首都师范大学学报(自然科学版)第25卷 第3期2004年9月
Journal of Capital Normal University
(Natural Science Edi tion)
Vol.25,No.3Sept. 2004
遥感图像分类方法的研究
潘建刚 赵文吉 宫辉力
(资源环境与地理信息系统北京市重点实验室,北京 100037)
摘要
本文较全面地讨论了遥感图像监督分类和非监督分类中的各种分类方法,及该方法的优缺点、适用场合,并作了简单评价,以期对遥感图像分类方法的研究有新的突破.
关键词:遥感,图像分类,分类方法.中图分类号:TP 753
收稿日期:2003-10-10
0 引 言
随着卫星遥感图像和航空遥感图片分辨率的不断提高,人们可以从遥感图像中获得更多的有用的数据和信息.伴随着/数字地球0概念的提出,越来越多的民用场合需要用到遥感图像,包括资源调查,自然灾害观测、大气气象预报等.由于不同场合遥感图像的应用对遥感图像处理提出了不同的要求,所以图像处理中重要的环节)))图像分类也就显得尤为重要,经过多年的努力,形成了许多经典的分类方法和算法.本文主要研究和讨论了遥感图像分类技术的分类方法和算法,并且作了简要的评价.
图像分类是模式分类(Pattern Classification)在图像处理中的应用[1~3]
,它完成将图像数据从二维灰度空间转换到目标模式空间的工作.分类的结果是将图像根据不同属性划分为多个不同类别的子区域.图像分类器(Image Classifier)的定义如下:给定一个二值均匀测度函数P ,如果图像中某个区域满足一定意义下的均匀特性,则该区域P 值为真,否则为假.对图像的一个分类就是获得图像的一个划分X 1,X 2,,,X n ,其中X i 代表第i 类属性的区域,该划分应满足:(1)G N i =1X i =f (x ,y ),X i X <,X i H X j =<其中f (x ,y )是像素点的总集.(2)X i 是连通
的、(3)如果X i ,X j 相邻,且P (X i )=True,P (X j )=Ture,但P (X i G X j )=False.理想的分类器应具有两种性质:(1)分类过程的可重复性,由其他测试者采用相同数据能够获得相同的结论;(2)鲁棒性(Robustness),对输入数据的微小改变不敏感,即输入的微小变化或随机噪声不会影响输出结果的有效
性.一般地,分类后不同的图像区域之间性质差异应尽可能地大,而区域内部性质应保证平稳特性.图像分类过程主要有4个步骤,如下图:
预处理
训练集选择
特征选择
分类
图1 图象分类流程
(1)图像数据的预处理(Preprocessing),对观测数据作成像处理,以及图像的几何矫正、量化、采样、预滤波、去噪声等处理.
(2)训练集选择,从待处理数据中抽取出具普遍性、代表性的数据作为训练样本.
(3)特征提取(Feature E xtraction),从样本数据中提取特征矢量,完成样本空间到特征空间的转换,特征应反映观测目标的特性.
(4)图像分类运算(Classification),基于特征矢量集采用特定的分类器对特征空间进行划分,完成分类工作.
下面的论述将主要围绕着分类算法展开.遥感图像分类主要依据是地物的光谱特征,既地物电磁波辐射的多波段测量值,这些测量值可以用作遥感
图像分类的原始特征变量.分类是对图像上每个像素按照亮度并接近程度给出对应类别,以达到大致区分遥感图像中多种地物的目的.目前所用遥感图像分类方法主要有监督分类和非监督分类.
1 监督分类方法
监督分类是一种常用的精度较高的统计判决分类,在已知类别的训练场地上提取各类训练样本,通过选择特征变量、确定判别函数或判别规则,从而把图像中的各个像元点划归到各个给定类的分类方法
[4~6]
,这种分类方法就是监督分类.主要步骤包
括:1)选择特征波段;2)选择训练区;3)选择或构造训练分类器;4)对分类精度进行评价.它主要有最小距离分类、马氏距离分类、Parallelpipe 、最大似然分类(给出一具体实例)等方法.111 最小距离
最小距离(又称光谱距离)判别规则.计算象素矢量与每一个模板的平均矢量的光谱距离.用光谱距离分类的等式是建立在欧氏距离的基础上的,公式如下:
d (x ,M i )=
E n
k =1
(x
k
-m ik )
2
1P 2
其中:
n :波段数(维数)k :某一特征波段i :某一聚类中心M i :第i 类样本均值
m ik :第i 类中心第k 波段的象素值
d (x ,M i ):象素点x 到第i 类中心M i 的距离分类步骤:
最小距离判别方法的主要步骤如下:1确定地区和波段,配准备分量;o选择训练区;
?根据各训练区图像数据,计算M i ;
?将训练区外图像像元逐类代入上式,按判别规则比较大小,得到类别;
?产生分类图像;
?检验结果,如果错误较多需要重新训练区;?输出专题图像.
这种方法的优点是,由于每一个象素总归有一个样本平均值与之最为靠近,因此不存在不分类的象素;计算量小,只计算均值参量,而且矩阵计算也比较简单,因此这种方法节省计算机机时;另外,这
种方法只用均值一个参数,避免用协方差矩阵,就避免了在样本数较少的情况下,协方差矩阵计算不准确而引起的误差.缺点是,有些不应分类(按用户指明的某一限度)的象素被分类,但这一问题可以通过设定阈值除去那些离分类最远的象素得以缓解;没有考虑到类型的变化性,如城市类型的象素,其差异很大,可能与模板的平均值之间的距离就要大些,如果用这种判别规则,有些本属于城市类型的象素,则可能误分;相反,对于内部变化较小的类型如水体,就可能分类象素过多,即把本不属于这类的象素归入这类,因为属于该类的象素与其平均值的距离肯定比不属子该类的象素与其平均值的距离近.112 Mahalanobis 距离(马氏距)
除用于等式中的协方差矩阵不一样,Mahalanobis 距离与最小距离相似
[7]
.这种距离定义
考虑了变量间(样本)相关性的影响,是一种更广义的距离定义.等式中已计算了方差与协方差,因此内部变化较大的聚类组将产生内部变化同样较大的类,反之亦然.例如:正确分类的象素可能与其平均值的距离大于属于水体类型的象素值与其平均值的距离,因为对水体类型来说,一般内部变化不大.马氏距公式如下:
D =(X -M c )T (Cov -1
c )(X -M c )
其中:
D :Mahalanobis 距离C :某一特定类
X :象素的测量矢量
M c :类型C 的模板的平均矢量
Co v c :类型C 的模板中象素的协方差矩阵T :转置函数
象素将被归入到D 值最小的类型C 中.
马氏距离分类方法的主要步骤:
1确定需要分类的地区和使用的波段和特征分类数,检查所用各波段或特征分量是否相互已经位置配准:
o根据已掌握的典型地区的地面情况,在图像上选择训练区;
?计算图像的协方差矩阵;根据选出的各类训练区的图像数据,计算各类均值,确定分类半径;
?分类,将训练区以外的图像像元逐个逐类地代入公式,对于每个像元,分几类就计算几次,最后比较所得马氏距离的大小,选择最大值得出类别;
?产生分类图,给每一类别规定一个值,如分
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10类,就定每一类分别为1,2,,10,分类后的像元值便用类别值代替,最后得到的分类图像就是专题图像.由于最大灰阶值等于类别数,在监视器上显示时需要给各类加上不同的彩色;
检验结果,如果分类中错误较多,需要重新选择训练区再作以上各步,直到结果满意为止.
这种方法的优点是,考虑到类型的内部变化;在必须考虑统计指标的场合,比最小距离法更有用.缺点是,在协方差矩阵中使用较大的值易于导致对模板(Signature)过渡分类,如果在聚类组成训练样本中象素的分布离散程度较高,则协方差矩阵中就会出现大值;计算起来比最小距离法慢;Mahalanobis距离是参数形式的,意味着每一输入波段的数据必须是正态分布的.
113平行体分类
通过设定在各轴上的一系列分割点,将多维特征划分成分别对应不同分类类别的互不重叠的特征子空间的分类方法.这种方法要求通过选取训练区,详细了解分类类别(总体)的特征,并以较高的精度设定每个分类类别的光谱特征上限值和下限值,以便构成特征子空间.对于一个未知类别的像素来说,它的分类取决于它落入哪个类别特征子空间中.如落入某个特征子空间中,则属于该类,如落入所有特征子空间中,则属于未知类型,因此平行体分类方法要求训练区样本的选择必须覆盖所有的类型,在分类过程中,需要利用待分类像素光谱特征值与各个类别特征子空间在每一维上的值域进行内外判断,检查其落入哪个类别特征值方体中,直到完成各像素的分类.
