基于MATLAB的遥感图像SVM分类系统实现_蒋芳

基于Matlab的遥感数据处理与图像分析技术研究遥感技术是一种通过传感器获取地面、大气和水体等目标信息的技术，广泛应用于农业、林业、地质勘探、城市规划等领域。

而Matlab作为一种功能强大的科学计算软件，被广泛应用于遥感数据处理和图像分析中。

本文将探讨基于Matlab的遥感数据处理与图像分析技术研究。

1. 遥感数据处理遥感数据处理是指对通过遥感传感器获取的数据进行预处理、特征提取和信息提取的过程。

在Matlab中，可以利用各种工具箱和函数对遥感数据进行处理，包括但不限于：数据读取与显示：Matlab提供了丰富的函数用于读取各种格式的遥感数据，并可以通过图像显示函数展示数据。

数据预处理：包括去噪、辐射校正、几何校正等预处理步骤，可以有效提高后续分析的准确性。

特征提取：利用Matlab中的图像处理工具箱，可以提取各种地物特征，如植被指数、土地覆盖类型等。

分类与识别：通过机器学习算法，在Matlab环境下进行遥感影像分类与目标识别，实现自动化信息提取。

2. 图像分析技术图像分析技术是指对图像进行数字化处理和分析，从中获取有用信息的过程。

在遥感领域，图像分析技术可以帮助解译遥感影像，提取地物信息，进行环境监测等。

在Matlab中，可以结合图像处理工具箱和深度学习工具箱进行图像分析，包括但不限于：图像增强：通过直方图均衡化、滤波等方法增强遥感影像的对比度和清晰度。

目标检测：利用目标检测算法，在遥感影像中自动识别并标记出目标物体。

变化检测：通过对多时相遥感影像进行比对分析，检测地表变化情况，如城市扩张、植被覆盖变化等。

三维重建：基于多角度或多时相影像，使用立体视觉技术实现地形三维重建。

3. Matlab在遥感领域的应用案例3.1 遥感影像分类利用Matlab中的支持向量机（SVM）算法对高光谱遥感影像进行分类，实现土地覆盖类型的自动识别。

通过构建合适的特征空间和选择适当的核函数，提高分类精度和效率。

3.2 遥感变化检测结合Matlab中的差异图像分析方法和变化检测算法，对城市扩张、湖泊面积变化等进行监测与分析。

基于matlab的遥感图像处理程序报告南京理工大学电光学院，无履仙人一、程序简介基于matlab的GUI可视化遥感图像处理程序，界面布局如下图：菜单栏包括：文件，图像旋转，自动识别有效区域，获取有效区域，压缩，图像增强，伪彩色图像，还原重做，退出，关于等项。

主界面部分包含两个图像显示，和部分按钮及需要输入的参数。

由于界面大小有限，部分功能留在菜单栏中。

二、处理步骤及部分源码1、打开和保存文件首先是文件菜单，包含打开和保存，打开的文件将显示在原始图像和处理图像两部分中，在处理过程中，原始图像不变，以作为和处理图像对比，保存图片只保存处理后的图片，处理前的图片不做保存。

图片打开后如图所示，2、图像旋转由图可见图像有部分区域无有效信息，不利于处理和获得有效信息，故应去除，首先进行旋转，便于去除无效区域。

在旋转角度编辑栏内输入要旋转的角度然后点旋转按钮，进行旋转。

旋转后如图，图像旋转源码为：function imrotate_Callback(hObject, eventdata, handles)h=getappdata(handles.figure_demo,'img_2');x=get(handles.angle,'string');an=str2num(x);g=imrotate(h,an,'bilinear','crop');img_2=g;axes(handles.tag);imshow(img_2);setappdata(handles.figure_demo,'img_2',img_2);3。

、有效区域自动提取现在图中有效区域基本是在一个矩形内，可以通过算法将有效区域边界的坐标求出来，单击自动识别有效区域按钮，求出后显示在图片右边的静态文本框内。

如下图，图像自动识别有效区域源码如下，function auto_Callback(hObject, eventdata, handles)h=getappdata(handles.figure_demo,'img_2');[x,y]=size(h);flag=1;for i=1:xfor j=1:yif h(i,j)~=0&flag==1x1=i;flag=0;endif h(i,j)~=0x2=i;endendendfor j=1:yfor i=1:xif h(i,j)~=0&flag==0y1=j;flag=1;endif h(i,j)~=0y2=j;endendendset(handles.x_1,'String',num2str(x1));set(handles.x_2,'String',num2str(x2));set(handles.y_1,'String',num2str(y1));set(handles.y_2,'String',num2str(y2));y0=y2-y1;x0=x2-x1;rect=[y1,x1,y0,x0];setappdata(handles.figure_demo,'rect',rect);4、获取有效区域获得有效区域坐标后，就可以通过简单的命令获得遥感图像的有效区域了，单击菜单栏的“获取有效区域”按钮，就可获得。

