第十一章 遥感数字图像分类

一、遥感数字图像分类的基础概念

遥感数字图像分类是利用遥感技术获取的数字图像，通过计算机算法对图像中的像素或像素组进行类别划分的过程。这一过程旨在将具有相似特征的地物归为同一类别，从而实现对地表覆盖类型的自动识别和分类。遥感数字图像分类在地理信息系统（GIS）、环境监测、城市规划、农业管理等领域具有广泛应用。

遥感数字图像分类的基础在于图像的光谱特征、空间特征和纹理特征。光谱特征反映了地物对不同波长电磁波的反射或发射特性，是分类的主要依据。空间特征则描述了地物在图像中的空间分布和形态，有助于区分不同地物。纹理特征则通过分析图像中像素或像素组的灰度变化模式，提供额外的分类信息。

二、遥感数字图像分类的常用算法

1. 监督分类

监督分类是一种基于已知类别样本的分类方法。它首先从训练区中选取具有代表性的样本，计算各类别的统计特征，然后利用这些特征对整幅图像进行分类。常用的监督分类算法包括最大似然法、最小距离法、支持向量机（SVM）等。

最大似然法：假设各类别在特征空间中的分布服从正态分布，通过计算像素属于各类别的概率，将像素归为概率最大的类别。

最小距离法：计算像素与各类别中心之间的距离，将像素归为距离最小的类别。

支持向量机（SVM）：通过寻找一个最优超平面，将不同类别的样本分开，实现分类。SVM在处理高维数据和非线性分类问题时表现出色。

2. 非监督分类

非监督分类是一种无需已知类别样本的分类方法。它通过分析图像中像素的光谱相似性，将像素自动聚类成若干个类别。常用的非监督分类算法包括K-均值聚类、ISODATA算法等。

K-均值聚类：将图像中的像素分为K个簇，每个簇的中心由簇内所有像素的平均值确定。通过迭代更新簇中心，直到满足收敛条件。

ISODATA算法：是一种改进的K-均值聚类算法，它允许在聚类过程中动态调整簇的数量，以更好地适应数据的分布。

三、遥感数字图像分类的流程

1. 数据预处理

数据预处理是遥感数字图像分类的第一步，包括辐射校正、几何校正、图像增强等。辐射校正用于消除传感器和大气对图像的影响，提高图像的光谱质量。几何校正则用于校正图像的几何变形，使图像与地理坐标系统对齐。图像增强则通过滤波、锐化等操作，提高图像的视觉效果和分类精度。

2. 特征提取

特征提取是从原始图像中提取出用于分类的特征。常用的特征包括光谱特征（如波段均值、标准差等）、空间特征（如形状、大小等）和纹理特征（如灰度共生矩阵、小波变换等）。特征提取的质量直接影响分类的精度和效率。

3. 分类器训练与测试

在监督分类中，需要从训练区中选取样本，训练分类器。训练过程中，需要调整分类器的参数，以优化分类性能。训练完成后，使用测试集对分类器进行测试，评估分类精度。

4. 分类结果后处理

分类结果后处理包括分类结果的可视化、分类精度的评估和分类结果的优化等。可视化用于将分类结果以直观的方式呈现出来，便于分析和解释。分类精度的评估则通过计算混淆矩阵、Kappa系数等指标，量化分类的准确性。分类结果的优化则通过滤波、平滑等操作，提高分类结果的连续性和一致性。

四、遥感数字图像分类的实践应用

1. 土地利用/覆盖分类

土地利用/覆盖分类是遥感数字图像分类的重要应用之一。通过分类，可以获取地表覆盖类型的空间分布信息，为城市规划、农业管理、环境保护等提供科学依据。例如，利用高分辨率遥感图像，可以区分城市中的绿地、建筑用地、水域等不同类型，为城市规划提供详细的基础数据。

2. 植被类型识别

植被类型识别是遥感数字图像分类在生态学领域的重要应用。通过分类，可以识别出不同植被类型的空间分布，为生态保护、生物多样性研究等提供支持。例如，利用多光谱遥感图像，可以区分森林、草原、湿地等不同植被类型，为生态保护区的规划和管理提供科学依据。

3. 灾害监测与评估

遥感数字图像分类在灾害监测与评估中也发挥着重要作用。通过分类，可以快速识别出灾害发生区域的地表覆盖类型变化，为灾害救援和灾后重建提供及时的信息支持。例如，在地震、洪水等灾害发生后，利用遥感图像可以快速识别出受灾区域的城市建筑、农田、道路等基础设施的受损情况，为灾害救援和灾后重建提供决策依据。