这种方法的优点是,快捷简单,因为对每一个模板的每一波段与数据文件值进行对比的上下限都是常量;对于一个首次进行的跨度较大的分类,通常比较有用,这一判别规则可以很快缩小分类数,从而避免了更多的耗时计算,节省了处理时间(如最小距离、Mahalanobis距离或最大似然).缺点是由于平行六面体有/角0,因此象素在光谱意义上与模板的平均值相差很远时也被分类.
114最大似然/贝叶斯分类
最大似然分类是图像处理中最常用的一种监督分类方法[8],它利用了遥感数据的统计特征,假定各类的分布函数为正态分布,在多变量空间中形成椭圆或椭球分布,也就是和中个方向上散布情况不同,按正态分布规律用最大似然判别规则进行判决,得到较高准确率的分类结果.否则,用平行六面体或最小距离分类效果会更好.
最大似然/贝叶斯分类公式如下:
D=ln(a c)-[015ln(|Cov c|)]-
[015(X-M c)T(Cov-1c)(X-M c)]
其中:
D:加权距离(可能性)
c:某一特征类型
X:象素的测量矢量
M c:类型C的样本平均矢量
a c:任一象素属于类型C的百分概率(缺省为110,或根据先验知识输入)
Co v c:类型C的样本中的象素的协方差矩阵
|Cov c|:Co v c的行列式
|Cov-1c|:Cov c的逆矩阵
ln:自然对数函数
T:转置函数
分类步骤:
1确定需要分类的地区和使用的波段和特征分类数,检查所用各波段或特征分量是否相互已经位置配准;
o根据已掌握的典型地区的地面情况,在图像上选择训练区;
?计算参数,根据选出的各类训练区的图像数据,计算M c和Cov c,确定先验概率a c;
?分类,将训练区以外的图像像元逐个逐类地代入公式,对于每个像元,分几类就计算几次,最后比较大小,选择最大值得出类别;
?产生分类图,给每一类别规定一个值,如分10类,就定每一类分别为1,2,,,10,分类后的像元值便用类别值代替,最后得到的分类图像就是专题图像.由于最大灰阶值等于类别数,在监视器上显示时需要给各类加上不同的彩色;
?检验结果,如果分类中错误较多,需要重新选择训练区再作以上各步,直到结果满意为止.
这种方法的优点是,对符合正态分布的样本P聚类组而言,是监督分类中较准确的分类器,因为考虑的因素较多;与Mahalanobis距离一样.通过协方差矩阵考虑了类型内部的变化.缺点是,扩展后的等式计算量较大,当输入波段增加时,计算时间相应增加;最大似然是参数形式的,意味着每一输入波段必须符合正态分布;在协方差矩阵中有较大值时,易于对模板分类过头,如果在聚类组或训练样本中的象素分
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布较分散,则模板的协方差矩阵中会出现大值.
如试验区为香港港岛地区,主要地物类型包括森林、草地、岩体、水体、居民建筑用地、道路、沙滩等.实验选用的遥感资料为Landsat TM 数据,获取于1996年3月3日.如图2所示,图像大小为400行@600列,空间分辨率约为30m,覆盖大约220km 2
.为突出分类数据的多维性,我们选用了TM 的6个波段(C H1,C H2,C H3,C H4,C H5,C H7),其中C H1是蓝色波段,C H2是绿色波段,CH3是红色波段,C H4为近红外波段,C H5和C H7为中红外波段(分别是1155~ 1.75L m 和2108~2135L m).当a c =01864时,由表2可计算出正确率是82184%,分类结果比较满意
.
图2 原始图像(5,4,3合成)
表1 训练样本和测试样本
类别代号
类别名称训练样本个数
测试样本个数
C1海水体14050C2陆地水体6150C3城区13250C4裸露地10750
C5城市绿地6250C6林地14150C7稀疏植被10750C8
沙滩
90
50
表2 最大似然法的分类误差矩阵
实际
分 类
c1c2c3c4c5c6c7c8总计
c148600000054c223300000136c307480100056c400045300351c500113416043c600007490056c700113044049c80003200055总计
50
50
50
50
50
50
50
50
400图3 分类结果图
2 非监督分类方法
非监督分类是在没有先验类别知识的情况下,根据图像本身的统计特征及自然点群的分布情况来
划分地物类别的分类处理.监督分类可以有效地开发数据内容,但需要充足的信息可以决定地表信息的先验概率,不但监督分类训练样区的选择需要各种丰富的知识与经验,且需要当地土地覆盖的一些具体资料信息
[4~6]
.主要步骤包括:1)定义一系列参
数如最大类别数、迭代终止条件;2)执行分类;3)为各个类分配颜色和具有实际意义的名称;4)对分类
精度进行评价.非监督分类是在没有先验类别作为
样本的条件下,主要根据像元间相似性的大小进行归类合并的方法.它主要有:K 平均分类(K means)、ISODATA 方法.211 K 平均分类
K 平均分类方法假定被用来表示样本空间的聚类中心的个数是预先知道的.这种假定本身在某种程度上限制了这一方法的利用.它使聚类域中所有样本到聚类中心的距离平方和最小,这是在误差平方和准则的基础上得来的.K 平均算法由下述步骤组成:
(1)任意选择k 个初始聚类中心z 1(1)、z 2(1)、,、z g (1),一般选择给定样本集的前k 个样本作为初始聚类中心.
(2)第k 次迭代,若+x -z j (k )+<+x -z i (k )+,式中i =1,2,,,k ,i X j ,则x I f j (k ),f j (k )为聚类中心是z j (k )的样本集.于是分配各样本x 到k 个聚类域.
(3)由(2)的结果,计算新的聚类中心
z j (k +1)=
1
N j E X I f j
(k )
x , j =1,2,+,K
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这样使f j(k)中的所有点到新的聚类中心的距离平方和最小.
