《遥感图像的分类》课件.pptxVIP

《遥感图像的分类》课程介绍本课程将深入探讨遥感图像分类的原理和方法。从遥感图像的概述和特点开始,逐步讲解图像获取、预处理、分类算法、精度评估等关键步骤。通过案例分析,了解遥感图像分类在土地利用、植被识别、城市规划等领域的应用。12by1223

遥感图像概述遥感数据源遥感图像通过搭载在卫星或飞机上的传感器捕捉地球表面的信息,展现了从天空观察地面的独特视角。多光谱信息遥感图像能够采集包括可见光、红外、微波等多个波段的信息,提供了丰富的地物特征数据。时间序列数据遥感图像可以获取同一区域在不同时间的数据,为动态监测和分析变化趋势提供信息支撑。

遥感图像特点高分辨率遥感图像能够提供极高的空间分辨率,可以清晰地捕捉地物的细节特征。多光谱数据遥感图像涵盖可见光、红外、微波等多个波段,获取丰富的地物光谱信息。时间序列遥感图像可以定期获取同一区域的数据,用于监测和分析地表变化。

遥感图像获取1卫星遥感卫星搭载的高度传感器可以从空中捕捉全球各地的图像,提供广阔的覆盖范围。2航空遥感飞机上的高分辨率相机可以获取更高精度的局部区域图像,捕捉地物细节信息。3无人机遥感小型无人机可以灵活地在特定区域进行低空遥感,填补卫星和航空遥感的盲区。

遥感图像预处理1数据校正消除大气、地形等因素引起的失真2几何处理将图像投影到统一坐标系3辐射校正消除传感器特性和环境因素的影响4图像融合整合多源遥感数据的信息遥感图像在分类前需要进行一系列预处理步骤,包括数据校正、几何处理、辐射校正和图像融合等。这些步骤可以提高图像质量,消除噪声和失真,为后续的分类分析奠定基础。

遥感图像分类概述遥感图像分类是将遥感图像中的像素或对象划分到不同的类别(如土地利用类型、植被类型等)的过程。这一过程通过计算机算法自动识别和提取地物信息,为各种应用提供最基础的数据支撑。

遥感图像分类的目的和意义识别地物信息遥感图像分类可以自动提取和识别土地利用类型、植被状况、水体范围等基本地物信息。支持决策制定分类结果可为城乡规划、资源管理、灾害监测等领域的决策提供重要的信息支持。分析地表变化基于时间序列的分类结果,可以监测和分析地表覆盖、土地利用等要素的动态变化。

遥感图像分类的方法监督分类利用人工训练样本对图像进行分类,能准确识别已知类型的地物信息。需要大量标注数据和复杂算法支持。无监督分类根据像素的光谱特征自动聚类分类,无需人工标注。效果可能不如监督分类,但无需大量训练数据。混合分类结合监督和无监督分类的优势,在无标注样本的情况下对图像进行分类,并根据人工验证结果不断优化分类模型。基于对象的分类将图像分割为若干个有意义的对象,再根据对象的光谱、纹理、形状等特征进行分类,效果更加精准。

监督分类1确定训练样本人工标注具有代表性的遥感影像区域,作为训练样本。2提取样本特征分析训练样本的光谱、纹理等特征,作为分类依据。3选择分类算法根据实际需求和数据特点,选用合适的监督学习算法。4训练分类模型利用训练样本对分类器进行训练,提高分类精度。5应用到新影像将训练好的模型应用于待分类的遥感影像。监督分类是通过人工标注训练样本的方式,利用机器学习算法对遥感影像进行自动分类的方法。它能够准确识别已知类型的地物信息,但需要大量的标注数据和复杂的算法支持。

无监督分类聚类分析无监督分类通过自动聚类算法,根据像素的光谱特征将图像划分为若干个同质区域。无需人工标注训练样本。优化聚类结果使用统计学或机器学习方法优化聚类结果,如确定最佳聚类数量,提高类别间分离度。人工解释类别将自动生成的类别与实际地物类型进行对应,赋予有意义的类别名称。这需要专家的经验和知识。迭代优化分类根据验证结果持续优化聚类算法和参数设置,不断提高分类精度和可靠性。

混合分类1数据预处理对遥感影像进行辐射校正、几何校正等预处理,提高数据质量。2无监督聚类利用无监督算法对影像进行自动聚类分析,划分出初步的类别。3监督样本标注人工标注部分聚类结果,作为训练样本用于监督学习。4模型训练优化结合监督和无监督信息,训练分类模型并不断优化。混合分类是一种集监督和无监督分类方法于一体的图像分类技术。它通过无监督聚类初步划分类别,再利用人工标注的少量样本进行监督训练,不断优化分类模型。这种方法能充分利用无监督分类的优势,同时又提高了分类的可靠性和精度。

基于对象的分类1图像分割首先将遥感影像分割为若干个有意义的对象,而不是基于单个像素进行分类。2特征提取分析每个对象的光谱、纹理、形状等特征,作为分类的依据。3模型训练利用训练样本对基于对象的分类模型进行学习,提高分类的准确性。4精准分类基于对象的分类能够获得更加精细的地物信息,满足各种应用需求。

基于像素的分类1影像预处理对遥感影像进行几何校正、辐射校正等预处理,优化数据质量。2特征提取从原始影像的光谱、纹理等特征中提取分