于纹理的分类方法是通过提取遥感影像中地物的纹理特征，实现对地物的分类与识别。

纹理特征描述了地物表面的复杂度和变化性，通过纹理特征的提取和分析，可以实现对遥感影像中的地物进行准确的分类与识别。

三、遥感影像分类与识别的技术挑战与解决方法遥感影像分类与识别在实际应用中面临一些技术挑战，如遥感影像的多光谱信息的充分利用、分类器的选择和优化等。

针对这些挑战，可以采取一些解决方法，如：1. 多光谱信息的融合通过将遥感影像中不同波段的光谱信息进行融合，可以提高分类与识别的准确性。

常用的融合方法有主成分分析法、综合概率法等。

2. 分类器的选择与优化选择合适的分类器对于分类与识别的准确性至关重要。

基于像素的遥感影像分类
基于像素的遥感影像分类，是一种将遥感影像中每个像素点分为不同类别的任务。

这种分类方法利用遥感影像中的像素信息，通过计算特征并使用合适的分类算法，将每个像素点标记为不同的类别，如建筑物、植被、水体等。

这个任务的关键是提取合适的特征，常用的特征包括颜色、纹理、形状和空间上下文等。

提取的特征可以作为分类算法的输入，常用的分类算法包括支持向量机、随机森林、神经网络等。

基于像素的遥感影像分类有许多应用，如土地利用分类、植被监测、城市规划等。

在这些应用中，准确地将遥感影像中的不同地物分类可以提供重要的空间信息，为决策和规划提供支持。

然而，基于像素的遥感影像分类也存在一些挑战。

由于遥感影像的分辨率普遍较高，像素数目巨大，处理效率较低。

同时，像素分类往往受到光照、阴影、云覆盖等因素的干扰，容易导致分类错误。

因此，一些改进的方法如基于对象的遥感影像分类，将相邻的像素点合并为对象进行分类，能够提高分类的准确性和效率。

根据有无监督训练样本，可以将遥感图像分类算法分为监督分类和非监督分类两大类。

根据分类的对象，可将遥感分类算法分为基于像元的分类算法、基于对象的分类算法，以及基于混合像元分解算法三大类。

基于像元的分类基于像元的分类，就是分类的研究对象是单个像元，利用像元的光谱信息、纹理信息、空间关联等信息对像元表示的地物类别属性进行判断。

这一类分类算法是目前研究得最多、最深入的分类算法。

在遥感图像自动分类中，传统的基于数理统计的分类方法，主要包括最小距离分类、最大似然分类、波谱角分类、混合距离法分类等，主要依赖地物的光谱属性，基于单个像元进行分类。

统计模式识别方法本身的不足：•最大似然法计算强度大，且要求数据服从正态分布•K-means聚类分类精度低，分类精度依赖于初始聚类中心•最小距离法没有考虑各类别的协方差矩阵，对训练样本数目要求低近年来对于神经网络分类方法的研究相当活跃。

它区别于传统的分类方法：在处理模式分类问题时，并不基于某个假定的概率分布，在无监督分类中，从特征空间到模式空间的映射是通过网络自组织完成的。

在监督分类中，网络通过对训练样本的学习，获得权值，形成分类器，且具备容错性。

人工神经网络（ANN）分类方法一般可以获得更高精度的分类结果，因此ANN方法在遥感分类中被广泛应用，特别是对于复杂类型的地物类型分类，ANN方法显示了其优越性。

专家系统分类法也在遥感分类取得了一定的应用。

专家系统是模拟人类逻辑思维的智能系统，将其应用于遥感分类最大的优点就是可以充分利用更多的辅助分类数据。

不过由于专家系统知识库难以建立，影响了它的进一步发展。

支持向量机（SVM）具有严格的理论基础，能较好地解决小样本、非线性、高维数等问题，被成功地应用到多光谱、高光谱遥感图像分类领域。

对于高光谱数据而言，由于波段多、数据量大、数据不确定性等，易受Hughes现象（即训练样本固定时，分类精度随特征维数的增加而下降）影响。

而样本的获取在高光谱分类中往往是一项比较困难的工作，特别是采用高维特征向量时要求每类的样本数都要比特征维数高，因此在高维信息处理中的精度与效率和高光谱遥感信息精细光谱与大数据量之间仍然存在着极大的矛盾。