(4)若z j(k+1) 聚类中心数K、初始聚类中心的选择、样本输入的次序,以及样本的几何特性等均影响k平均算法的进行过程.对这种算法虽然无法证明其收敛性,但当模式类之间彼此远离时这个算法所得的结果是令人满意的. 212ISODATA分类方法 I SODATA是Iterative Sel-f Organizing Data Analysis Techniques A的缩写,A是为发音的方便而加入的, ISODATA意为迭代自组织数据分析技术[9]. ISODATA算法是利用合并和分开的一种著名的聚类方法.它从样本平均迭代来确定聚类的中心,在每一次迭代时,首先在不改变类别数目的前提下改变分类.然后将样本平均矢量之差小于某一指定阈值的每一类别对合并起来,或根据样本协方差矩阵来决定其分裂与否.主要环节是聚类、集群分裂和集群合并等处理. 算法原理: 1指定和输入有关的迭代限值参数 K)要求的聚类中心数; H n)一个聚类中心域中至少具有样本个数的阈值; H s)标准差的阈值; H c)归并系数,聚类中心间距离的阈值; L)能归并的聚类中心对的最大数; I)允许迭代次数. 另在执行算法前,应先指定C个初始聚类中心,表示为z1,z2,,z c;C不一定等于所要求的聚类中心数K;z1,z2,,z c可为给定模式中的任意样本. 2具体步骤 (1)定算法的参数K、H n、H s、H c、L、I; (2)配N个样本到C个聚类中心.若+x-z j+ <+x-z i+,i=1,2,,,C,i X j,则x I f j其中f j 表示分到聚类中心z j的样本子集,为f j中的样本数; (3)对任意的j,N j (4)新聚类中心Z j Z j= 1 N j E x I f j X,j=1,2,,,C (5)计算聚类域f j中的样本与它们相应的聚类 中心的平均距离D j D j=1 N E x I f j +x-z j+j=1,2,,,C (6)计算总的平均距离 D D= 1 N E c j=1 N j D j 其中N为样本集中的样本总数; (7)判别 a)若这是最后一次迭代,置H c=0,且转到第十 一步; b)若C[K P2,则转入下一步; c)若C\2K或这是偶次迭代,则转第十一步; 否则继续; (8)标准差R ij R ij=1 N j E x I f j (x ik-z ij)2 i=1,2,,,n;j=1,2,,,C 其中n是样本模式的维数,x ik是f j中第K个样本的 第i分量,z ij是z j的第i分量.R j的每个分量表示f j 中样本沿主要坐标轴的标准差; (9)找R j中的最大分量,j=1,2,,,C,用R j max 表示; (10)如果对任意的R j max>H s,j=1,2,,,C,存 在有 a)D j> D和N j>2(H N+1) 或 b)C[K P2 则Z j分裂成两个新的聚类中心Z+j和Z-j,删去Z j, 并使C=C+ 1.对应于R j max的Z j分量上加上一给 定量C j,而Z j的其它分量保持不变来构成Z+j.对应 于R j max的Z j的分量上减去C j,而Z j的其它分量保 持不变来构成Z-j.规定C j是R j max的一部分,C j= K R j max,0 到这两个新的聚类中心Z+j和Z-j之间有一个足够 可检测的距离差别,但又不能太大,以致使原来的聚 类域的排列全部改变.如果发生分裂则转第二步,否 则继续. (11)计算所有聚类中心的两两距离D ij. D ij=+z i-z j+, i=1,2,+,C-1;j=1,2,+,C. (12)比较距离D ij与参数H c,取出L个D ij 90首都师范大学学报(自然科学版)2004年 的聚类中心,?D i 1j 1,D i 2j 2,+,D iljl 8,其中D i 1j 1 (13)从D i 1j 1着手,开始一对对归并,算出新的聚类中心 z * l = 1N il +N il [N il (z il )+N jl (z jl )], l =1,2,+,L . 删去z il 和z jl ,并使C =C -1.注意:仅允许一对对归并,并且一个聚类中心只能归并一次.经实验得出,更复杂的归并有时反而产生不良的后果. (14)如果是最后一次迭代则算法结束,否则a)如果用户根据判断要求更改算法中的参数,则转第一步; b)如果对下次迭代参数不需要修改,则转第二步. 每次回到算法的第一步或第二步就计为一次迭代,I =I + 1. I SODATA 法的实质是以初始类别为/种子0施行自动迭代聚类的过程.迭代结束标志着分类所依据的基准类别已经确定,它们的分布参数也在不断的/聚类训练0中逐渐确定,并最终用于构建所需要的判决函数.从这个意义上讲,基准类别参数的确定过程,也是对判决函数的不断调整和/训练0过程.这种方法的优点是、聚类过程不会在空间上偏向数据文件的最顶或最底下的象素,因为它是一个多次重复过程:该算法对蕴含于数据中的光谱聚类 组的识别非常有效,只要让其重复足够的次数,其任意给定的初始聚类组平均值对分类结果无关紧要;缺点是,比较费时,因为可能要重复许多次;没有解释象素的空间同质性. 3 结 论 对分类结果的后处理也是很重要的一步.由于非监督分类利用的只是图像的灰度统计特征,将图像分为不同的聚类城.在评价这类分类后的图像时,我们可以再利用其分类后图的统计,并借助类别间的距离或类别间的方差等图表,这些图表至少能反映出算法结果所得到的聚类域的几何特性,从而再来进行评价.阈值法只能处理监督分类结果的距离文件.在这种文件里,图像的灰度值与其分类时所采用的方法有关.阈值分析就是将这些最有可能被分错的点重新进行处理.若满足所给定的置信度后,仍然在这个类里,则其像素值不变;否则,就要发生变化. 目前,遥感应用中使用较多的仍是传统的分类方法,即监督分类和非监督分类两类分类方法.随着计算机计算能力的迅速提高,专家系统和神经网络等一些原先工程实现困难的新方法也在遥感图像处理中开始发挥作用.因此,多学科的交叉是遥感图像分类发展的重要方向,以期对遥感图像分类方法的研究有新的突破. 参 考 文献 1 黄宁,刘小军,朱敏慧,等.遥感图像分类技术研究.华北工学院测试技术学报,2001,15(2):86~92 2 杨凯.遥感图像处理原理和方法.北京:测绘出版社,1988 3 彭望 .遥感数据的计算机处理与地理信息系统.北京:北京师范大学出版社,1991,11 4 梅安新, 彭望,秦其明,等,遥感导论.北京:高等教育出版社,2001,7 5 傅肃性,等.遥感专题分析与地学图谱.北京:科学出版社2002,1 6 孙家 .遥感原理与应用.武汉:武汉大学出版社,2002,3 7 宁书年,等.遥感图像处理与应用.北京:地震出版社,1995,9 8 骆剑承,王钦敏,马江洪,等.遥感图像最大似然分类方法的EM 改进算法测绘学报,2002,31(3):234~2399 杨存建,周成虎.基于知识的遥感图像分类方法的探讨.地理学与国土研究,2001,17(1):72~77 (下转第80页) 91 第3期潘建刚等:遥感图像分类方法的研究 80首都师范大学学报(自然科学版)2004年 26亨斯托克.城市固体废物的处置与回收.北京:中国环境科学出版社,1993 27松明.固体废物的处理与处置.北京:高等教育出版社,1993 28王伟.我国的固体废物处理现状和发展.环境科学,1997,18(2):87 29朱永安.城市生活垃圾处理方法评述和综合处理方法的设想.环境工程,1997,15(1):52 30徐文龙.我国堀市垃圾处理技术的现状和展望.环境卫生工程,1996,(4):36 31施阳.北京市垃圾问题的现状与对策.环境科学研究,1998,11(3):40~41 32赵庆华.广州市城市垃圾处理的现状及发展策略,1998,11(3):42~44 33顾希贤.垃圾堆肥微生物接种实验.应用与环境生物学,1995,1(3):274~278 34寥宗文.工业废物的农用资源化:理论、技术和实践.北京:中国环境科学出版社,1996,[13]GB8172~87 35王迪.