遥感图像分类方法比较研究论文

图像分类是与图像信息提取和增强不同的遥感图像处理中另一重要的方面，与图像增强后仍需人为解译不同，它企图用计算机做出定量的决定来代替人为视觉判译步骤。因此，分类处理后输出的是一幅专题图像。在此图像中，原来图像中的每一个象元依据不同的统计决定准则被划归为不同的地表覆盖类，由于是一种统计决定，必然伴随着某种错误的概率。因此，在逻辑上的合理要求是，对每一个象元所做的决定，应是使整个被分类面积即对大量单个象元的分类的某个错误判据为最小。

以下是几种常用的遥感图像分类方法：

1.最大似然分类（maximum likelihood classification）

最大似然分类是一种基于贝叶斯判别准则的非线性监督分类方法，需要知道已知的或确定的训练样区典型标准的先验概率P（wi）和条件概率密度函数P（wi，x）。P（wi）通常根据各种先验知识给出或假定它们相等：P（wix）则是首先确定其分布形式，然后利用训练样本估计其参数。一般假设为正态分布，或通过数学方法化为正态分布。其判别函数集为：

Di（x）=P（wix），i=1，2，…，m （2-2）

如果Di（x）≥ Dj（x），则x属于wi类。其中，j≠i，j=1，2，…，m。m为类别数。

从上述最大似然分类的说明看，其关键就在于已知类别的定义，先验概率的确定，参与分类的变量的好坏和结果误差评价。直到现在，最大似然分类至少还有两个缺点：一是事先大量人力已知光谱类的选择和定义：二是需要长时间的计算机分类计算时间。实际上这也使得最大似然分类法遥感应用受到了限制，因此许多人专门研究改进算法以便解决和缩减图像分类的时间，提高分类的精度。Solst和Lillesand（1991）为了解决已知类别定义消耗大量人力的缺点，发展了半自动训练法进行已知光谱类的定义。Fabio Maselli等（1992）利用Skidmore和Tumer提出的非参数分类器计算出各已知类训练集的先验概率，然后将它们插入常规的最大似然分类过程中进行分类。该方法融合了非参数和参数分类过程的优点，提高了分类的精度。

通常情况下，地形会影响到训练集数据，这样训练集光谱数据就偏离了最大似然分类的假设条件正态分布，从而常规的最大似然分类法在地形起伏较大的地区效果并不太好。为了解决这一问题，和和（1993）提出了一种改进的最大似然分类算法，即去掉每一类数据集中与第一主成分相关的信息（地形信息）然后再进行分类。通过试验，这种方法是有效的，分类精度得到了提高。

（1993）用光谱和空间信息进行分类改进了最大似然分类方法。该方法简单易行，大大提高了正确分类的概率。和Fabio Maselli（1992）用误差矩阵提高最大似然分类面积估计的精度。Irina Kerl（1996）加最大似然分类精度的一种方法，即多概率比较法。他对同一遥感数据的原始波段、主成分和植被指数的22种组合进行了最大似然分类，发现没有一种波段组合的分类能给出图像中所有土地利用类型的精确分类，每一波段组合仅对图像中的一两类土地利用类型分类有效。因此他提出将能有效区分出所要决定的土地利用类型的几个波段组合的分类结果进行组合来进行图像分类，并称这种方法为多概率比较法，这种方法的基础就是图像数据不同波段组合的分类结果之间分类概率大小的比较。应用这种方法提高了分类的精度。

2.最小距离分类（minimum distance classification）

最小距离分类是一种线性判别监督分类方法，也需要对训练区模式样本进行统计分析，是大似然分类法中的一种极为重要的特殊情况。最小距离分类在算法上比较简单，首先需选出要区分类别的训练样区，并且从图像数据中求出各类训练样区各个波段的均值和标准差，然后再计算图像中其他各个象元的灰度值向量到各已知类训练样区均值向量之间的距离。如果距离小于指定的阈值（一般取标准差的倍数），且与某一类的距离最近，就将该象元划归为某类。因此称为最小距离分类。该方法的精度主要取决于已知类训练样区的多少和样本区的统计精度。另外，距离度量的方法不同，分类的结果也不相同，常见的有：

（1）明氏距离（minkowski distance）

中亚地区高光谱遥感地物蚀变信息识别与提取

当q=2时，即为欧氏距离，而当q趋于无穷时，得到切比雪夫距离。明氏距离，特别是其中的欧氏距离，在实际中用得较多，但它存在着两方面的缺点：一是它与各指标的量纲有关；为克服这一缺点，常常采用先将数据规格化的方法。二是它没有考虑变量之间的相关性。一种改进的距离就是马氏距离。

（2）马氏距离（mahalanobis distance）

中亚地区高光谱遥感地物蚀变信息识别与提取

当 中各特征间完全不相关，这时的马氏距离即为欧氏距离。

总之，最小距离分类是一个能在程序上经济有效实现的简单方法，与最大似然方法不同，它在理论上并不使平均分类错误为最小，所得到的精度与最大似然分类法可相比拟，而计算时间却只有后者的一半。