遥感图像分类方法与准确性评价指标遥感图像分类是利用遥感数据进行地物分类的过程，其目的是将遥感图像中的不同地物进行识别与分类。

在遥感图像分类中，有效的分类方法和准确性评价指标对于获得准确的分类结果至关重要。

一、常用的遥感图像分类方法1. 监督分类方法监督分类方法是指在进行分类之前，通过在选定的地物样本中确定其类别，并利用这些样本进行分类算法的训练。

常用的监督分类方法包括最大似然分类、支持向量机、决策树等。

最大似然分类是一种基于统计理论的方法，其基本假设是不同类别地物的像元值符合某种概率分布。

支持向量机是一种基于几何学原理的分类方法，其核心思想是将不同类别地物的像元用超平面分割成两个部分，以实现分类。

决策树是一种基于判定树的分类方法，通过根据不同属性进行逐级判定，最终将地物分类。

2. 无监督分类方法无监督分类方法是指在进行分类之前不需要先进行样本标签的确定，而是根据图像中像元之间的相似性和差异性进行聚类。

常用的无监督分类方法包括K-means 聚类、高斯混合模型等。

K-means聚类是一种基于距离度量的分类方法，其核心思想是将图像中的像元根据相似性进行分组，形成不同的类，实现地物分类。

高斯混合模型是一种基于概率统计的分类方法，通过假设图像像元符合多个高斯分布的线性组合，确定不同类别地物的概率分布。

二、遥感图像分类准确性评价指标1. 精度（Accuracy）精度是指分类结果中被正确分类的像元数占总像元数的比例。

精度越高，表示分类结果越准确。

在实际应用中，精度常常使用整体精度（Overall Accuracy）和Kappa系数进行评价。

整体精度是指分类正确的像元数占总像元数的比例，其范围为0到1之间，1表示分类完全正确。

Kappa系数是基于整体精度的一种校正指标，它考虑了分类结果与随机分类之间的差异性，范围也在0到1之间，1表示没有误分类。

2. 生产者精度（Producer's Accuracy）生产者精度是指在分类结果中，某一类地物被正确分类的像元数占该类地物实际像元数的比例。

遥感影像分类算法及数据融合技术随着遥感技术的不断发展，遥感影像分类成为了遥感数据处理的重要任务之一。

遥感影像分类算法的研究不仅能提高遥感数据的后续应用效果，也为资源调查、环境监测等领域提供了可靠的数据支持。

本文将主要探讨遥感影像分类算法的发展以及数据融合技术的应用。

一、遥感影像分类算法的发展遥感影像分类算法是指将遥感影像数据划分为不同的类别或类型的方法。

在遥感影像分类中，常用的算法包括传统的基于像元的分类算法和基于对象的分类算法。

1.1 基于像元的分类算法基于像元的分类算法是按照图像的像素信息直接进行分类判定的方法。

常见的基于像元的分类算法有最大似然法、支持向量机、随机森林等。

这些算法主要依靠像素的统计特性、频域分析等方法进行分类。

最大似然法是一种经典的分类算法，它基于像素的概率分布模型进行分类判定。

该方法利用已知训练样本的统计特征，计算待分类像素在每个类别中出现的概率，并选择概率最大的类别作为分类结果。

支持向量机是一种常用的监督学习算法，它通过找到一个最优的超平面将不同类别的样本间隔最大化来实现分类任务。

该算法具有强大的分类性能和泛化能力，广泛应用于遥感影像分类领域。

随机森林是一种基于决策树的分类算法，它通过构建多个决策树并对其结果进行投票来实现分类。

随机森林具有较好的鲁棒性和准确性，对于遥感影像的非线性分类任务有良好的效果。

1.2 基于对象的分类算法基于对象的分类算法是将邻域像素合并为对象，以对象为基本单位进行分类。

与基于像元的分类算法相比，基于对象的分类算法能更好地捕捉到地物的空间信息和上下文特征。

常见的基于对象的分类算法包括分水岭算法、形态学算法、区域生长算法等。

这些算法通常通过分割影像图像得到对象，然后通过计算对象的特征参数进行分类。

分水岭算法是一种基于区域的图像分割算法，它通过模拟灌水过程将图像分割为不同的区域。

分水岭算法具有较好的分割效果和边界保持能力，常用于遥感影像目标提取和分类。

卫星遥感数据处理技术的使用方法卫星遥感是通过卫星搭载的传感器获取地球表面信息的一种技术手段。