一种适于我国生活垃圾特性的焚烧技术.21世纪3中国城市垃圾问题对策研讨会4论文集,2000,11:199~202 The Analyzed and Compared About Disposal Status of Urban Domestic Garbage at Home and Aboard Li Jing Hua Luo Wang Xuejiang (Capital Normal Uni versity,Resources Envi roment and Tourism College,Beijing100037) (No.63Hi gh School of Beiji ng,Beijing100053) Abstract Today,the environment problem has become a focus topic with the most attention of the people,in which the resource utilization of urban domestic garbage is the most essential one.The resource utilization of urban domestic garbage is limited by various factors.So the progress in the resource utilization of garbage differs among the countries all over the world.Based on the field surve y and data analysis,this thesis analyzed and compared the disposal status of urban domestic garba ge at home and aboard on the aspects of the composition,classification and collec tion,incineration and composting of urban domestic garbage.Some important analysis was also made on the problems in the resource treatment and utilization of China as well as the measures to be taken for the problems aforementioned.Finally,some suggestions were set forth on the measures to improve the resource utilization level of garba ge based on the current utilization of urban domestic garbage in China. Key words:resource utilization of garbage,classification and collection,incineration composting. 作者简介李晶(1980)),女,北京大兴人,首都师范大学资源环境与旅游学院本科生,专业方向:地理科学. (上接第91页) The Research of Remote Sensing Image Classification Method Pan Jiangang Zhao Wenji Gong Huili (The Key Lab of Resource Environment and GIS of Beiji ng,Beijing100037) Abstract The paper discuss the kinds of classfication methods of supervised classification and unsupervised classification of remote sensing image remote sensing,and advantage disadvantage and suitable occasion,simple apprasement of the method,in order to have new breakthrough for the research of the classfication method of remote sensing image. Key words:remote sensing,image classfication,classfication methods. 作者简介潘建刚(1979)),男,江苏溧阳人,首都师范大学资源环学院硕士研究生,主要从事GIS应用方面的软件设计与开发工作及数据模型和算法研究. 实验四遥感图像分类 一、背景知识 图像分类就是基于图像像元的数据文件值，将像元归并成有限几种类型、等级或数据集的过程。常规计算机图像分类主要有两种方法：非监督分类与监督分类，本实验将依次介绍这两种分类方法。 非监督分类运用ISODATA（Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique)算法，完全按照像元的光谱特性进行统计分类，常常用于对分类区没有什么了解的情况。使用该方法时，原始图像的所有波段都参于分类运算，分类结果往往是各类像元数大体等比例。由于人为干预较少，非监督分类过程的自动化程度较高。非监督分类一般要经过以下几个步骤：初始分类、专题判别、分类合并、色彩确定、分类后处理、色彩重定义、栅格矢量转换、统计分析。 监督分类比非监督分类更多地要用户来控制，常用于对研究区域比较了解的情况。在监督分类过程中，首先选择可以识别或者借助其它信息可以断定其类型的像元建立模板，然后基于该模板使计算机系统自动识别具有相同特性的像元。对分类结果进行评价后再对模板进行修改，多次反复后建立一个比较准确的模板，并在此基础上最终进行分类。监督分类一般要经过以下几个步骤：建立模板(训练样本)分类特征统计、栅格矢量转换、评价模板、确定初步分类图、检验分类结果、分类后处理。由于基本的非监督分类属于IMAGINE Essentials级产品功能，但在IMAGINE Professional级产品中有一定的功能扩展，非监督分类命令分别出现在Data Preparation菜单和Classification菜单中，而监督分类命令仅出现在Classification菜单中。 二、实验目的 理解并掌握图像分类的原理，学会图像分类的常用方法：人工分类（目视解译）、计算机分类（监督分类、非监督分类）。能够针对不同情况，区别使用监督分类、非监督分类。理解计算机分类的常用算法实现过程。熟练掌握遥感图像分类精度评价方法、评价指标、评价原理，并能对分类结果进行后期处理。 三、实验内容（6课时） 1.非监督分类（Unsupervised Classification)； 2.监督分类（Supervised Classification)； 3.分类精度评价（evaluate classification）； 4.分类后处理（Post-Classification Process）； 四、实验准备 实验数据： 非监督分类文件：germtm.img 监督分类文件：tm_860516.img 监督模板文件：tm_860516.sig 五、实验步骤、方法 1、非监督分类（Unsupervised Classification) 龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/3914070434.html, 遥感图像分类方法综述 作者：胡伟强鹿艳晶 来源：《中小企业管理与科技·下旬刊》2015年第08期 摘要：对传统图像监督分类方法和非监督分类方法在遥感图像分类中的应用进行总结， 对基于人工神经网络、模糊理论、小波分析、支持向量机等理论的新的遥感图像分类方法进行了介绍，并对遥感图像分类方法研究的发展趋势做了展望。 关键词：遥感图像；监督分类；分类精度 1 概述 遥感就是远离地表，借助于电磁波来收集、获取地表的地学、生物学、资源环境等过程和现象的科学技术。遥感技术系统由四部分组成：遥感平台、传感器、遥感数据接收及处理系统、分析系统。遥感数据就是用遥感器探测来自地表的电磁波，通过采样及量化后获得的数字化数据。 2 传统遥感图像分类方法 2.1 非监督分类方法 非监督分类方法也称为聚类分析。进行非监督分类时，不必对遥感图像影像地物获取先验类别知识，仅依靠遥感图像上不同类别地物光谱信息进行特征提取，根据图像本身的统计特征的差别来达到分类的目的。主要的算法有：K-均值聚类（K-means）算法和迭代自组织数据分析法（Iterative Self-organizing Data Analysis Techniques A， ISODATA）等。 2.2 监督分类方法 对于监督分类，训练区的选择要求有代表性，训练样本的选择要考虑到遥感图像的地物光谱特征，而且样本数目应能够满足分类的要求，否则，一旦样本数目超过一定的阈值时，分类器的精度便会下降。主要的算法有：最大似然分类（Maximum Likelihood classification，MLC）、最小距离分类、K-近邻分类等。 3 基于新理论的遥感图像分类方法 3.1 基于人工神经网络的遥感图像分类 在遥感图像的分类处理中，人工神经网络的输入层神经元表征遥感图像的输入模式。每一个输入层神经元对应于一个光谱波段，每一个输出层神经元则对应于一种土地覆盖类型。其 摘要 遥感图像分类一直是遥感研究领域的重要内容，如何解决多类别的图像的分类识别并满足一定的精度，是遥感图像研究中的一个关键问题，具有十分重要的意义。 遥感图像的计算机分类是通过计算机对遥感图像像素进行数值处理，达到自动分类识别地物的目的。遥感图像分类主要有两类分类方法:一种是非监督分类方法，另一种是监督分类方法。非监督分类方法是一个聚类过程，而监督分类则是一个学习和训练的过程，需要一定的先验知识。非监督分类由十不能确定类别属性，因此直接利用的价值很小，研究应用也越来越少。而且监督分类随着新技术新方法的不断发展，分类方法也是层出不穷。从传统的基十贝叶斯的最大似然分类方法到现在普遍研究使用的决策树分类和人工神经网络分类方法，虽然这些方法很大程度改善了分类效果，提高了分类精度，增加了遥感的应用能力。但是不同的方法有其不同优缺点，分类效果也受很多因素的影响。 本文在对国内外遥感图像分类方法研究的进展进行充分分析的基础上，应用最大似然分类法、决策树分类法对TM影像遥感图像进行了分类处理。