如何使用MATLAB进行遥感图像处理近年来，遥感技术在地理信息系统、环境监测、资源调查等领域得到了广泛应用。

遥感图像处理是其中关键的环节之一，能够有效地提取和分析图像中的信息。

而MATLAB作为一款功能强大的科学计算软件，也被广泛运用于遥感图像处理。

本文就来探讨一下如何使用MATLAB进行遥感图像处理。

首先，我们需要了解一些基本的概念和原理。

遥感图像是通过航天器、飞机等载体获取的地面反射、辐射和散射的电磁能量记录。

常见的遥感图像类型有光学影像、雷达影像和卫星图像等。

这些图像包含了丰富的信息，如地表覆盖类型、地物高程、温度分布等。

而遥感图像处理的目标就是从这些图像中提取和分析所需的信息。

在MATLAB中，可以使用遥感工具箱（Remote Sensing Toolbox）来处理遥感图像。

这个工具箱提供了许多功能强大的工具和函数，用于读取、预处理、分析和可视化遥感图像数据。

例如，可以使用imread函数读取图像文件，imwrite函数保存处理结果。

还可以使用imadjust函数对图像进行亮度和对比度调整，使图像更加清晰明亮。

在进行遥感图像处理时，常见的一种操作是图像增强。

图像增强旨在改善图像的视觉效果、增强图像的特定特征或提高图像的质量。

在MATLAB中，可以使用各种滤波器对图像进行平滑、锐化、边缘检测等操作。

例如，可以使用imfilter函数对图像进行线性滤波，使用fspecial函数生成各种滤波核。

除了图像增强，遥感图像处理还包括特征提取和分类等操作。

特征是指图像中表达某一特定属性的数值或向量，如纹理特征、形状特征等。

提取图像的特征有助于分析图像内容和识别地物类型。

在MATLAB中，可以使用一些特征提取函数，如GLCM函数计算灰度共生矩阵纹理特征，regionprops函数计算图像的形状特征等。

分类是遥感图像处理的一个重要步骤，用于将图像中的像素划分为不同的类别。

常见的分类方法有有监督分类和无监督分类。

MATLAB中的遥感图像处理方法解析遥感图像处理是一项重要的技术，广泛应用于农业、环境保护、城市规划等领域。

MATLAB作为一种强大的科学计算软件，提供了许多有效的图像处理工具和算法，使得遥感图像的处理更加简便高效。

本文将通过几个实例，介绍MATLAB 中常用的遥感图像处理方法。

一、图像预处理遥感图像通常存在一些噪声和失真。

为了提高图像质量和后续分析的精确性，需要对图像进行预处理。

MATLAB提供了各种滤波器和降噪算法，如中值滤波、高斯滤波和小波变换。

这些方法可以降低图像中的噪声，并使细节更加清晰。

二、图像增强图像增强是提升图像视觉效果的重要方法。

在遥感图像处理中，一般采用直方图均衡化和对比度拉伸等方法。

直方图均衡化可以使图像的亮度分布更均匀，增强图像的视觉效果。

对比度拉伸则通过扩展图像的动态范围，使得图像中的细节更加丰富。

三、影像分割影像分割是将图像分割成不同的区域或目标的过程。

MATLAB提供了多种分割算法，如基于阈值的分割、基于区域的分割和基于边缘的分割。

这些方法可以帮助我们从遥感图像中提取出感兴趣的目标，为后续的分析提供有效的数据。

四、特征提取特征提取是从遥感图像中提取出有意义的特征信息的过程。

常用的特征包括纹理特征、形状特征和光谱特征等。

MATLAB提供了一系列用于特征提取的函数和工具箱，如灰度共生矩阵、哈尔小波变换和主成分分析等。

这些方法可以帮助我们从遥感图像中提取出有价值的特征，用于后续的分类和识别任务。

五、图像分类图像分类是将图像分成不同的类别或类别的过程。

在遥感图像处理中，一般采用监督学习和无监督学习的方法。

监督学习需要样本标注数据，可以通过支持向量机和随机森林等算法进行分类。