借助卫星遥感数据处理技术，我们能够有效地处理和分析海量的遥感图像数据，从而获得对地球表面特征和变化的详细了解。

本文将为您介绍卫星遥感数据处理技术的使用方法。

第一步：获取卫星遥感数据要进行卫星遥感数据处理，首先需要获取适用于您研究领域的卫星遥感数据。

通常情况下，这些数据可以通过各类数据共享平台、卫星数据提供商或地球观测卫星的官方网站获得。

一旦您获取到了需要的卫星遥感数据，将其下载到您的计算机中备用。

第二步：数据预处理在进行卫星遥感数据处理之前，通常需要对数据进行预处理，以去除可能的噪声、纠正影像几何形变等。

预处理的具体步骤包括：1.空间参考校正：将遥感数据的像元与地理坐标系统对应起来，以使其能够准确表示地球表面的位置。

2.大气校正：由于大气对卫星遥感数据的影响，需要进行校正以减少大气造成的误差。

3.影像校正：包括几何校正和辐射校正，以纠正影像的形变和辐射度。

第三步：影像分类与解译卫星遥感数据处理的重要一步是对遥感影像进行分类与解译，以提取出感兴趣的地物类型和特征。

常用的影像分类方法包括：1.基于统计的分类方法：根据遥感数据的统计特征，如像素的散布规律、光谱参数等，进行分类分析。

2.基于机器学习的分类方法：利用机器学习算法，通过训练样本对遥感影像进行分类预测。

3.基于专家判读的分类方法：由专家根据经验和知识对遥感影像进行目视解译和标注。

第四步：地理信息系统（GIS）分析卫星遥感数据处理的另一个重要应用领域是地理信息系统（GIS）分析。

借助GIS软件，我们可以对处理后的遥感数据进行进一步分析和可视化。

常见的GIS分析包括：1.空间分析：通过空间叠加、缓冲区分析等方式，从遥感数据中提取出地理空间上的关系和特征。

2.地形分析：根据地形数据和高程信息，对地表的高程特征进行分析和可视化。

3.变化检测：通过比较不同时期的遥感影像，检测地球表面的变化情况，如土地覆盖变化、城市扩张等。

测绘技术的遥感影像分类方法介绍简介：遥感影像分类是测绘技术中的一项重要任务，通过对遥感影像进行分类，可以获得地表的信息，为土地利用规划、资源管理和环境监测提供重要依据。

本文将介绍几种常见的遥感影像分类方法，并对其原理和应用进行分析。

一、基于像元的遥感影像分类方法基于像元的遥感影像分类方法是最常见和最基础的分类方法之一。

在这种方法中，将遥感影像中的每个像元视为一个独立的单元，根据其反射率、光谱特征等属性进行分类。

1. 基于最大似然法的分类方法最大似然法是一种经典的统计学方法，在遥感影像分类中得到了广泛应用。

该方法通过计算每个像元属于每个类别的概率，选择具有最高概率的类别作为其分类结果。

应用案例：以土地利用分类为例，将遥感影像中的像元分为农田、城市、森林等类别，可以利用最大似然法计算每个像元在不同类别下的概率，并将其分配给概率最高的类别。

2. 基于支持向量机的分类方法支持向量机是一种机器学习方法，在遥感影像分类中也被广泛应用。

该方法通过构建一个超平面，将不同类别的样本点分开。

应用案例：以植被分类为例，可以利用支持向量机构建一个分类边界，将遥感影像中的植被和非植被分开。

通过训练一个支持向量机模型，可以对新的遥感影像进行分类。

二、基于对象的遥感影像分类方法基于对象的遥感影像分类方法相比于基于像元的方法，考虑了像元之间的空间关系，更能反映地物的形状和结构特征。

1. 基于区域生长的分类方法区域生长是一种基于灰度的图像分割方法，同时也可以应用于遥感影像的分类。

该方法通过选择种子点，并考虑像素之间的相似度，将相邻的像素聚合成一个区域。

应用案例：以水体提取为例，可以在遥感影像中选择几个已知的水体像素作为种子点，然后通过区域生长算法将其他相似的像素归为水体类别。

2. 基于对象特征的分类方法基于对象特征的分类方法是一种较为复杂的方法，它通过提取对象的形状、纹理、空间关系等特征，更准确地描述地物的属性。

应用案例：以建筑物分类为例，可以通过提取建筑物的纹理特征、形状特征等，结合机器学习方法进行分类。

基于像元的遥感分类
基于像元的遥感分类是一种传统的图像分类方法，主要依据是不同的地物具有不同的光谱特征，在遥感影像上表现为像元亮度值的高低，以及地物的空间特征来对地物进行分类。