在对分类实现中，首先对分类过程中必不可少的并影响分类效果的步骤也进行了详细地研究，分别是分类样本和分类特征；然后详细介绍两种方法的分类实验；最后分别分析分类结果图，采用混淆矩阵和kappa系数对两种方法的分类结果进行精度评价。 关键词:TM遥感影像，图像分类，最大似然法，决策树 题目：遥感图像几种分类方法的比较...................................... 错误！未定义书签。摘要.. (1) 第一章绪论 (3) 1.1遥感图像分类的实际应用及其意义 (4) 1.2我国遥感图像分类技术现状 (5) 1.3遥感图像应用于测量中的优势及存在的问题 (6) 1.3.1遥感影像在信息更新方面的优越性 (6) 1.3.2遥感影像在提取信息精度方面存在的问题 (6) 1.4研究内容及研究方法 (8) 1.4.1研究内容 (8) 1.4.2 研究方法 (8) 1.5 论文结构 (9) 第二章遥感图像的分类 (9) 2.1 监督分类 (9) 2.1.1 监督分类的步骤 (9) 2.1.2 最大似然法 (11) 2.1.3 平行多面体分类方法 (12) 2.1.4 最小距离分类方法 (13) 2.1.5监督分类的特点 (13) 2.2 非监督分类 (14) 2.2.1 K-means算法 (14) K-均值分类法也称为 (14) 2.2.2 ISODATA分类方法 (15) 2.2.3非监督分类的特点 (17) 2.4遥感图像分类新方法 (17) 2.4.1基于决策树的分类方法 (17) 2.4.2 人工神经网络方法 (19) 2.4.3 支撑向量机 (20) 2.4.4 专家系统知识 (21) 2.5 精度评估 (22) 第三章研究区典型地物类型样本的确定 (24) 3.1 样本确定的原则和方法 (24) 3.2 研究区地物类型的确定 (24) 3.3样本区提取方案 (25) 3.4 各个地物类型的样本的选取方法 (25) 3.4.1 建立目视解译标志 (25) 3.4.2 地面实地调查采集 (26) 3.4.3 利用ENVI遥感图像处理软件选取样本点 (26) 第四章遥感图像分类实验研究 (26) 4.1遥感影像适用性的判定 (26) 4.2分类前的预处理 (28) 4.2.1空间滤波的处理 (28) 4.2.2 频域滤波处理 (28) 4.3利用ENVI软件对影像按照不同的分类方法进行监督分类 (30) 4.3.1监督分类 (30) 4.3.2 决策树 (33) 4.4分类后的处理 (35) 遥感图像分类方法的国内外研究现状与发展趋势 遥感图像分类方法的研究现状与发展趋势 摘要：遥感在中国已经取得了世界级的成果和发展，被广泛应用于国民经济发展的各个方面，如土地资源调查和管理、农作物估产、地质勘查、海洋环境监测、灾害监测、全球变化研究等，形成了适合中国国情的技术发展和应用推广模式。随着遥感数据获取手段的加强，需要处理的遥感信息量急剧增加。在这种情况下，如何满足应用人员对于大区域遥感资料进行快速处理与分析的要求，正成为遥感信息处理面临的一大难题。这里涉及二个方面，一是遥感图像处理本身技术的开发，二是遥感与地理信息系统的结合，归结起来，最迫切需要解决的问题是如何提高遥感图像分类精度，这是解决大区域资源环境遥感快速调查与制图的关键。 关键词：遥感图像、发展、分类、计算机 一、遥感技术的发展现状 遥感技术正在进入一个能够快速准确地提供多种对地观测海量数据及应用研究的新阶段，它在近一二十年内得到了飞速发展，目前又将达到一个新的高潮。这种发展主要表现在以下4个方面： 1. 多分辨率多遥感平台并存。空间分辨率、时间分辨率及光谱分辨率普遍提高目前，国际上已拥有十几种不同用途的地球观测卫星系统，并拥有全色0．8～5m、多光谱3．3～30m的多种空间分辨率。遥感平台和传感器已从过去的单一型向多样化发展，并能在不同平台 上获得不同空间分辨率、时间分辨率和光谱分辨率的遥感影像。民用遥感影像的空间分辨率达到米级，光谱分辨率达到纳米级，波段数已增加到数十甚至数百个，重复周期达到几天甚至十几个小时。例如，美国的商业卫星ORBVIEW可获取lm空间分辨率的图像，通过任意方向旋转可获得同轨和异轨的高分辨率立体图像；美国EOS卫星上的MOiDIS-N传感器具有35个波段；美国NOAA的一颗卫星每天可对地面同一地区进行两次观测。随着遥感应用领域对高分辨率遥感数据需求的增加及高新技术自身不断的发展，各类遥感分辨率的提高成为普遍发展趋势。 2. 微波遥感、高光谱遥感迅速发展微波遥感技术是近十几年发展起来的具有良好应用前景的主动式探测方法。微波具有穿透性强、不受天气影响的特性，可全天时、全天候工作。微波遥感采用多极化、多波段及多工作模式，形成多级分辨率影像序列，以提供从粗到细的对地观测数据源。成像雷达、激光雷达等的发展，越来越引起人们的关注。例如，美国实施的航天飞机雷达地形测绘计划即采用雷达干涉测量技术，在一架航天飞机上安装了两个雷达天线，对同一地区一次获取两幅图像，然后通过影像精匹配、相位差解算、高程计算等步骤得到被观测地区的高程数据。高光谱遥感的出现和发展是遥感技术的一场革命。它使本来在宽波段遥感中不可探测的物质，在高光谱遥感中能被探测。高光谱遥感的发展，从研制第一代航空成像光谱仪算起已有二十多年的历史，并受到世界各国遥感科学家的普遍关注。但长期以来，高光谱遥感一直处在以航空为基础的研究发展阶段，且主要 第2期,总第64期国 土 资 源 遥 感No.2,2005 2005年6月15日RE MOTE SENSI N G F OR LAND&RES OURCES Jun.,2005 遥感图像分类方法研究综述 李石华1,王金亮1,毕艳1,2,陈姚1,朱妙园1,杨帅3,朱佳1 (1.云南师范大学旅游与地理科学学院,昆明 650092;2.云南省寄生虫病防治所,思茅 665000; 3.云南开远市第一中学,开远 661600) 摘要:综述了遥感图像监督分类和非监督分类中的各种方法,介绍了各种方法的优缺点、适用领域和应用情况,并作了简单评述,最后,展望了遥感图像分类方法研究发展方向和研究热点。 关键词:遥感;图像分类;分类方法 中图分类号:TP751 文献标识码:A 文章编号:1001-070X(2005)02-0001-06 0 引言 随着卫星遥感和航空遥感图像分辨率的不断提 高,人们可以从遥感图像中获得更多有用的数据和 信息。由于不同领域遥感图像的应用对遥感图像处 理提出了不同的要求,所以图像处理中重要的环 节———图像分类也就显得尤为重要,经过多年的努 力,形成了许多分类方法和算法。本文较全面地综 述了这些分类方法和算法,为遥感图像分类提供理 论指导。 1 遥感图像分类研究现状 在目前遥感分类应用中,用得较多的是传统的 模式识别分类方法,诸如最小距离法、平行六面体 法、最大似然法、等混合距离法(I S OM I X)、循环集群 法(I S ODAT A)等监督与非监督分类法。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”、 “异物同谱”现象的存在,往往出现较多的错分、漏分 现象,导致分类精度不高[1]。随着遥感应用技术的 发展,傅肃性等对P.V.Balstad(1986)利用神经网络 进行遥感影像分类的研究情况以及章杨清等在利用 分维向量改进神经网络在遥感模式识别中的分类精 度问题作了阐述[2], 孙家对M.A.Friedl(1992)和 C.E.B r odley(1996)研究的大量适用于遥感图像分类的决策树结构作了阐述[3],尤其是近年来针对高光谱数据的广泛应用,各种新理论新方法相继涌现,对传统计算机分类方法提出了新的要求[4,5]。 2 基于统计分析的遥感图像分类方法 2.1 监督分类 监督分类是一种常用的精度较高的统计判决分类,在已知类别的训练场地上提取各类训练样本,通过选择特征变量、确定判别函数或判别规则,从而把图像中的各个像元点划归到各个给定类的分类方法[2,3,6,7]。常用的监督分类方法有:K邻近法(K-Nearest Neighbor)、决策树法(Decisi on Tree Classifi2 er)和贝叶斯分类法(Bayesian Classifier)。主要步骤包括:①选择特征波段;②选择训练区;③选择或构造训练分类器;④对分类精度进行评价。 最大似然分类法(MLC)是遥感分类的主要手段之一。其分类器被认为是一种稳定性、鲁棒性好的分类器[8]。但是,如果图像数据在特征空间中分布比较复杂、离散,或采集的训练样本不够充分、不具代表性,通过直接手段来估计最大似然函数的参数,就有可能造成与实际分布的较大偏差,导致分类结果精度下降。为此,不少学者提出了最大似然分类器和神经网络分类器。改进的最大似然分类器多采用Gauss光谱模型作为条件概率密度函数模型,其中最简单的是各类先验概率相等的分类器(即通常所说的最大似然分类器),复杂的有Ediri w ickre ma等提出的启发式像素分类估计先验概率法。Mclachlang J 收稿日期:2004-11-23;修订日期:2005-03-15 基金项目:国家重点基础研究发展计划(973计划)项目(2003CB41505-11)、国家自然科学基金项目(40361007)和云南省自然科学基金项目(2002D0036M和2003C0030Q)资助。 遥感原理与应用 1.