這是監(jiān)督與非監(jiān)督ppt，包括了遙感影像分類特點(diǎn)，遙感影像分類方法，那監(jiān)督與非監(jiān)督到底有什么不同呢？監(jiān)督分類與非監(jiān)督分類的比較，最小距離分類公式，監(jiān)督與非監(jiān)督分類法的結(jié)合，總結(jié)等內(nèi)容，歡迎點(diǎn)擊下載。

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監(jiān)督與非監(jiān)督分類法的異同 常規(guī)的遙感統(tǒng)計(jì)分類方法主要是根據(jù)地物光譜的反射特征，基于單個(gè)像元進(jìn)行操作，但由于遙感數(shù)據(jù)一般帶有綜合光譜信息的特點(diǎn)(即一個(gè)像元有時(shí)是地面各類地物光譜的總和)，致使計(jì)算機(jī)分類面臨著諸多模糊對(duì)象，導(dǎo)致精度降低。為此，人們不斷研究嘗試新的分類方法。 圖像分類的目的是將圖像中每個(gè)像元根據(jù)其在不同波段的光譜亮度、空間結(jié)構(gòu)特征或者其他信息，按照某種規(guī)則或算法劃分為不同的類別(趙英時(shí)．遙感應(yīng)用分析原理與方法)。最簡單的分類是只利用不同波段的光譜亮度值進(jìn)行單像元自動(dòng)分類。另一種則不僅考慮像元的光譜亮度值，還利用像元和其周圍像元之間的空間關(guān)系，如圖像紋理、特征大小、形狀、方向性、復(fù)雜l生和結(jié)構(gòu)對(duì)像元進(jìn)行分類。因此，它比單純的單像元光譜分類復(fù)雜，且計(jì)算量也大。對(duì)于多時(shí)段的圖像，時(shí)間變化引起的光譜及空間特征的變化也是非常有用的信息。 遙感影像分類特點(diǎn) 使用工具 計(jì)算機(jī)中ENVI、ERDAS、IMAGINE等軟件 分析單位 每個(gè)像元 分析對(duì)象 在多光譜圖像中，分析影像中不同地物的 1、空間信息（空間結(jié)構(gòu)） 2、光譜信息（光譜亮度） 3、像元與周圍像元空間關(guān)系（圖像紋理、 特 征大小、形狀、方向性、復(fù)雜性和結(jié)構(gòu)） 分類過程 選擇特征，并將特征空間劃分為互不重疊的子空 間，然后將影像中各個(gè)像元?jiǎng)潥w到子空間 去。 輔助層 城市規(guī)劃圖、城市人口密度圖（城市土地利用） 遙感影像分類方法 按照利用圖像要素的不同 1.基于圖像灰度值的分類 2.基于圖像紋理的分類 3. 基于多源信息融合的分類 根據(jù)具體應(yīng)用的數(shù)學(xué)方法不同 1. 統(tǒng)計(jì)法(決策分類法) 2.語言結(jié)構(gòu)法(句法方法) 3. 模糊法 4. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法 根據(jù)是否已知訓(xùn)練樣本的分類數(shù)據(jù) 1.監(jiān)督分類 （人工參與程度） 2.非監(jiān)督分類 又稱訓(xùn)練分類法，即用被確認(rèn)類別的樣本像元去識(shí)別其他未知類別像元的過程. 也稱為聚類分析或點(diǎn)群分析。即在多光譜圖像中搜尋、定義其自然相似光譜集群組的過程。 監(jiān)督分類與非監(jiān)督分類的比較 原理 假定訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)在光譜空間的分布是服從高斯正態(tài)分布規(guī)律，然后通過計(jì)算標(biāo)本(像元)屬于各組(類)的概率，將標(biāo)本歸屬于概率最大的一組．用最大似然法分類。 過程 1、確定訓(xùn)練樣本，計(jì)算各類統(tǒng)計(jì)特征值，建立分類判別函數(shù)2、逐點(diǎn)掃描影像各像元，帶入函數(shù)，求出其屬于各類的概率，將待判斷像元?dú)w屬于判別函數(shù)概率最大的一組 優(yōu)點(diǎn) 錯(cuò)誤最小精度高，通過協(xié)方差矩陣考慮了類型內(nèi)部的變化對(duì)符合正態(tài)分布的樣本／聚類組而言，是監(jiān)督分類中較準(zhǔn)確的分類器，因?yàn)榭紤]的因素較多。 缺點(diǎn) 人工采樣方法工作量大，效率低，人為誤差干擾當(dāng)輸入波段增加時(shí)，計(jì)算時(shí)間相應(yīng)增加 原理 各像元點(diǎn)劃歸到距離它最近的類別中心所在的類。 過程 ① 確定地區(qū)和波段，配準(zhǔn)備分量；② 選擇 訓(xùn)練區(qū)；③ 根據(jù)各訓(xùn)練區(qū)圖像數(shù)據(jù)，計(jì)算M ；④ 將訓(xùn)練區(qū)外圖像像元逐類代入上式，按判別規(guī)則比較大小，得到類別；⑤ 產(chǎn)生分類圖像；⑥ 檢驗(yàn)結(jié)果，如果錯(cuò)誤較多需要重新訓(xùn)練區(qū)；⑦ 輸出專題圖像． 