以下是其主要原理和过程：特征提取：基于像元的分类方法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。

具体来说，每个像元可以看成有n个特征组成的n维空间中的一个点，同类地物的像元形成n维空间中的一个点群，差异明显的不同地物会构成n维空间的若干个点群。

聚类分析：像元在特征空间中呈集群分布，根据像元到各类中心的距离，按照某种判断标准，将像元划分到某一类别中，从而实现分类。

训练样本选择：在分类过程中，可以选择使用或非使用训练样本。

非监督分类的结果是一幅盲图，还需要经过标签化才能使用，分类结果显示了遥感影像的聚类特征。

由于噪声的影响，分类精度较低，一般不能直接使用。

而监督分类是常用且分类精度较高的分类方法，包含训练样本的选择、分类器的选择、精度评定和分类后处理等步骤。

精度评定：在完成分类后，可以通过比较分类结果和真实地物信息来评估分类精度。

基于像元的遥感分类具有简单、直观、易于实现等优点，但同时也有一些局限性，如对噪声和阴影敏感、容易受到光谱分辨率和空间分辨率的影响等。

为了克服这些局限性，研究者们发展出了基于对象的遥感分类方法等更先进的分类技术。

遥感图像分类算法的性能评估与优化研究遥感图像分类是遥感技术的重要应用领域之一，在农业、林业、环境监测等领域具有广泛的应用价值。

随着遥感技术的快速发展，遥感图像分类算法也在不断优化和改进。

本文将对遥感图像分类算法的性能评估与优化进行研究。

首先，我们将介绍遥感图像分类算法的基本原理。

遥感图像分类是将遥感图像中的像素点划分为不同的类别或类别组，常用的分类算法包括最大似然分类、支持向量机、随机森林等。

最大似然分类是基于统计学原理的一种分类方法，通过计算每个像素点属于每个类别的概率，从而实现分类。

支持向量机则是一种基于间隔最大化的非线性分类器，通过寻找一个最优的超平面来划分不同类别。

随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树的集合来实现分类。

接下来，我们将探讨遥感图像分类算法的性能评估方法。

性能评估是衡量分类算法好坏的重要指标，常用的性能评估指标包括精度、召回率、F1值等。

精度是指分类器正确分类的样本占总样本数的比例，召回率是指分类器正确分类为某一类别的样本占该类别总样本数的比例，F1值则是精度和召回率的调和平均。

此外，我们还可以使用混淆矩阵来评估分类算法的性能，混淆矩阵展示了实际分类结果与分类器预测结果之间的关系。

针对遥感图像分类算法存在的问题，我们将提出一些优化策略。

首先，对于遥感图像的特征提取，可以采用多尺度分析技术，通过使用不同尺度的滤波器提取图像的多尺度特征，从而提高分类器对图像细节的识别能力。

其次，可以引入深度学习方法，例如卷积神经网络（CNN），CNN在图像分类领域有着卓越的表现，通过学习图像的特征表示，可以提高分类算法的准确性。

此外，还可以使用集成学习的方法，例如Bagging和Boosting，通过构建多个基分类器的集合来获得更好的分类性能。

最后，我们将对以上提到的优化策略进行实验验证和评估。

通过使用遥感图像分类数据集，我们将比较不同分类算法的性能，并评估优化策略的效果。

实验结果将说明我们所提出的优化策略是否有效，以及其在遥感图像分类中的应用潜力。

基于卷积神经网的遥感影像分类技术一、遥感影像分类技术概述遥感技术作为获取地球表面信息的重要手段，已经广泛应用于环境监测、城市规划、农业管理、灾害评估等多个领域。

随着遥感数据量的不断增加，如何高效、准确地处理和分析这些数据成为亟待解决的问题。

遥感影像分类技术是解决这一问题的关键技术之一，它通过将遥感影像中的像素或对象划分为不同的类别，为后续的数据分析和决策提供基础。

1.1 遥感影像分类技术的重要性遥感影像分类技术对于理解和解释遥感数据至关重要。

通过对遥感影像进行分类，可以识别出不同的地物类型，如植被、水体、城市区域等，从而为资源管理、环境监测和城市规划等提供决策支持。

此外，随着遥感技术的发展，获取的影像分辨率越来越高，数据量也越来越大，传统的分类方法已经难以满足实际需求，因此，研究和开发高效的遥感影像分类技术具有重要的现实意义。

1.2 遥感影像分类技术的研究进展遥感影像分类技术的研究已经取得了显著进展。

传统的分类方法，如最大似然分类、支持向量机等，虽然在某些情况下仍然有效，但它们通常需要大量的参数调整和人工干预。

近年来，随着机器学习和深度学习技术的发展，基于这些技术的遥感影像分类方法逐渐成为研究的热点。

特别是卷积神经网络（CNN）在图像处理领域的成功应用，为遥感影像分类提供了新的解决方案。

二、卷积神经网络在遥感影像分类中的应用卷积神经网络是一种深度学习模型，它通过模拟人脑处理视觉信息的方式，能够自动学习图像的特征。

在遥感影像分类中，CNN能够从大量的遥感数据中提取有用的特征，并进行有效的分类。

2.1 卷积神经网络的基本结构卷积神经网络主要由卷积层、池化层和全连接层组成。

卷积层负责提取图像的局部特征，池化层用于降低特征的空间维度，全连接层则用于最终的分类决策。

此外，为了提高模型的泛化能力，通常会在网络中加入归一化层和激活函数。

2.2 卷积神经网络的优势与传统的遥感影像分类方法相比，卷积神经网络具有以下优势：- 自动特征提取：CNN能够自动从遥感影像中提取特征，无需人工设计特征提取器，这大大减少了人工干预和参数调整的工作量。