试述遥感图像分类的方法，并简单分析各种分类方法的优缺点。答：监督分类：1、最大似然法；2、平行多面体分类法:这种方法比较简单，计算速度比较快。主要问题 是按照各个波段的均值为标准差划分的平行多面体与实际地物类别数据点分布的点群形态不一致，也就造成俩类的互相重叠，混淆不清的情况；3、最小距离分类法:原理简单，分类精度不高，但计算速度快，它可以在快速浏览分类概况中使用。通常使用马氏距离、欧氏距离、计程距离这三种判别函数。主要优点：可充分利用分类地区的先验知识，预先确定分类的类别；可控制训练样本的选择，并可通过反复检验训练样本，以提高分类精度（避免分类中的严重错误）；可避免非监督分类中对光谱集群组的重新归类。主要缺点：人为主观因素较强；训练样本的选取和评估需花费较多的人力、时间；只能识别训练样本中所定义的类别，对于因训练者不知或因数量太少未被定义的类别，监督分类不能识别，从而影响分结果（对土地覆盖类型复杂的地区需特别注意）。 非监督分类：1、ISODATA； 2、K-Mean：这种方法的结果受到所选聚类中心的数目和其初始位置以及模式分布的几何性质和读入次序等因素的影响，并且在迭代的过程中又没有调整类别数的措施，因此不同的初始分类可能会得到不同的分类结果，这种分类方法的缺点。可以通过其它的简单的聚类中心试探方法来找出初始中心，提高分类结果；主要优点：无需对分类区域有广泛地了解，仅需一定的知识来解释分类出的集群组；人为误差的机会减少，需输入的初始参数较少（往往仅需给出所要分出的集群数量、计算迭代次数、分类误差的阈值等）；可以形成范围很小但具有独特光谱特征的集群，所分的类别比监督分类的类别更均质；独特的、覆盖量小的类别均能够被识别。主要缺点：对其结果需进行大量分析及后处理，才能得到可靠分类结果；分类出的集群与地类间，或对应、或不对应，加上普遍存在的“同物异谱”及“异物同谱”现象，使集群组与类别的匹配难度大；因各类别光谱特征随时间、地形等变化，则不同图像间的光谱集群组无法保持其连续性，难以对比。 遥感图像分类后处理 一、实验目的与要求 监督分类和决策树分类等分类方法得到的一般是初步结果，难于达到最终的应用目的。 因此，需要对初步的分类结果进行一些处理，才能得到满足需求的分类结果，这些处理过程就通常称为分类后处理。常用分类后处理通常包括：更改分类颜色、分类统计分析、小斑点处理（类后处理）、栅矢转换等操作。 本课程将以几种常见的分类后处理操作为例，学习分类后处理工具。 二、实验内容与方法 1.实验内容 1.小斑块去除 ●Majority和Minority分析 ●聚类处理（Clump） ●过滤处理（Sieve） 2.分类统计 3.分类叠加 4.分类结果转矢量 5.ENVI Classic分类后处理 ●浏览结果 ●局部修改 ●更改类别颜色 6.精度评价 1.实验方法 在ENVI 5.x中，分类后处理的工具主要位于Toolbox/Classification/Post Classification/； 三、实验设备与材料 1.实验设备 装有ENVI 5.1的计算机 2.实验材料 以ENVI自带数据"can_tmr.img"的分类结果"can_tmr_class.dat"为例。数据位于"...\13数据\"。其他数据描述： ?can_tmr.img ——原始数据 ?can_tmr_验证.roi ——精度评价时用到的验证ROI 四、实验步骤 1.小斑块去除 应用监督分类或者非监督分类以及决策树分类，分类结果中不可避免地会产生一些面 积很小的图斑。无论从专题制图的角度，还是从实际应用的角度，都有必要对这些小图斑进行剔除或重新分类，目前常用的方法有Majority/Minority分析、聚类处理（clump）和过滤处理（Sieve）。 1)Majority和Minority分析 Majority/Minority分析采用类似于卷积滤波的方法将较大类别中的虚假像元归到该 类中，定义一个变换核尺寸，主要分析（Majority Analysis）用变换核中占主要地位（像元数最多）的像元类别代替中心像元的类别。如果使用次要分析（Minority Analysis），将用变换核中占次要地位的像元的类别代替中心像元的类别。 下面介绍详细操作流程： （1）打开分类结果——"\12.分类后处理\数据\can_tmr_class.dat"； （2）打开Majority/Minority分析工具，路径为Toolbox /Classification/Post Classification/Majority/Minority Analysis，在弹出对话框中选择"can_tmr_class.dat"，点击OK； （3）在Majority/Minority Parameters面板中，点击Select All Items选中所有的类别，其他参数按照默认即可，如下图所示。然后点击Choose按钮设置输出路径，点击OK执行操作。 遥感影像云识别方法综述 国内外对云的检测与分类研究较多，有较多的研究成果报道。其方法大致可以分为两类，一类是基于光谱的方法，主要利用云在不同的光谱波段有不同反射特征，大部分以灰度阈值或灰度聚类的方法实现，主要用于多光谱影像，早期研究较多。如用于A VHRR的ISCCR 法（ROSSOW，1989）、CLA VR法（STOWE，1991）和用于的C02法（WGLIE，1994），近期亦研究用于MODIS的一些云识别与分类的方法，主要为以前方法的改造。另一类是基于纹理的方法主要应用云影像的灰度空间分布特征。纹理特征常以统计模型法、结构法、场模型法或频域/空域联合分析法来度量。其中尤以传统的统计模型研究较多，如灰度共生矩阵（GLCM）、灰度差分矩阵（GLDM）、灰度差分矢量（GLDV）、和差直方图（SADH）等，新近提出的一些方法如场模型法中的分形分维、马尔可夫随机场方法，频域/空域联合分析法中的Gabor变换、小波变换等，有不少的研究成果报道。 1. 基于光谱特征的方法： 主要有ISCCP方法、APLOOL方法、CO薄片法、CLAVR方法等。 ISCCP方法主要由Rossow(1989)Seze和Rossow(1991a)及RossowG和arder(1993)和等开发研制，检测方法中公用到窄的可见光波段（0.6）和红外窗区波段的资料。它假定观测辐射办一自晴空和云两种情况（这两种大气状况相联系的辐射值变化并不相互重叠），把每一个像元的观测辐射值与晴空辐射值比较，若两者的差大于晴空辐射值本身的变化时，定该像元点为云点。因此算法依赖于阈值，阈值勤的大小就确定了晴空计值中不确定性的大小，当像元的车射值明显有别于晴空像元时，认为像元被云覆盖，但当像元部分被云覆盖时，会发生误判。 算法主要由有五部分组成： （1）单一红外图像的空间对比试验。 （2）三个连续红处图像的时间对比试验。 （3）可见光和红外图像的空间/时间的累计统计合成。 （4）每5天的可见光和红处辐射的晴空合成。 （5）每个像元的可见光和红外辐射阈值勤的选取。 APOLLO（The A VHRR Processing scheme Over cloud Land and Ocean）算法主要由Saunders和Kriebel（1988），Kriebel等（1989）和Gesell（1989）研制开发，它利用了A VHRR 五个全分辨探测通道资料。在五个通道资料的基础上，像元被认为是有云像元，必须满足几个条件：像元的反射率比所设定的阈值高或温度比所设定的阈值低；通道2与通道1的比值介于0.7和1.1之间；通道4和通道5的亮度温差大于所设定的阈值；若像元在海洋上，其空间均一性还要大于设定的阈值。若像元通过了所有的多光谱云检测，像元为晴空，只要有一个未通过，就认为像元被云污染，因此这个检测方法具有保守性。利用其中的两个检测，。设定不同的阈值，可区分完全云覆盖像元和部分云覆盖像元。 CKA VR(The NOAA Cloud Advanced Very High Resolution Radiometer)算法（Phase I）(Stowe et al.,1991)利用A VHRR五个通道资料在全球范围内进行云检测。它同样采用了一系列判识阈值，不同之处在于采用2*2的像元矩阵作为判识单位。当2*2的像素点数列中4个像素点全不通过有云判识时，像元矩阵为无云；4个像素点全通过有云识别时，像素点矩阵为完全云盖；4个像素点中有1至3个像元通过有云判识时，认为像元矩阵是混合型。如果被判识为云或混合型的像元矩阵中的4个像元，满足另类晴空检测条件，像元矩阵被重新判别为晴空像元。根据下垫面性质和观测时间的不同，把算法分为白天海洋、白天陆地、夜间海洋和夜间陆地四类。在后来的改进方案中，用9天的合成晴空辐射作为晴空辐射值，并对云污染的像元进行分类。 遥感图像分类方法综述 刘佳馨 摘要：伴随着科学技术在我们的生活中不断发展，遥感技术便应运而生，而遥感图像因成为遥感技术分析中的不可缺少的依据，变得备受关注。在本文中，以遥感图像分类方法为研究中心，从传统分类方法、近代分类方法两个方面对分类方法进行了介绍，并以此为基础对分类思想及后续处理进行说明，进而展望了遥感图像分类的研究趋势和发展前景。 关键词：遥感图像；图像分类；分类方法 1 引言 遥感，作为采集地球数据及其变化信息的重要技术手段，在世界范围内的各个国家以及我国的许多部门、科研单位和公司等，例如地质、水体、植被、土壤等多个方面，得到广泛的应用，尤其在监视观测天气状况、探测自然灾害、环境污染甚至军事目标等方面有着广泛的应用前景。