《遥感分类》PPT课件.ppt
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1、第九讲 遥感影像分类 1主要内容主要内容 n遥感影像分类遥感影像分类 n非监督分类非监督分类 n监督分类监督分类n遥感影像分类处理中的几个问题遥感影像分类处理中的几个问题2一、遥感影像分类一、遥感影像分类 3分类前分类前分类后分类后非监督非监督分类分类4分类前分类前分类后分类后分类分类5分类前分类前分类后分类后分类分类6一、遥感影像分类一、遥感影像分类 遥感影像分类的概念及原理遥感影像分类的概念及原理 遥感影像分类的特点和原则遥感影像分类的特点和原则 遥感影像的分类顺序遥感影像的分类顺序 影像分类统计量影像分类统计量 7概念及原理概念及原理 特点和原则特点和原则 分类顺序分类顺序 分类统计量分
2、类统计量一、遥感影像分类一、遥感影像分类 概念:是指通过对遥感影像中各类地物的光谱信息和空间信息的分析来选择特征,并将特征空间划分为互不重叠的子空间,将影像中各像元划归到各子空间的过程。8概念及原理概念及原理 特点和原则特点和原则 分类顺序分类顺序 分类统计量分类统计量一、遥感影像分类一、遥感影像分类 原始影像原始影像亮度值亮度值9概念及原理概念及原理 特点和原则特点和原则 分类顺序分类顺序 分类统计量分类统计量一、遥感影像分类一、遥感影像分类 原理:根据各类样本内在的相似性将相似的种类(像元)合并,将不相似的种类(像元)分开,使各像元在特征空间的分布按其相似性分割或合并成一些集群。10概念及
3、原理概念及原理 特点和原则特点和原则 分类顺序分类顺序 分类统计量分类统计量一、遥感影像分类一、遥感影像分类 11概念及原理概念及原理 特点和原则特点和原则 分类顺序分类顺序 分类统计量分类统计量一、遥感影像分类一、遥感影像分类 同类地物在相同条件下应具有相同或相似的信息特征。12概念及原理概念及原理 特点和原则特点和原则 分类顺序分类顺序 分类统计量分类统计量一、遥感影像分类一、遥感影像分类 混合像元的存在常使得同类地物的特征向量也不尽相同。30m R10m R13概念及原理概念及原理 特点和原则特点和原则 分类顺序分类顺序 分类统计量分类统计量一、遥感影像分类一、遥感影像分类 影像分类的关
4、键问题之一是选择适当的分类规则(或叫分类器),通过分类器把影像数据划分为尽可能符合实际情况的不同类别。14概念及原理概念及原理 特点和原则特点和原则 分类顺序分类顺序 分类统计量分类统计量一、遥感影像分类一、遥感影像分类 最简单的分类器就是密度分割或灰度分层。15概念及原理概念及原理 特点和原则特点和原则 分类顺序分类顺序 分类统计量分类统计量一、遥感影像分类一、遥感影像分类 最简单的分类器就是密度分割或灰度分层。16概念及原理概念及原理 特点和原则特点和原则 分类顺序分类顺序 分类统计量分类统计量一、遥感影像分类一、遥感影像分类 遥感影像分类的特点:多变量的影像分类 17概念及原理概念及原理
5、 特点和原则特点和原则 分类顺序分类顺序 分类统计量分类统计量一、遥感影像分类一、遥感影像分类 18概念及原理概念及原理 特点和原则特点和原则 分类顺序分类顺序 分类统计量分类统计量一、遥感影像分类一、遥感影像分类 19概念及原理概念及原理 特点和原则特点和原则 分类顺序分类顺序 分类统计量分类统计量一、遥感影像分类一、遥感影像分类 分类原则:不能孤立地根据个别变量数值分类,要从整个向量数据特征出发,按空间集群分布来分类。一个集群(类)在特征空间的位置用其均值向量表示。实质是把多维特征空间划分为若干区域(子空间)的过程。20概念及原理概念及原理 特点和原则特点和原则 分类顺序分类顺序 分类统计
6、量分类统计量一、遥感影像分类一、遥感影像分类 21概念及原理概念及原理 特点和原则特点和原则 分类顺序分类顺序 分类统计量分类统计量一、遥感影像分类一、遥感影像分类 (1)像元i和像元j之间的相关系数22概念及原理概念及原理 特点和原则特点和原则 分类顺序分类顺序 分类统计量分类统计量一、遥感影像分类一、遥感影像分类 (2)像元i和像元j之间的相似系数23概念及原理概念及原理 特点和原则特点和原则 分类顺序分类顺序 分类统计量分类统计量一、遥感影像分类一、遥感影像分类 (3)像元i和像元j之间的欧几里德距离24概念及原理概念及原理 特点和原则特点和原则 分类顺序分类顺序 分类统计量分类统计量一
7、、遥感影像分类一、遥感影像分类 (4)像元i和像元j之间的绝对距离25概念及原理概念及原理 特点和原则特点和原则 分类顺序分类顺序 分类统计量分类统计量一、遥感影像分类一、遥感影像分类 (5)马氏距离(Mahalanobis)26概念及原理概念及原理 特点和原则特点和原则 分类顺序分类顺序 分类统计量分类统计量一、遥感影像分类一、遥感影像分类 (6)二类均值的标准化距离(g类和h类)27二、非监督分类二、非监督分类 28二、非监督分类二、非监督分类 也叫也叫“边学习边分类法边学习边分类法”。是是在在没没有有先先验验类类别别知知识识(训训练练场场地地)情情况况下下,根根据据影影像像本本身身的的统
8、统计计特特征征及及自自然然点点群群的的分分布来划分地物类别。布来划分地物类别。各各类类别别内内涵涵不不能能由由该该分分类类方方法法得得出出,要要根据地面实况调查和比较来决定。根据地面实况调查和比较来决定。29三、非监督分类三、非监督分类 K-mean K-mean ISODATAISODATA 30K-mean K-mean ISODATAISODATA二、非监督分类二、非监督分类 K-meanK-mean原理原理:通过迭代通过迭代,移动各个基准类别的中心移动各个基准类别的中心,直至直至得到最好的聚类结果为止。得到最好的聚类结果为止。31K-mean K-mean ISODATAISODATA
9、确定初始类别中心判断样本至各类的距离将样本分到较近的类S中重新计算类S的中心类中心是否变化?迭代结束否是K-mean算法流程图32K-mean K-mean ISODATAISODATAK-mean具体步骤33K-mean K-mean ISODATAISODATA二、非监督分类二、非监督分类 K=5的分类结果34K-mean K-mean ISODATAISODATA二、非监督分类二、非监督分类 K=10的分类结果35K-meanK-mean ISODATAISODATA二、非监督分类二、非监督分类 ISODATAISODATA分类原理:分类原理:在初始状态给出图像粗糙的分类,然后基于一定原
10、则在类别间重新组合样本,直到分类比较合理为止。主要步骤:n按照某个原则选择一些初始类聚类中心。n计算像素与初始类别中心的距离,把该像素分配到最近的类别中。n计算并改正重新组合的类别中心36K-meanK-mean ISODATAISODATA二、非监督分类二、非监督分类 n按照某个原则选择一些初始类聚类中心。按照某个原则选择一些初始类聚类中心。在实际操作中,要把初始聚类数设定得大一些,同时引入各种对迭代次数进行控制的参数,如控制迭代的总次数、每一类别最小像元数、类别的标准差、比较相邻两次迭代效果以及可以合并的最大类别数等,在整个迭代过程中,不仅每个像元的归属类别在调整,而且类别总数也在变化。在
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