遥感分类方法遥感分类是指利用遥感技术获取的图像数据，通过对图像进行解译和分类，将地物按照其特征进行划分和分类的过程。

遥感分类方法是遥感图像处理的重要内容，也是遥感应用的核心技术之一。

在遥感分类方法的研究和实践中，人们不断探索和总结出了多种分类方法，以适应不同的遥感应用需求。

一、基于像元的遥感分类方法。

基于像元的遥感分类方法是指将遥感图像中的每个像元按照其特征进行分类。

这种方法通常使用各种数学和统计模型，如最大似然分类、支持向量机、人工神经网络等，对像元进行分类。

这种方法的优点是能够充分利用遥感图像的空间信息，对图像进行高精度的分类。

但是，基于像元的分类方法也存在着计算量大、对数据质量要求高等缺点。

二、基于对象的遥感分类方法。

基于对象的遥感分类方法是指将遥感图像中的像元组合成具有一定空间连续性和相似性的对象，然后对这些对象进行分类。

这种方法通常使用分割算法将遥感图像分割成不同的对象，然后对这些对象进行分类。

基于对象的分类方法能够更好地反映地物的空间分布特征，对于一些地物边界不清晰的情况，基于对象的分类方法能够得到更好的分类结果。

三、基于特征的遥感分类方法。

基于特征的遥感分类方法是指根据地物的特征进行分类。

这种方法通常是先对地物的特征进行提取，然后根据这些特征进行分类。

地物的特征可以包括光谱特征、纹理特征、形状特征等。

基于特征的分类方法能够更好地反映地物的本质特征，对于一些光谱混合的地物，基于特征的分类方法能够得到更准确的分类结果。

四、基于深度学习的遥感分类方法。

随着深度学习技术的发展，基于深度学习的遥感分类方法逐渐成为研究热点。

深度学习技术能够自动学习图像的特征表示，对于遥感图像中复杂的地物分类问题具有很好的效果。

基于深度学习的分类方法能够更好地处理遥感图像中的复杂地物，对于一些传统方法难以解决的分类问题，基于深度学习的方法能够得到更好的分类结果。

总结起来，遥感分类方法是遥感图像处理的重要内容，不同的分类方法各有优缺点，应根据具体的遥感应用需求选择合适的分类方法。

实习1基于统计模式识别遥感影像像元分类1.1问题提出（1）将地物分为8类：有作物农田（cultivated_farmland）、无作物农田（uncultivated_farmland）、林地（woodland）、草地（grassland）、水体（waterbody）、人工建筑（artificial_building）、裸土（nudeland）和道路（road）；（2）在创建感兴趣区时，要求每类地物ROI数量不少于3个，人工建筑类地物ROI数量不少于5个，人工建筑类用地的颜色种类较多，ROI应包含所有颜色的人工建筑；（3）在进行非监督分类时，类别的数量范围最小不能小于最终分类数量，最大应为最终分类数量的2~3倍。

1.2实验分析遥感影像分类是利用计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，选择特征，将图像中每个像元按照某种算法化为不同的类别，然后获得遥感图像中与实际地物的对应信息，实现遥感图像的分类。

一般分类方法有监督分类和非监督分类。

本实验主要分为三个部分，首先对所给图像数据进行监督分类，其次再进行非监督分类，最后验证不同分辨率的图像对分类精度的影响，由于本实验所给数据分别是多波段数据和全色波段数据，所以在这一部分首先需要对两幅图像进行融合，其次对得到的融合图像降低空间分辨率，得到一幅5m和15m的图像，再对这三幅图像进行监督分类，最后进行分类精度的评价。

1.3实验目标（1）掌握地物的监督分类方法；（2）掌握地物的非监督分类方法；（3）验证不同空间分辨率的遥感影像对分类精度的影响。

1.4实验数据IKONOS多光谱影像；IKONOS全色波段影像；<class1.roi>：1m空间分辨率的参考分类ROI模板。

1.5实验方案设计（1）利用IKONOS多光谱影像进行监督分类；（2）利用IKONOS多光谱影像进行非监督分类；（3）将IKONOS多光谱影像4个波段与IKONOS全色波段数据进行融合；（4）将融合图像降低空间分辨率，分别得到分辨率为5m和15m的影像；（5）对空间分辨率为1m、5m和15m的影像进行分类；（6）分别对1m、5m和15m的图像进行分类精度评价。