3.平行管道分类（parallelepiped classification）

平行管道分类是一种最简单的分类方法，是通过研究训练样区数据的各个光谱成分的直方图来进行分类的图像直方图中灰度值的上下限描述了图像中每个波段中类别的灰度值范围。某一光谱类在所有波段的灰度值范围定义了一个多维的平行管道。通过分类计算，图像中的未知象元被划分到属于已知一光谱类的平行管道内，因此称该方法为平行管道分类。这种方法简单易行，但也有几个缺点：①各已知光谱类的平行管道之间必定具有一定的间隔，如果图像中的象元落在这些间隔内，则这些象元不被分类。②对于图像中相关性强的光谱类，它们所定义的平行管道之间必定具有某些重叠，结果落在重叠区的这些象元不能被很好地分离。③没有考虑已知光谱类的先验概率。④根据直方图定义的已知光谱类的平行管道仅仅是通常用来定义光谱类特征的椭圆平面的粗略表示。

和（1996）提出改进方法。改进过的平行管道方法基于每个图像波段内两类之间累积百分比直方图的最大差值自动分离已知目标类，这种分离值和图像波段都是自动选择的。他利用改进过的平行管道分类对TM遥感数据进行了森林覆盖分类，结果取得了较好的效果，提高了分类的精度。

4.模糊分类（fuzzy classification）

模糊理论（fuzzy theory）是处理模糊性的理论的总称，它是以1965年由Zadeh提出的模糊集合论为基础的。模糊分类即是建立在模糊理论之上的分类方法。在常规遥感图像分类中，图像中的每个象元都被划归为某一种地物类型，象元和类别之间一一对应，并没有考虑遥感图像中实际存在的混合象元问题，即某一象元中同时存在有几种地物类型，所以这种分类方法的结果必然存在有误差，这也是常规遥感图像分类方法的局限性。模糊分类法正好克服了这一不足，它利用象元隶属度表示象元的归属问题。当一象元对某一类地物的隶属度为0时，表示该象元不属于该类；当一象元对某一类地物的隶属度为1时，表示该象元属于该类；当一象元对某一类地物的隶属度为0和1之间的数时，表示该象元以该隶属度属于该类，也即表明该象元为混合象元。模糊分类的方法有很多，大多是常规分类方法的扩展。（1990）详细讨论了遥感图像模糊监督分类的意义，他认为模糊监督分类与常规分类方法相比，在3个方面有所改进：①用模糊集合表示地学信息更合理；②光谱空间的模糊划分；③分类参数的模糊估计。

Paolo Gamba等（1996）利用完全模糊分类链对多光谱遥感图像进行了分类，他们不仅考虑了图像中象元的光谱特征，而且还考虑了图像中邻近象元之间空间上的相互关系，结果图像的分类精度得到了提高。

5.神经元网络分类（neural network classification）

神经元网络的结构包含一个输入层、一个输出层以及一个或多个隐层。输入层结点数与参加分类的特征数相同，输出层结点数与最终类别数相同，而中间隐含层结点数则由实验来确定。神经元网络分类主要就是网络的训练迭代，要达到一定的精度，往往需要很多次的迭代，这是非常费时的，然而网络训练一经完成，则可较快地应用于分类识别。

等（1995）基于分类误差百分比和用户CPU时间比较了4 种神经元网络的遥感应用，他发现后向传播神经元网络算法（back-propagation neural network algorithm）需要最多的迭代次数，是其中最慢获得88%分类精度的算法。动态学习神经元网络算法（dynamic-learning neural network algorithm）只需迭代两次，占用591 s的CPU时间就可获得85%的分类精度，达到86%的分类精度需要迭代5次，占用CPU时间 s；功能连接神经元网络算（functional link neural network algorithm）分类精度比快速学习神经元网络算（fast-learning neural network algorithm）算法低，但占用了较少的CPU时间；快速学习神经元网络算法提供了最高的分类精度，但两次迭代运算后比功能连接神经元网络算法和动态学习神经元网络算法需要更长的CPU时间。另外，许多研究者利用神经元网络算法对遥感图像数据进行了分类（Mcclellan et al.，1989；Benediktsson et al.，1990；Kanellopoulos et al.，1991；Heermann and Khazenie，1992；Bischof et al.，1992），这些研究表明神经元网络分类能够给出好的分类结果，该结果与常规最大似然分类算法取得的分类精度大致相当，如神经元网络分类算法应用恰当，则分类精度更高。（1996）研究了神经元网络技术的遥感图像分类，发现监督分类中训练样本数据的排列影响着分类的精度，因此必须注意由于简单地神经元网络算法学习阶段训练样本数据的重新排列所造成的分类结果的改变。另外，他还研究了混合象元问题，结果表明通过学习混合数据，神经元网络算法能有效地减少分类的误差。

