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第6章: 遥感数字图像计算机解译.ppt

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第6章: 遥感数字图像计算机解译.ppt

第六章 遥感数字图像的计算机解译本章要点v 遥感数字图像的性质与特点v 遥感数字图像的自动分类v 遥感图像多种特征的抽取v 遥感图像解译专家系统1烟台师范学院地理与资源管理学院1、数字图像的性质和特点v 遥感数字图像 遥感数字图像是以数字表示的遥感图像 ,其最基本的单元是像素 .像素是成像过程的采样点 ,也是计算机处理图像的最小单元 .像素具有空间特征和属性特征 . 像素的属性特征采用亮度值来表达 . 正像素 ;混合像素2烟台师范学院地理与资源管理学院1、数字图像的性质和特点二、遥感数字图像的特点™ 便于计算机处理与分析™ 图像信息损失少™ 抽象性强3烟台师范学院地理与资源管理学院1、数字图像的性质和特点三 .遥感数字图像的表示方法1. 遥感数字图像是以二维数组来表示的 .4烟台师范学院地理与资源管理学院1、数字图像的性质和特点三 .遥感数字图像的表示方法2.遥感图像按照波段数量分为 1.单波段数字图像 SPOT 的全色波段 .2.多波段数字图像 TM的 7个波段数据 .3.多波段数字图像的三种数据格式1.BSQ格式 Band sequential2.BIP格式 Band interleaved by pixel3.BIL格式 Band interleaved by line5烟台师范学院地理与资源管理学院1、数字图像的性质和特点四 .航空像片的数字化v 空间采样 将航空像片具有的连续灰度信息转化为每行有 m个单元,每列有 n个单元的像素组合。v 属性量化 可得到每个像元的数字模拟量,与航空像片中对应位置上的灰度相对应。6烟台师范学院地理与资源管理学院2、遥感图像的计算机分类7烟台师范学院地理与资源管理学院一、分类原理与基本过程 遥感图像计算机分类的依据是遥感图像像素的相似度。常使用距离和相关系数来衡量相似度。 采用距离衡量相似度时,距离越小相似度越大。 采用相关系数衡量相似度时,相关程度越大,相似度越大。 遥感图像计算机分类方法 监督分类法 选择具有代表性的典型实验区或训练区,用训练区中已知地面各类地物样本的光谱特性来 “训练 ”计算机,获得识别各类地物的判别函数或模式,并以此对未知地区的像元进行分类处理,分别归入到已知的类别中。 非监督分类 是在没有先验类别(训练场地)作为样本的条件下,即事先不知道类别特征,主要根据像元间相似度的大小进行归类合并(即相似度的像元归为一类)的方法。8烟台师范学院地理与资源管理学院一、分类原理与基本过程 遥感数字图像计算机分类基本过程v 根据图像分类目的选取特定区域的遥感数字图像,需考虑图像的空间分辨率、光谱分辨率、成像时间、图像质量等。v 根据研究区域,收集与分析地面参考信息与有关数据。v 根据分类要求和图像数据的特征,选择合适的图像分类方法和算法。制定分类系统,确定分类类别。v 找出代表这些类别的统计特征v 为了测定总体特征,在监督分类中可选择具有代表性的训练场地进行采样,测定其特征。在非监督分类中,可用聚类等方法对特征相似的像素进行归类,测定其特征。v 对遥感图像中各像素进行分类。v 分类精度检查。v 对判别分析的结果进行统计检验。9烟台师范学院地理与资源管理学院二、图像分类方法1、监督分类( 1)、最小距离分类法Step 2 – for eachunclassified pixel,calculate the distance toaverage for each trainingarea10烟台师范学院地理与资源管理学院

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