Envi5.6中的分类方法引言E n vi是一款功能强大的遥感影像处理软件，其分类功能可以高效准确地将遥感影像数据分到不同的类别中。

本文将介绍En vi5.6中的分类方法，包括像元分类、目标分类和像素转标签。

像元分类像元分类是将遥感影像中的每个像元分配到特定的类别中的过程。

在E n vi5.6中，根据像元的光谱信息和统计学特征，可以使用各种算法进行像元分类。

支持向量机（S V M）支持向量机是一种常用的分类算法，它基于特征空间中的超平面来实现分类。

在E nv i5.6中，可以使用支持向量机算法对遥感影像进行像元分类，通过训练样本和测试样本的光谱信息，得到分类结果。

随机森林（R a n d o m F o r e s t）随机森林是一种基于决策树的集成学习方法，它能够充分利用多个决策树的优势进行分类。

在En vi5.6中，可以使用随机森林算法对遥感影像进行像元分类，通过构建多个决策树来得到更准确的分类结果。

目标分类目标分类是将遥感影像中的连通区域（目标）分配到特定的类别中的过程。

在En vi5.6中，可以使用各种算法进行目标分类，例如基于形状和纹理特征的目标分类算法。

形状特征形状特征是指目标在图像上的几何形状信息，例如目标的面积、周长、圆度等。

在E nv i5.6中，可以通过计算目标的形状特征，并结合训练样本和测试样本的光谱信息，对遥感影像进行目标分类。

纹理特征纹理特征是指目标表面上的纹理分布信息，例如目标的纹理熵、对比度、均匀性等。

在En v i5.6中，可以通过提取目标的纹理特征，并结合训练样本和测试样本的光谱信息，对遥感影像进行目标分类。

像素转标签像素转标签是将遥感影像中的每个像素值转换为特定的标签值的过程，用于将连续的遥感影像数据转化为离散的分类结果。

在En vi5.6中，可以使用各种阈值分割方法进行像素转标签。

基于单一阈值的分割基于单一阈值的分割是将遥感影像中的像素根据其灰度值和一个固定的阈值进行分类的方法。

遥感影像分类方法一、引言随着遥感技术的发展和应用范围的扩大，遥感影像分类成为了遥感图像处理的重要任务之一。

遥感影像分类是指根据遥感图像中各个像元的光谱信息和空间分布特征，将图像中的像元分配到不同的类别中。

准确的遥感影像分类可以为资源调查、环境监测、农业生产等领域提供重要的信息支持。

二、传统分类方法1. 基于统计的分类方法基于统计的分类方法是一种常用的遥感影像分类方法，它通过对遥感图像中的像元进行统计分析，从而确定像元所属的类别。

常用的统计方法包括最大似然法、最小距离法、贝叶斯分类法等。

这些方法能够利用图像中的统计特征，对不同类别进行判别分析，但对于复杂的地物类型、光谱混合和空间分布不均匀的情况，效果有限。

2. 基于规则的分类方法基于规则的分类方法是一种根据已知的规则和知识来进行分类的方法。

该方法通过将遥感图像中的像元与已知规则进行匹配，从而确定像元所属的类别。

常用的规则包括专家规则、决策树规则等。

这些规则能够利用专家知识和经验，对不同类别进行判断，但对于复杂的地物类型和大规模的遥感图像，需要大量的规则和专家知识，且易受限于规则的准确性和完备性。

三、基于机器学习的分类方法随着机器学习算法的发展和应用，基于机器学习的遥感影像分类方法成为了研究热点。

机器学习可以通过训练样本来学习遥感图像中不同类别的特征，并通过对新样本的分类，实现遥感影像的自动分类。

常用的机器学习算法包括支持向量机、随机森林、深度学习等。

1. 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）支持向量机是一种常用的分类算法，它通过将样本映射到高维空间中，构建最优的分类超平面，从而实现对遥感影像的分类。

支持向量机可以处理高维数据和非线性问题，并具有较好的泛化能力。

2. 随机森林（Random Forest）随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，它通过构建多个决策树，并对其结果进行集成，从而实现对遥感影像的分类。