伴随研究的深入，获取遥感数据的方式逐渐具有可利用方法多、探测范围广、获取速度快、周期短、使用时受限条件少、获取信息量大等特点。遥感图像的分类就是对遥感图像上关于地球表面及其环境的信息进行识别后分类，来识别图像信息中所对应的实际地物，从而进一步达到提取所需地物信息的目的。 2 遥感图像分类基本原理 遥感是一种应用探测仪器，在不与探测目标接触的情况下，从远处把目标的电磁波特性记录下来，并且通过各种方法的分析，揭示出物体的特征性质及其变化的综合性探测技术。图像分类的目的在于将图像中每个像元根据其不同波段的光谱亮度、空间结构特征或其他信息，按照某种规则或算法划分为不同的类别。而遥感图像分类则是利用计算机技术来模拟人类的识别功能，对地球表面及其环境在遥感图像上的信息进行属性的自动判别和分类，以达到提取所需地物信息的目的。 3 遥感图像传统分类方法 遥感图像传统分类方法是目前应用较多，并且发展较为成熟的分类方法。从分类前是否需要获得训练样区类别这一角度进行划分，可将遥感图像传统分类方法分为两大类，即监督分类（supervised classification）和非监督分类(Unsupervised SVM分类方法在人脸图像分类中的应用 摘要：本文首先简要综述了人脸识别技术中不同的特征提取方法和分类方法；然后介绍了支持向量机（SVM）的原理、核函数类型选择以及核参数选择原则以及其在人脸分类识别中了应用，最后通过在构建的人脸库上的仿真实验观测观测不同的特征提取方法对人脸识别率的影响、不同的学习样本数对人脸识别率的影响、支持向量机选用不同的核函数后对人脸识别率的影响、支持向量机选用不同的核参数后对人脸识别率的影响。 一、人脸识别简介 人脸识别也就是利用计算机分析人脸图象，进而从中提取出有效的识别信息,用来“辨认”身份的一门技术。人脸识别技术应用背景广泛，可用于公安系统的罪犯身份识别、驾驶执照及护照等与实际持证人的核对、银行及海关的监控系统及自动门卫系统等。 常见的人脸识别方法包括基于KL变换的特征脸识别、基于形状和灰度分离的可变形模型识别、基于小波特征的弹性匹配、基于传统的部件建模识别、基于神经网络的识别、基于支持向量机的识别等。其中特征脸方法、神经网络方法、基于支持向量机的方法等是基于整体人脸的识别，而基于提取眼睛等部件特征而形成特征向量的方法就是基于人脸特征的识别。 虽然人类的人脸识别能力很强，能够记住并辨别上千个不同人脸，可是计算机则困难多了。其表现在：人脸表情丰富；人脸随年龄增长而变化；人脸所成图象受光照、成象角度及成象距离等影响；而且从二维图象重建三维人脸是病态过程，目前尚没有很好的描述人脸的三维模型。另外，人脸识别还涉及到图象处理、计算机视觉、模式识别以及神经网络等学科，也和人脑的认识程度紧密相关。这诸多因素使得人脸识别成为一项极富挑战性的课题。 通常人类进行人脸识别依靠的感觉器官包括视觉、听觉、嗅觉与触觉等。一般人脸的识别可以用单个感官完成，也可以是多感官相配合来存储和检索人脸。而计算机的人脸识别所利用的则主要是视觉数据。另外计算机人脸识别的进展还受限于对人类本身识别系统的认识程度。研究表明，人类视觉数据的处理是一个 基于遥感影像的建筑物提取研究方法综述 摘要：遥感影像上建筑物提取的基础理论研究始于20世纪80年代，随着遥感技术的不断进步，遥感影像的分辨率及精确度越来越高以及快速发展的城市在城市空间数据库方面的巨大要求。现在城市空间数据库需要对数据快速获取更新，又因为遥感影像本身具有的现时性，更新速度快的特点。在城市空间数据库的更新、城市动态监测、城市变化监测以及“智慧城市”建设等方面有着重要的使用价值。本文介绍基于不同遥感影像提取建筑物的基本方法和几个发展趋势。主要包括SAR图像，LIDAR点云数据，高光谱影像，航空影像等多种源数据不同的提取方法，以及不同数据来源的优缺点。同时对建筑物提取研究中需要解决的问题和研究趋势进行了总结。 1.引言 城市地区的遥感影像中，超过8成的目标是建筑物和道路，所以对建筑物和道路的识别和提取式遥感影像地物提取的主要研究方向，除道路和建筑物以外，剩下的大部分都是植被，在城市中绿地的面积占了一定的比例，在建筑物的提取中，建筑物在遥感影像中容易受到植被的干扰，如何高效率、高质量的剔除植被对建筑物的影响成了建筑物提取的关键。进行建筑物提取的主要应用有城区自动提取、 地图更新、城市变化监测、城市规划、三维建模、数字化城市建立等诸多方面，如何实现建筑物的快速、高精度、自动化提取成为目前的研究热点。目前对绿地和水体的自动提取已经比较成熟，而道路和建筑物由于其自身的复杂性导致自动提取困难，本文主要提出了目前遥感影像建筑物提取研究的热点及其发展趋势。 2.建筑物提取的历史发展 快速准确地获取不同类型城市建筑的空间位置、形状等信息具有极其重要的意义，在城市规划、城市动态监测、城市三维建模、地形图更新、地籍调查等方面有广泛的应用。目前，对自动建立城市三维模型和实现城市虚拟现实的需求越来越多，利用大比例尺航空影像获取城市建筑物的三维几何信息和表面纹理，是实现“三维城市”建模的有效途径之一。 到目前为止，利用高分辨率航空相片或卫星影像提取建筑物等人工地物信息的方法大体分为两类：其一，利用图像信息结合高程信息进行建筑物信息提取，因为城市里的建筑物有一定的高度信息，通过建筑物与周围环境（地面）之间的高差进行屋顶边界的提取，这种方法大多需要一定的辅助数据如DEM、DSM等一类具有地物高程数据的影像。其二，利用高空间分辨率遥感影像数据结合计算 模式识别及其在图像处理中的应用 摘要：随着计算机和人工智能技术的发展，模式识别在图像处理中的应用日益广泛。综述了模式识别在图像处理中特征提取、主要的识别方法（统计决策法、句法识别、模糊识别、神经网络）及其存在的问题，并且对近年来模式识别的新进展——支持向量机与仿生模式识别做了分析和总结，最后讨论了模式识别亟待解决的问题并对其发展进行了展望。 关键词：模式识别；图像处理；特征提取；识别方法 模式识别诞生于20世纪20年代，随着计算机的出现和人工智能的发展，模式识别在60年代初迅速发展成一门学科。它所研究的理论和方法在很多学科和领域中得到广泛的重视，推动了人工智能系统的发展，扩大了计算机应用的可能性。图像处理就是模式识别方法的一个重要领域，目前广泛应用的文字识别（ MNO）就是模式识别在图像处理中的一个典型应用。 1.模式识别的基本框架 模式识别在不同的文献中给出的定义不同。一般认为，模式是通过对具体的事物进行观测所得到的具有时间与空间分布的信息，模式所属的类别或同一类中模式的总体称为模式类，其中个别具体的模式往往称为样本。模式识别就是研究通过计算机自动地（或者人为进行少量干预）将待识别的模式分配到各个模式类中的技术。模式识别的基本框架如图1所示。 根据有无标准样本，模式识别可分为监督识别方法和非监督识别方法。监督识别方法是在已知训练样本所属类别的条件下设计分类器，通过该分类器对待识样本进行识别的方法。如图1，标准样本集中的样本经过预处理、选择与提取特征后设计分类器，分类器的性能与样本集的大小、分布等有关。待检样本经过预处理、选择与提取特征后进入分类器，得到分类结果或识别结果。非监督模式识别方法是在没有样本所属类别信息的情况下直接根据某种规则进行分类决策。应用于图像处理中的模式识别方法大多为有监督模式识别法，例如人脸检测、车牌识别等。无监督的模式识别方法主要用于图像分割、图像压缩、遥感图像的识别等。 遥感图像分类方法研究综述 摘要 本文概述了遥感图像分类的概念和原理，详细探讨了传统的遥感分类方法，对各种方法的进行了定性的比较与分析。然后介绍了分别基于GPU、计算机集群和刀片机服务器的三种加快分类速度的途径，最后展望了遥感图像分类方法的发展方向和研究热点。 关键词：遥感；图像分类；监督分类；非监督分类；GPU；机群系统；刀片机 1．引言 在遥感图像处理的研究中，无论是专业信息提取，地物变化预测，还是专题地图制作等都离不开分类。遥感图像分类有类别多，混合度大和计算量大的特点，分类方法的优劣直接关系到分类的精度和速度。由于遥感图像本身的空间分辨率以及“同物异谱”和“异物同谱”现象的存在，往往出现较多的错分、漏分现象，导致分类精度不高[1]，如何实现图像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, 也是研究的焦点[2]。 2．遥感图像分类原理 遥感图像通过亮度值或像素值的高低差异及空间变化表示不同地物的差异，如不同类型的植被、土壤、建筑物及水体等，这也是区分不同地物的理论依据。利用光谱特征（地物电磁波辐射的多波段测量值）或纹理等空间结构特征，按照某种规则就能对地物在遥感图像上的信息进行识别与分类。图像分类的目标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，进而把影像诸像元划分到各子空间去，从而实现分类[3]。 3．传统分类方法 遥感影像的计算机分类方法可分为两种：统计判决分类和句法模式识别。前者通过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。后者则需要了解图像结构信息, 从而对其进行分类。传统的分类方法一般为统计判决分类, 如最大似然法、K均值法等。近年来发展的分类新方法则多采用句法方法, 如专家系统法和决策树分类法等。 