優(yōu)點(diǎn) 不存在不分類的像素；計(jì)算量��；只用均值一個(gè)參數(shù)，就避免了在樣本數(shù)較少的情況下，協(xié)方差矩陣計(jì)算不準(zhǔn)確而引起的誤差。 缺點(diǎn) 分類精度不高，沒有考慮到類型的變化性，可能誤分對(duì)于內(nèi)部變化較小的類型如水體，就可能分類象素過多，即把本不屬于這類的象素歸入這類. 過程 ①確定需要分類的地區(qū)和使用的波段和特征分類數(shù)，檢查所用各波段或特征分量是否相互已經(jīng)位置配準(zhǔn)：② 根據(jù)已掌握的典型地區(qū)的地面情況，在圖像上選擇訓(xùn)練區(qū)；③ 計(jì)算圖像的協(xié)方差矩陣；根據(jù)選出的各類訓(xùn)練區(qū)的圖像數(shù)據(jù)，計(jì)算各類均值，確定分類半徑；④ 分類，將訓(xùn)練區(qū)以外的圖像像元逐個(gè)逐類地代入公式，對(duì)于每個(gè)像元，分幾類就計(jì)算幾次，最后比較所得馬氏距離的大小，選擇最大值得出類別；⑤ 產(chǎn)生分類圖，給每一類別規(guī)定一個(gè)值。 優(yōu)點(diǎn) 考慮到類型的內(nèi)部變化；在必須考慮統(tǒng) 汁指標(biāo)的場合，比最小距離法更有用． 缺點(diǎn) 在協(xié)方差矩陣中使用較大的值易于導(dǎo)致對(duì)模板(Signature)過渡分類 原理 求通過選取訓(xùn)練區(qū)，詳細(xì)了解分類類別(總體)的特征，并以較高的精度設(shè)定每個(gè)分類類別的光譜特征上限值和下限值（確定分割點(diǎn)），以便構(gòu)成特征子空間，．如落入某個(gè)特征子空間中，則屬于該類，．對(duì)于一個(gè)未知類別的像素來說，如落人所有特征子空問中，則屬于未知類型 優(yōu)點(diǎn) 快捷簡單，因?yàn)閷?duì)每一個(gè)模板的每一波段與數(shù)據(jù)文件值進(jìn)行對(duì)比的上下限都是常量，，節(jié)省了處理時(shí)間 缺點(diǎn) 由于平行六面體有“角”，因此象素在光譜意義上與模板的平均值相差很遠(yuǎn)時(shí)也被分類 原理 它從樣本平均迭代來確定聚類的中心，在每一次迭代時(shí)，在不改變類別數(shù)目的前提下改變分類。然后將樣本平均矢量之差小于某一指定閾值的類別對(duì)合并起來，或根據(jù)樣本協(xié)方差矩陣來決定其分裂與否。 主要環(huán)節(jié) 聚類、集群分裂和集群合并 分類過程 ①初始隨機(jī)的選擇中心Cmax；②計(jì)算其他像元離這些中心的距離，按照最小距離規(guī)則劃分到其對(duì)應(yīng)的集群中 ③重新計(jì)算每個(gè)集群的均值，按照前面定義的參數(shù)合并或分開集群組； ④重復(fù)②和③ ，直到達(dá)到最大不變像元百分比，或者最長運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)間。 優(yōu)點(diǎn) 聚類過程不會(huì)在空間上偏向數(shù)據(jù)文件的最頂或最底下的象素 缺點(diǎn) 費(fèi)時(shí) 動(dòng)態(tài)聚類法 假設(shè) 假定被用來表示樣本空間的聚類中心的個(gè)數(shù)是預(yù)先知道的。 優(yōu)點(diǎn) 通過最小空間距離達(dá)到均衡狀態(tài)，缺點(diǎn)是不能自動(dòng)確定聚類數(shù) 遙感影像的監(jiān)督分類與非監(jiān)督分類的理論、分類過程以及具體方法都不相同，在分類思路上有著本質(zhì)的差別。而且由于同物異譜和同譜異物現(xiàn)象的存在，用單一的分類方法對(duì)影像進(jìn)行分類其精確度往往不能滿足應(yīng)用目的要求。因此，在影像分類中，這兩種方法并不能夠完全割裂開來，具體選擇哪種方法取決于圖像的特征、應(yīng)用要求和所利用的計(jì)算機(jī)軟硬件環(huán)境，根據(jù)實(shí)際的需要，合理科學(xué)靈活的運(yùn)用這兩種方法，必要的時(shí)可混合使用兩種方法，使影像分類達(dá)到預(yù)期的目的。 總結(jié) 監(jiān)督分類和非監(jiān)督分類的根本區(qū)別點(diǎn)在于是否利用訓(xùn)練區(qū)來獲取鮮艷的類別知識(shí)，監(jiān)督分類根據(jù)訓(xùn)練區(qū)提供的樣本選擇特征參數(shù)，建立判別函數(shù)，對(duì)待分類點(diǎn)進(jìn)行分類。也可以說，選擇好好區(qū)是監(jiān)督分類的關(guān)鍵。 相比而言，非監(jiān)督分類不需要更多的先驗(yàn)知識(shí)，它根據(jù)地物光譜統(tǒng)計(jì)特性進(jìn)行分類。因此，非監(jiān)督分類方法簡單，且具有一定的分類精度。sYE紅軟基地

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