随机森林能够处理大规模数据和高维特征，并具有较好的鲁棒性和准确性。

遥感影像的解译方法与技巧一、引言遥感技术的应用范围日益广泛，遥感影像的解译成为了许多领域的重要工作。

在土地利用规划、环境监测、资源调查等方面，遥感影像的解译都发挥着重要的作用。

本文将介绍一些常用的遥感影像解译方法与技巧。

二、遥感影像的基本特征在进行遥感影像解译之前，我们需要了解遥感影像的基本特征。

遥感影像具有多光谱信息、时空变化、遥地观测等特点。

这些特征为解译提供了基础。

三、目视解译方法目视解译是遥感影像解译最直接、最常用的方法。

通过目视观察和分析，解读影像上的图像信息。

目视解译主要基于人眼对图像的观察和分析，对图像特征进行判断和解释。

目视解译方法简单直接，适用于一些简单的场景。

但是，在复杂的光谱组合和空间分布的情况下，目视解译的效果就会受限。

四、图像分类方法图像分类是一种常用的遥感影像解译方法。

通过将影像中像元划分为不同的类别，可以实现对影像的定量解译。

图像分类的方法主要分为基于像元的分类和基于对象的分类。

基于像元的分类是将影像像元与事先确定好的类别进行对应，然后根据一定的分类算法对像元进行分割和分类。

基于对象的分类是将邻近的像元组成一个个对象，并给予对象相应的属性，然后对对象进行分类。

这种分类方法更贴近于人类的思维方式，适用于复杂的场景。

五、特征提取方法特征提取在遥感影像解译中扮演着重要的角色。

不同类别的地物在影像上具有不同的特征，通过提取这些特征，我们可以进行分类和解译。

特征提取方法可以分为基于统计的方法、基于纹理的方法、基于形状的方法等。

基于统计的方法是通过对影像的统计分析，提取出反射率、亮度等统计特征。

基于纹理的方法则是从影像的纹理信息中提取特征，如纹理的分布、平滑度等。

基于形状的方法则是通过对地物的形状进行描述和提取特征。

六、目标检测方法目标检测是指在影像中找出具有特定属性的目标。

在遥感影像解译中，目标检测通常是为了找出人工构造物、植被、水体等地物。

目标检测方法主要分为基于像素的方法和基于目标形状的方法。

測繪技術中的遙感影像分類算法介绍遥感影像分析作为一种重要的测绘技术，广泛应用于地质勘探、环境监测、农业发展等领域。

而遥感影像的分类算法则是遥感影像处理中的核心环节之一。

本文将介绍几种常见的遥感影像分类算法，并探讨其在实际应用中的优缺点。

一、最大似然法最大似然法是遥感影像分类中最常用的一种算法。

其原理是通过分析影像中像素值的分布特征，将图像分割为不同的类别。

这种方法主要依赖于对样本的统计分析，通过计算每个像素属于每个类别的概率值，再根据最大似然的原理进行判别。

最大似然法的优点在于简单易用，适用于不同类型的遥感影像。

然而，由于该方法忽略了像素之间的空间关系，容易将相似的地物分类为不同的类别。

此外，样本的选取和像元的纹理信息对结果也有较大影响。

二、支持向量机支持向量机是一种基于统计学习理论的分类方法。

其主要思想是通过寻找一个最优的超平面，将不同类别的样本向量分隔开。