无监督学习则不需要标注数据，常用的方法有k均值聚类和自组织映射网络等。

MATLAB提供了这些算法的实现和函数，方便我们进行遥感图像的分类和识别。

六、图像融合图像融合是将多个传感器或多个波段的图像进行融合，得到更全面、更丰富的信息的过程。

基于MATLAB的遥感图像处理技术研究遥感是指利用卫星、飞机等高空平台获取地球上信息的一种技术。

遥感图像处理技术是指利用计算机对遥感图像进行数字处理、分析和解释，从中提取出有用的信息。

目前，在地球资源管理、自然灾害监测等领域，遥感技术得到越来越广泛的应用。

本文将从MATLAB的角度出发，探讨遥感图像处理技术的研究现状及未来发展方向。

一、遥感图像处理的研究现状1. 图像预处理遥感图像通常具有很高的空间分辨率和波段数量，但同时也存在一些因素干扰，例如云层、阴影和误差等。

预处理是遥感图像处理的重要环节，目的是提高图像质量，消除噪声和干扰。

MATLAB提供了许多有用的工具，如滤波器、算法等，可用于图像预处理。

例如，可以使用空域或频域滤波器来消除图像噪声，使用像素级、基于面的或基于边的分类器来分段图像等。

2. 特征提取特征提取是将图像块转换为数字向量的过程，以便进行分类、检测、跟踪等任务。

常见的特征包括纹理、形状、颜色和边缘等。

MATLAB提供了许多常用的特征提取算法，例如形态学、小波、LBP等。

基于这些特征，可以构建分类器来进行目标检测、分类、跟踪等任务。

3. 图像分类图像分类是对图像进行自动识别并将其归类的过程。

在遥感图像处理中，图像分类通常用于土地利用和覆盖、污染物监测、植被分析等领域。

还有许多方法可用于图像分类，例如基于像素的分类、基于对象的分类和基于规则的分类。

MATLAB中有许多算法可用于图像分类，例如支持向量机、决策树、神经网络等。

4. 图像特征融合图像特征融合是将来自不同源的信息组合在一起，以提高分类或目标检测的准确性。

例如，在遥感图像处理中，可以使用红外和可见光波段的信息来检测地面目标。

MATLAB提供了许多图像融合算法，包括小波变换、拉普拉斯金字塔、模糊逻辑等。

这些算法可以将不同来源的信息组合在一起，提高其在处理遥感图像时的效果。

二、基于MATLAB的遥感图像处理技术的未来发展方向随着科学技术的不断进步，遥感图像处理技术将不断改进并发展。

MATLAB语言在遥感影像处理中的应用研究遥感影像处理是利用遥感技术获取的影像数据进行信息提取、分析和应用的过程。

MATLAB作为一种强大的科学计算软件，被广泛应用于遥感影像处理领域。

本文将探讨MATLAB语言在遥感影像处理中的应用研究。

一、MATLAB在遥感影像预处理中的应用在遥感影像处理中，预处理是非常重要的一步，它可以有效地提高后续分析的准确性和效率。

MATLAB提供了丰富的图像处理工具和函数，可以对遥感影像进行去噪、辐射校正、几何校正等预处理操作。

通过编写MATLAB脚本，可以实现自动化的预处理流程，节省人力成本并提高处理速度。

二、MATLAB在遥感影像特征提取中的应用遥感影像中包含丰富的信息，如地物类型、覆盖范围等。

MATLAB 提供了各种图像分割、特征提取的函数，可以帮助从遥感影像中提取出所需的特征信息。

利用MATLAB进行特征提取可以帮助用户更好地理解影像数据，为后续的分类和识别工作奠定基础。

三、MATLAB在遥感影像分类识别中的应用遥感影像分类识别是遥感应用领域的重要研究内容，也是实际应用中常见的需求。

MATLAB提供了各种机器学习和深度学习工具，如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等，可以帮助用户进行遥感影像的分类识别任务。

