遥感图像分类

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。

遥感图像分类方法与分类精度评估技巧遥感图像分类是遥感技术的重要应用之一，通过对遥感图像中不同地物进行分类，可以有效提取地物信息，为各类地理研究和应用提供了重要数据支持。

而遥感图像分类方法和分类精度评估技巧则是遥感图像分类工作中的关键环节。

一、遥感图像分类方法遥感图像分类方法主要分为监督分类和非监督分类两种。

监督分类是根据人工定义的训练样本来进行分类，通过计算遥感图像像元的特征值与训练样本的特征值之间的距离或相似度来确定像元的地物类别。

监督分类方法具有分类精度高的优势，但需要大量准确的训练样本，并且需要人工干预进行样本分类。

非监督分类是根据图像像元自身的特征值进行分类，算法会自动对图像中的像元进行聚类，根据像元的特征相似性来确定地物类别。

非监督分类方法可以大幅降低人工干预量，但分类精度相对较低，对遥感图像的解译要求较高。

同时，还有基于物理模型的分类方法，该方法通过对地物的物理性质进行建模，从而实现对遥感图像地物的分类。

基于物理模型的分类方法可以较好地解决遥感图像的反射率与地物属性之间的关系，但对数据质量和物理模型的准确性要求较高。

二、分类精度评估技巧对于遥感图像分类的结果，需要进行分类精度评估来判断分类结果的准确性。

常用的分类精度评估技巧主要包括混淆矩阵、Kappa系数和面积误差指标等。

混淆矩阵是一种常用的分类精度评估方法，通过对分类结果与实际样本之间的差异进行矩阵统计，来获得分类的准确性。

混淆矩阵包括真阳性（TP）、假阴性（FN）、假阳性（FP）和真阴性（TN）四个参数，通过计算这些参数的比例可以得到分类的准确性。

Kappa系数是一种综合评估分类精度的方法，根据分类结果与实际样本的一致性程度来判断分类的准确性。

Kappa系数的取值范围为[-1,1]，取值越接近1表示分类结果越准确。

面积误差指标是一种用来评估分类结果准确性的指标，通过计算分类结果与实际样本之间的面积差异来评估分类的准确性。

面积误差指标越小表示分类结果越准确。

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。

遥感图像分类方法与结果验证技巧遥感图像分类是利用遥感数据进行地物分类的过程，是遥感技术在地学领域中的重要应用之一。

而遥感图像分类方法的选择和结果验证技巧的使用对于获得准确可靠的分类结果至关重要。

本文将讨论常见的遥感图像分类方法以及一些结果验证技巧。

一、遥感图像分类方法1. 监督分类方法监督分类方法是最常用的一种遥感图像分类方法，它需要先手动标注一些样本点，然后使用机器学习算法进行分类。

常用的监督分类方法包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和人工神经网络（ANN）等。

这些方法在遥感图像分类中表现出色，但要求标注样本点会增加工作量。

2. 无监督分类方法与监督分类方法相反，无监督分类方法不需要事先手动标注样本点，而是通过对图像内部的类别划分进行分类。

常用的无监督分类方法包括聚类算法，如K均值算法和谱聚类算法。

这些算法可以有效地从遥感图像中自动识别出地物的类别，但分类结果的准确性可能不如监督分类方法。

3. 半监督分类方法半监督分类方法结合了监督和无监督分类方法的优点，它既可以利用有标签样本进行训练，又可以利用无标签样本进行分类。

典型的半监督分类方法包括自动编码器和生成对抗网络（GAN）等。

这些方法在遥感图像分类中具有潜力，可以有效提高分类结果的准确性。

二、结果验证技巧1. 精确度评估精确度评估是验证分类结果准确性的重要指标之一。

常用的精确度评估方法包括混淆矩阵、精确度（Accuracy）、召回率（Recall）和F1值等。

通过对分类结果和真实样本进行对比，可以评估分类算法的准确性。

2. 交叉验证交叉验证是在有限的数据集上评估模型性能的常用方法，它可以有效地避免由于数据集选择不当而引起的偏差。

常见的交叉验证方法有k折交叉验证和留一交叉验证。

在遥感图像分类中，交叉验证可以帮助评估模型在不同样本集上的分类性能。

3. ROC曲线分析ROC曲线分析是衡量分类器性能的重要工具，它可以绘制出分类器在不同阈值下真阳性率和假阳性率之间的关系。