该方法通过将高维特征空间映射到一个更高维的空间中，从而找到最优分类面。

支持向量机的优点在于可以有效地解决高维特征空间的分类问题，且对样本分布的情况要求相对较低。

然而，该方法对参数的选择较为敏感，需要合理的调参才能取得较好的分类效果。

三、人工神经网络人工神经网络是一种模拟人脑神经元结构和信号传递机制的计算模型。

在遥感影像分类中，人工神经网络通过训练样本来调整网络的权值和阈值，从而实现图像的自动分类。

人工神经网络的优点在于可以进行非线性分类，对于复杂的地物分类问题具有较好的适应性。

然而，该方法的训练过程相对较慢，且对初始参数的选取要求较高。

四、决策树决策树是一种利用树形结构进行分类的方法。

其通过选择合适的特征进行划分，并构建一个由节点和分支组成的树状结构来实现分类。

决策树的优点在于计算简单，结果易于解释。

同时，决策树可以适应多种类型的数据，并且对特征的缺失值具有较好的容忍度。

然而，决策树容易过拟合和欠拟合，需要进行剪枝等操作来提高分类的准确性。

基于卷积神经网络的遥感影像分类与目标识别遥感影像分类和目标识别是遥感技术在地理信息系统和计算机视觉领域的重要应用之一，其在环境监测、城市规划、农业资源管理等领域具有广泛的应用前景。

为了实现高精度的遥感影像分类和目标识别，近年来基于卷积神经网络的方法在这一领域取得了显著的进展。

遥感影像分类指的是将遥感影像中的不同地物进行自动分类，如将土地覆盖类型分为森林、湖泊、耕地等。

目标识别则是根据遥感影像中的目标特征进行识别和分类，如建筑物、道路、车辆等。

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为一种特殊的深度学习网络结构，在图像处理领域表现出色。

它能够自动从原始数据中学习到有用的特征表示，并且能够处理具有高维结构的数据，如图像数据。

基于卷积神经网络的遥感影像分类与目标识别方法充分利用了卷积神经网络的特性，能够有效地提取遥感影像中的地物特征。

首先，基于卷积神经网络的遥感影像分类与目标识别的方法需要进行数据预处理。

对于遥感影像数据，可能需要进行去噪、增强、归一化等操作，以提高数据的质量和可用性。

此外，还需要将原始影像划分为训练集和测试集，并对训练集进行标注，以便监督学习算法能够学习到正确的分类和识别规则。

其次，卷积神经网络的核心部分是卷积层和池化层。

卷积层通过滑动窗口的方式对输入图像进行卷积操作，提取图像中的局部特征。

池化层则通过降采样的方式减少特征图的维度，同时保留主要的特征。

通过多层的卷积层和池化层，卷积神经网络能够逐步提取出图像的高级特征。

然后，为了进一步提高分类和识别的准确性，可以引入其他技术和网络结构。

例如，可以使用残差连接（Residual Connection）来解决网络的退化问题，使网络能够更好地适应复杂的遥感影像数据。

此外，还可以采用注意力机制（Attention Mechanism）来提高网络对目标特征的关注度，以更好地识别遥感影像中的目标。

最后，基于卷积神经网络的遥感影像分类与目标识别方法需要进行模型训练和评估。