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遥感图像分类方法综述王一达 ,沈熙玲 ,谢炯 遥感图像分类方法综述 王一达 ,沈熙玲 ,谢炯 (杭州市电力局调度所 ,浙江杭州 310028) 摘要 :从遥感图像分类方法的基本原理入手 ,介绍了传统遥感图像的分类一些方法 ,以及它们近年来的发展 ,此外还对遥 感图像分类研究的新方向作了一些介绍 ,并对发展趋势作了展望 。 关键词 :遥感图像 ;图像分类 ;模式识别 。 中图分类号 : P237 . 9 文献标识码 : A 文章编号 : 1000 - 3177 (2006) 87 - 0067 - 05 的有监督分类中的最小距离法 、逐次参数估计法 、梯度法 、最 小均方误差法 、费歇准则法和非监督分类中的按批修改的逐 步聚类法 、等混合距离法 。此外还可以将两者结合起来 ,互 相补充以获得较好的效果 。句法模式识别则需要了解图像 结构信息 ,从而对其进行分类 。 1 引 言 遥感图像是按一定的比例尺 ,客观真实地记录和反映地 表物体的电磁辐射的强弱信息 ,是遥感探测所获得的遥感信 息资料的一种表现形式 。所以遥感技术的核心问题是根据 地物辐射电磁辐射强弱在遥感图像上表现的特征 ,判读识别 地面物体的类属及其分布特征2 。在遥感图像技术的研究 中 ,无论是专业信息提取 ,运动变化预测 ,还是专题地图制作 和遥感数据库的建立等都离不开分类 ,对照地面地物类型 , 便可以从图像上地物的识别 。随着近年来计算机技术的飞 速发展 ,计算机识别分类成了遥感技术应用的一个重要组成 部分 。遥感图像数据类别多 ,合混度大 ,如何解决多类别分 类识别并满足一定的分类精度 ,是当前遥感图像研究中的一 个关键问题 ,也是人们关注的焦点1 。 图 1 统计决策法模式识别原理框图 图 2 句法模式识别原理框图 2 遥感图像分类原理 3 遥感图像分类研究现状 在目前的遥感图像分类应用中 ,用的较多的是传统的模 式识别分类方法 :诸如最小距离法 ,最大似然法等监督分类 法 。其分类结果由于遥感图像本身的空间分辨率以及“同物 异谱”“, 同谱异物”现象的存在 ,而往往出现较多的错分 、漏 分情况 ,导致分类精度不高 。但 目 前 也 提 出 了 一 些 改 进 算 法 ,使其分类精度有了大幅的提高 。随着遥感技术的发展 , 近年来出现了一些新的倾向于句法模式的分类方法 ,如人工 神经网络方法 , 模糊数学方法 , 决 策 树 方 法 , 专 家 系 统 方 法 等 。 3 . 1 传统的遥感图像分类方法 在遥感图像数据的分类中 ,人们最常用的是最大似然分 类法和最小距离分类法 。最大似然分类法一般是基于贝叶 斯 (Bayes) 准则构建起来的 ,而基于各种判决距离函数的多 种分类方法都称为最小距离分类法 。 3 . 1 . 1 最大似然分类法 通常我们所指的遥感图像是指卫星探测到的地物亮度 特征 ,它们构成了光谱空间 。每 种 地 物 有 其 固 有 的 光 谱 特 征 ,它们位于光谱空间中的某一点 。但由于干扰的存在 ,环 境条件的不同 ,例如 :阴影 ,地形上的变化 ,扫描仪视角 ,干湿 条件 ,不同时间拍摄及测量误差等 ,使得测得的每类物质的 光谱特征不尽相同 ,同一类物质的各个样本在光谱空间是围 绕某一点呈概率分布 ,而不是集中到一点 ,但这仍使我们可 以划分边界来区分各类 。因此 ,我们就要对图像进行分类 。 图像分类的任务就是通过对各类地物波谱特征的分析选择 特征参数 ,将特征空间划分为不相重叠的子空间 ,进而把影 像内诸像元划分到各子空间去 ,从而实现分类 。分类方法可 以分为统计决策法 ( 判别理论识别法) 模式识别和句法模式 识别 。 统计决策法模式识别指的是 :对研究对象进行大量的统 计分析 ,抽出反映模式的本质特点 、特征而进行识别 。主要 收稿日期 :2006 - 03 - 01 基金项目 :国家自然科学基金时态 GIS 的基态修正时空数据模型扩展及其应用 ;浙江省自然科学基金 401006 GIS 时空数据库中 的基态修正模型扩展及其应用. 作者简介 :沈熙玲 ( 1980～) 、女 、浙江大学硕士研究生 、主要从事遥感应用研究 、GIS 理论及应用研究. 67 综述遥感信息2006 . 5按贝叶斯准则建立起来的贝叶斯判决准则称为贝叶斯 综 述 遥感信息 2006 . 5 按贝叶斯准则建立起来的贝叶斯判决准则称为贝叶斯 分类器 ,其构建原理如下 : 地物影像可以以其光谱特征向量 作为量度 ,在光谱特征空间中找到一个相应的特征点 ,而来 自于同类地物的特征点在特征空间中将形成一个从属于某 种概率分布的集群 ,判别某一特征点类属的合理途径是对其 落进不同类别集群中的条件概率进行比