遥感地图与视频处理技术课程3-分类

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有监督分类

三

基础知识

一

无监督分类

二

新分类技术

四

分类结果分析

五

1 概述

图像分类是遥感图像信息提取的典型常用方法

遥感图像分类是遥感数字图像处理的重要环节，是

遥感图像处理应用最广泛的方法

信息提取类型

典型实例

分类

土地覆盖、植被和农作物评估

变化检测

土地覆盖变化

物理量的提取

温度、大气成分、土壤含水量

指标提取

植被指数、浑浊指标

特定地物和状态提取

山火、水灾、遗迹探察

2 分类定义

分类定义：在特征空间中

，依据像元相似度的大小

，归并相似的像元，区分

不相似的像元，并给标记

像元类别的过程

分类目标：对图像中所有

的像元自动进行地物覆盖

类型或地物覆盖专题划分

3 分类实例—农田土地覆盖分类

3 分类实例—面向对象的分类

eCognition

统计分类结构分类模糊分类神经网络分类深度学习

遥感图像计算机分类

光谱模式空间模式新方法

遥感图像特征集

基于光谱的基于空间关系的

色调、颜色、阴影形状、纹理、大小、位置、图型、布局

4 遥感图像分类技术框架

遥感图像及其辅助数据

全色多光谱高光谱红外 SAR DSM/DEM

5 分类与目视判读

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

6 光谱特征空间

光谱特征空间：以各波段图像的灰度分布为坐标轴

组成的空间

同类地物在特征空间形成一个相对聚集的点集群

不同类地物的点群在特征空间内一般相互分离

7 特征空间的距离

特征空间距离的本质：特征之间的相似性度量，是

图像分类的定量依据。

距离有不同的度量方式

欧式距离

街区距离

海明距离

相关系数

余弦距离

直方图交

二次式距离

马式距离

。。。

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摘要：

有监督分类三基础知识一无监督分类二新分类技术四分类结果分析五目录21概述图像分类是遥感图像信息提取的典型常用方法遥感图像分类是遥感数字图像处理的重要环节，是遥感图像处理应用最广泛的方法信息提取类型典型实例分类土地覆盖、植被和农作物评估变化检测土地覆盖变化物理量的提取温度、大气成分、土壤含水量指标提取植被指数、浑浊指标特定地物和状态提取山火、水灾、遗迹探察32分类定义分类定义：在特征空间中，依据像元相似度的大小，归并相似的像元，区分不相似的像元，并给标记像元类别的过程分类目标：对图像中所有的像元自动进行地物覆盖类型或地物覆盖专题划分43分类实例—农田土地覆盖分类53分类实例—面向对象的分...

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