通过在MATLAB环境下编写相应的算法，可以实现对遥感影像数据进行高效准确的分类识别。

四、MATLAB在遥感影像变化检测中的应用遥感影像变化检测是监测地表覆盖变化、资源利用变化等重要内容之一。

MATLAB提供了丰富的时间序列分析工具和图像配准算法，可以帮助用户检测出遥感影像中发生的变化。

利用MATLAB进行变化检测可以帮助用户及时发现潜在问题并采取相应措施。

五、MATLAB在遥感影像数据可视化中的应用数据可视化是将抽象数据转换为可视化图形的过程，有助于用户更直观地理解数据信息。

MATLAB提供了丰富的绘图函数和工具箱，可以帮助用户对遥感影像数据进行可视化展示。

运用MATLAB的遥感图像增强方法
蒋芳;汪权方
【期刊名称】《地理空间信息》
【年(卷),期】2011(009)001
【摘要】在遥感图像研究中,图像增强技术对于改善图像的对比度、突出某些局部细节等方面都起着积极的作用.详细介绍了灰度变换、直方图规定化、中值滤波器、Butterworth低通滤波器等多种图像增强的方法,原理及在Matlab中的实现过程,
并对各种方法的实现结果进行了比较.结果表明,上述图像增强方法,能够扩大地物之间的像元灰度差距,有助于图像中常绿林等典型地物的特征提取.
【总页数】3页(P57-59)
【作者】蒋芳;汪权方
【作者单位】湖北大学,资源环境学院,湖北,武汉,430062;湖北大学,资源环境学院,
湖北,武汉,430062
【正文语种】中文
【中图分类】P237.3
【相关文献】
1.一种高灰度级红外遥感图像的伪彩色增强方法 [J], 刘爱平;王稳平;谢海林;裴卫
军
2.基于NSCT和改进模糊的遥感图像增强方法 [J], 周飞;贾振红;杨杰;Nikola Kasabov
3.遥感图像城市道路细节特征提取及增强方法研究 [J], 孙海燕
4.一种自适应强度变换的彩色遥感图像增强方法 [J], 杨蕴; 李玉; 赵泉华
5.基于NSST域的引导滤波遥感图像增强方法 [J], 韩晶;贾振红;杨杰;Nikola Kasabov
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前言........................................................................................................................................... - 1 - 1、多光谱图像的特征：............................................................................................................. - 2 -1.1 数字卫星影像的数据格式............................................................................................. - 2 -1.2失真与校正...................................................................................................................... - 2 -1.2.1复制校正................................................................................................................ - 2 -1.2.2去条纹复原处理校正............................................................................................ - 3 -1.2.3几何校正................................................................................................................ - 3 -2、MATLAB程序实现 ............................................................................................................... - 3 -2.1从多光谱图像中构建真彩色复合图像。

在当前数据挖掘和机器学习领域，最为热门的话题莫过于SVM和Boosting方法了。

只要是涉及到这两个主题，那么论文就会容易被杂志和会议接受了。

看来不管做什么，都讲究眼球效应啊。

搞研究其实也有点类似超级女声，呵呵。

以前我的论文中用的SVM Code都来自于台湾的林智仁教授的LibSVM。

真的是佩服有些大家，自己做出了重要的发现和成果，想到的不是把自己的成果保密起来（像C4.5一样），让自己独享自己的成果；而是让自己的成果最大程度的被人所利用，给后来的研究人员打下一个坚实的基础。

说实话，他的代码很好，用起来很方便，而且不同的语言版本实现都有，即使是对于初学者都很容易掌握。

不过用的久了，我就想自己也实现SVM，现在的数学计算工具太多了，而且功能齐全，用起来方便。

今天鼓捣了一会，终于用Matlab实现了第一个SVM。

虽然比较简单，但是包含了大多数SVM的必要步骤。

这个实现是线性可分支持向量分类机，不考虑非线性分类引入核函数的情况，也不考虑推广条件下引入Penalty Loss的情况。

问题描述：平面上有如下点A = [1 1.5;2 1.5;3 1.5;4 1.5;1 0.5;2 0.5;3 0.5;4 0.5]及其对应的标号flag = [1 1 1 1 -1 -1 -1 -1];用SVM方法构造一个决策函数实现正确分类。

如果我们在二维坐标上描点，就会发现这是个很简单的线性可分问题。

实现方法，用SVM 的对偶问题，转换为Matlab的有约束非线性规划问题。

构建m文件：function f = ffsvm(x)A = [1 1.5;2 1.5;3 1.5;4 1.5;1 0.5;2 0.5;3 0.5;4 0.5];flag = [1 1 1 1 -1 -1 -1 -1];for i=1:1:length(A)for j=1:1:length(A)normA(i,j) = A(i,:)*A(j,:)';normFlag(i,j) = flag(1,i)*flag(1,j);endendf = 0;for i=1:1:length(A)for j=1:1:length(A)f = f + 1/2*(normA(i,j)*x(i)*x(j)*normFlag(i,j));endf = f - x(i);end在命令窗口输入：Aeq = [1 1 1 1 -1 -1 -1 -1];beq = 0;lb = [ 0 0 0 0 0 0 0 0];调用MatLab内置优化函数fmincon；[x,favl,exitflag] = fmincon(@ffsvm,x0,[],[],Aeq,beq,lb,[])得到如下结果：Optimization terminated successfully:Magnitude of directional derivative in search directionless than 2*options.TolFun and maximum constraint violationis less than options.TolConActive Constraints:1x =0.5000 0.5000 0.5000 0.5000 0.5000 0.5000 0.5000 0.5000favl =-2.0000exitflag =1x的分量都不为0，说明这些点都是支持向量；计算w；w = [0 0];for i = 1:1:length(A)w = w + flag(i)*x(i)*A(i,:);end结果：w =[0,2];计算b；b = 0;for i=1:1:8b = b-flag(i)*x(i)*normA(i,1);endb = flag(1) + b；结果：b = -2;最终的决策函数为：f = sign([0, 2]*xT-2)可以验证，这个学习到的决策函数能够对这些平面上的点实现很好的分类；基本思路是这样的，如果要考虑引入核函数和Penalty Loss的情况，只需要修改优化函数和约束就可以实现。