根据是否已知训练样本的分类数据，统计模式方法可分为监督分类、非监督分类。下面将具体介绍监督分类、非监督分类以及其它分类（如模糊分类和人工神经网络分类）的典型算法及其主要步骤。 3.1 监督分类 监督分类是一种常用的精度较高的统计判决分类,在已知类别的训练场地上提取各类训练样本,通过选择特征变量、确定判别函数或判别规则,把图像中的各个像元点划归到各个给定类[4-7]。常用的监督分类方法有最小距离分类、平行六面体分类、最大似然分类等。主要步骤包括：（1）选择特征波段；（2）选择训练区；（3）选择或构造训练分类器；（4)对分类精度进行评价。 3.1.1 最小距离分类 最小距离分类的基本思想是按照距离判决函数计算象素点与每一个聚类中心的光谱距离，将该像素点归到距离最近的类别。该分类方法的距离判决函数是建立在欧氏距离的基础上的，公式如下： 图像识别技术研究现状综述 简介： 图像识别是指图形刺激作用于感觉器官，人们辨认出它是经验过的某一图形的过程,也叫图像再认。在图像识别中,既要有当时进入感官的信息,也要有记忆中存储的信息。只有通过存储的信息与当前的信息进行比较的加工过程，才能实现对图像的再认。图像识别技术是以图像的主要特征为基础的，在图像识别过程中，知觉机制必须排除输入的多余信息,抽出关键的信息。在人类图像识别系统中，对复杂图像的识别往往要通过不同层次的信息加工才能实现。对于熟悉的图形,由于掌握了它的主要特征，就会把它当作一个单元来识别，而不再注意它的细节了。这种由孤立的单元材料组成的整体单位叫做组块，每一个组块是同时被感知的。图像在人类的感知中扮演着非常重要的角色，人类随时随处都要接触图像。随着数字图像技术的发展和实际应用的需要，出现了另一类问题，就是不要求其结果输出是一幅完整的图像，而是将经过图像处理后的图像，再经过分割和描述提取有效的特征，进而加以判决分类，这就是近20年来发展起来的一门新兴技术科学一图像识别。它以研究某些对象或过程的分类与描述为主要内容，以研制能够自动处理某些信息的机器视觉系统，代替传统的人工完成分类和辨识的任务为目的。 图像识别的发展大致经历了三个阶段：文字识别、图像处理和识别及物体识别：文字识别的研究是从1950年开始的，一般是识别字母、数字和符号，并从印刷文字识别到手写文字识别，应用非常广泛，并且已经研制了许多专用设备。图像处理和识别的研究，是从1965年开始的。过去人们主要是对照相技术、光学技术的研究，而现在则是利用计算技术、通过计算机来完成。计算机图像处理不但可以消除图像的失真、噪声，同时还可以进行图像的增强与复原，然后进行图像的判读、解析与识别，如航空照片的解析、遥感图像的处理与识别等，其用途之广，不胜枚举。物体识别也就是对三维世界的认识，它是和机器人研究有着密切关系的一个领域，在图像处理上没有特殊的难点，但必须知道距离信息，并且必须将环境模型化。在自动化技术已从体力劳动向部分智力劳动自动化发展的今天，尽管机器人的研究非常盛行，还只限于视觉能够观察到的场景。进入80年代，随着计算机和信息科学的发展，计算机视觉、人工智能的研究已成为新的动向 图像识别与图像处理的关系： 在研究图像时，首先要对获得的图像信息进行预处理（前处理）以滤去干扰、噪声，作几何、彩色校正等，以提供一个满足要求的图像。图像处理包括图像编码，图像增强、图像压缩、图像复原、图像分割等。对于图像处理来说，输入是图像，输出（即经过处理后的结果）也是图像。图像处理主要用来解决两个问题：一是判断图像中有无需要的信息；二是确定这些信息是什么。图像识别是指对上述处理后的图像进行分类，确定类别名称，它可以在分割的基础上选择需要提取的特征，并对某些参数进行测量，再提取这些特征，然后根据测量结果做出分类。为了更好地识别图像，还要对整个图像做结构上的分析，对图像进行描述，以便对图像的主要信息做一个好的解释，并通过许多对象相互间的结构关系对图像加深理解，以便更好帮助和识别。故图像识别是在上述分割后的每个部分中，找出它的形状及纹理特征，以便对图像进行分类，并对整个图像做结构上的分析。因而对图像识别环节来说，输入是图像（经过上述处理后的图像），输出是类别和图像的结构分析，而结构分析的结果则 遥感图象分类方法综述 李海洋 (东北林业大学) [摘 要] 论述了目前在遥感领域常用的遥感图象分类方法及其应用,指出了未来遥感图象分类方法的发展趋势。 [关键词] 遥感图象;分类方法;监督分类;非监督分类 Summarization Of Classification Method Of RS Image Li H aiyang (N ortheast F orestry University) Abstract:This paper states the comm on classification methods of RS image and their application,points out the future development tendency of RS classification method. K ey w ords:RS image;classification method;supervision classification;unsupervision classification 遥感影像主要通过像元亮度值的差异或其空间梯度变化来表示不同地物间的差异。像元间的亮度差异反映了地物的光谱信息的差异,而空间变化的差异则反映了地物的空间信息,这是遥感影像分类的物理依据。 遥感影像分类是遥感技术应用研究中不可避免的问题之一。在目前的遥感分类应用中,用得较多的是传统的模式识别分类方法,诸如最小距离法、平行六面体法、最大似然法、等混合距离法(IS OMIX)、循环集群法(IS ODA2 T A)等监督非监督分类法。其分类结果由于遥感影像本身的空间分辨率以“及同物异谱”“异物同谱”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。并且随着遥感技术的纵深发展,遥感数据的时间、空间和光谱分辨率不断提高,传统的分类方法(如最大似然法、K-均值法等)已经不能满足分类精度的要求,因此需采用新的分类方法来提高遥感图像分类精度。本文对目前常用的遥感图象分类方法做了简单概述。 1 计算机自动分类 111 非监督分类 所谓“非监督”,是仅凭遥感图像地物的光谱特征的分布规律,随其自然地进行分类。其分类的结果,只是对不同类别达到了区分,但(在联机过程中)并不确定类别的属性:其类属是通过事后对各类的光谱响应曲线进行分析,以及与实地调查时间相比较后确定的。非监督分类中,主要算法有混合距离法(IS OMIX)、循环集群法(IS ODAT A)和合成序列积群方法等。 尽管非监督分类较少受人为因素的影响,不需要对地面有许多实际的了解,但由于“同谱异质“、”同质异谱“以及混合像元等现象的存在,许多专家认为非监督分类的结果不如监督分类令人满意,非监督分类不适用于对山区耕地的精确分类,只适用于图像中的类已知且特别规则和做大概的分类。如Jose.A在进行土地覆盖Π土地利用制图时,先采用非监督分类大体确定类别,然后再进行细致分类[13],而Hegarat2MascleS.Letal在利用多时相的ERS图像和雷达数据识别土地覆盖类型时,则强调了非监督分类的优势[14]。ThomH. C.etal则提出了一种多时相比值数据非监督分类法,并强调了该法不仅简单易行,而且精度高。112 监督分类 监督分类又称训练区分类,它的最基本特点是在分类之前人们通过实地的抽样调查,配合人工目视判读,对遥感图像上某些抽样区中影像地物的类别属性已有了先验的知识,计算机便按照这些已知类别的特征去“训练“判决函数,以此完成对整个图像的分类。经典的监督分类法有最大似然法、平行六面体法、Mahaanobis距离法和最小距离法等。 与非监督分类相比,监督分类有一定的优势,但其所产生的分类结果往往也有较多的错分、漏分情况,导致分类精度降低。因此,在提取土地利用信息时,为了提高监督分类精度,总会在图像分类前或分类过程中采取一些措施。图像分类前采取的措施主要是针对训练区的,因为监督分类的精度与训练区的选择是密切相关的。吴健平和杨星卫两人提出了训练样本纯化的理论和方法,并经试验研究表明,训练样本纯化后,各类型间的发散度、样本像元的概率密度函数、高斯分布的拟合度以及分类结果的精度都得到不同程度的提高。BabanS.M.J.和LukerC.两人通过问卷调查选择训练区,在保证训练区选择无误的基础上,提高了分类精度。有的学者还针对传统的手工训练区提取方法的局限性,提出了训练区自动或半自动提取方法,有的则研究了组成训练集的样本之间的距离对分类精度的影响。基于分类过程中的“同质异谱”、“同谱异质”现象。许多专家提出了改善方法,在对青岛市的数据进行监督分类时,平宗良对“同质异谱”现象使用了分别采样的方法,从而得到了令人满意的结果。潘贤章、曾志远在处理长江三峡地区资源遥感图像时,提出了“同质异谱”问题可采用类型细分的方法来解决。“同谱异质”带来的错分类,可引进地理控制系统对其校正,从而提高成图精度。莫源富、周立新在利用T M数据监测土地利用动态变化时,提出并 ? 4 ? 林 业 科 技 情 报 2008V ol140N o11遥感图像分类
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