维概率密度函数（N-dimensional probability density functions）

Haluk Cetin和Donald （1991）利用N维概率密度函数对多维遥感数据进行了分类和填图。N维概率密度函数是一种用来显示、分析和分类数据的算法，源于常称的频率透视图，但又克服了早先方法的内在限制。利用N维概率密度函数算法进行的交互式分类过程是一种新的多维数据的分类方法，它提供了遥感数据分布的清晰透视和监督分类中被选择的训练区分布的清晰透视。经过多维数据和训练区分布的N维概率密度函数的制图后，N维概率密度函数空间根据训练区数据的分布被划分，然后将N维概率密度函数的这种划分当作查询表（look-up table）分类遥感图像数据。对非监督分类，N维概率密度函数图可以提供数据分布的一种有价值的代表，数据分布可直接用来选择类别数和数据初始聚类时类均值的位置。与传统的统计分类方法，例如最大似然分类和最小距离分类，需要大量计算机内存、计算缓慢、对显示重叠类能力有限相比，N维概率密度函数分类速度极快，可利用无限制的波段数，图形地显示数据和类别的分布。Haluk Cetin和Timothy 和Donald （1993）利用N维概率密度函数对TM等多种遥感数据源数据进行了分类、可视化和增强，结果取得了良好的效果，取得了比传统分类方法较高的分类精度。

7.其他分类方法

和（1993）提出了一种新的遥感图像快速分类器该分类器是一种非参数分类器，叫做整体平均分类（ensemble-average classifier），利用了最小距离的概念，算法步骤如下：

①计算每一组的整体平均值（一般为均值）Mi，i=1，2，...，C

②如果满足下列两式，那么任一随机象元X将被划归wi组。

XT（Mi-Mj）＜ Tij，j≠ I （2-5）

中亚地区高光谱遥感地物蚀变信息识别与提取

式中Tij=-Tij。

③经过①②步后，随机象元X被划归为正确的类。

另外，通过对参与计算变量的排序和部分一总和逻辑的考虑，可大大降低该算法计算的时间。与最小距离（欧氏距离）和最大似然分类器相比，整体平均分类器所用时间最少，分类精度与最小距离大致相同，对像农田面积和森林这样的名义类型的分类十分有效。

Haluk Cetin（1996）提出了一种分类方法：类间距离频率分布法（interclass distance frequency dis-tribution），这是多光谱数据非参数分类方法的一种。类间距离频率分布过程简单，是一种有力的可视化技术，它图形地显示多光谱数据和类分布。首先选择感兴趣的类，这些类的统计信息从典型的训练样区可获得。利用类的平均测量矢量计算多光谱数据中每个象元的距离，并存放在一个两维数据分布数组中。选择其他类的训练区，训练区数据的分布通过距离计算可获得。通过可视化地检查结果，建立分类查询表（look-up table），然后利用分类查询表进行多光谱图像数据的分类，具体细节请参见原文。

Prakash等（1996）改进了遥感数据凝聚聚类分析，这是一种基于相互近邻概念，用来进行多光谱数据分类的非参数、层次、凝聚聚类分析算法。该方法定义了围绕象元的感兴趣区域（area of interest around each pixel），然后在它内部寻找分类时初始合并操作需要的k最近邻，将象元的特征值、波段值和象元的相对位置值一起考虑，提出了改进的距离量度，这样，大大减少了计算的时间和内存的需求，降低了分类的误差概率。

Steven 和Bradley （1992）设计了3阶段分类器进行遥感图像的分类，它由一个基于四叉树的分割算子、一个高斯最小距离均值测试和一个包括辅助地理网数据和光谱曲线测量的最终测试构成。与最大似然分类技术相比，3阶段分类器的总体分类精度得到了提高，减少计算时间，另外仅需最少的训练样区数据（它们在复杂地形区很难获得）。

洋河流域遥感图像土地利用分类方法研究 【摘要】遥感影像分类方法的确定是LUCC研究中的关键步骤。文章以洋河流域为研究区，分别进行了非监督分类和监督分类。针对监督分类结果中存在的误差，对水域、植被、城镇与工矿用地三种类型地物的提取分别选择了综合阈值法、植被指数法、DEM数据辅助分析法进行了改进，结果表明改进后的提取结果较监督分类直接得到的结果有了很大的改善。【关键词】遥感图像；监督分类；综合阈值法；植被指数法【中图分类号】TP79 【文献标识码】A【文章编号】1671-5969（2007）16-0164-03一、研究区域概况及图像资料（一）研究区域概况洋河流域是张家口经济发展的中心地带，水资源相对丰富。洋河发源于山西省阳高县和内蒙古兴和县，是永定河上游的一大支流，流域面积约14600km2 。在张家口市流域面积为9762km2，流经万全县、怀安县、张家口市区、宣化县、宣化区、下花园区、怀来县等，干流全长106 km，在朱官屯于桑干河汇合后流至官厅水库，是官厅水库的重要水源。洋河流域形状东西向较长，南北向较短，地形总趋势西北高、东南低。流域的东北、北部和西北沿坝头一带海拔高程1200～1500m之间，西部和南部边界海拔高程一般在500～1000m之间。流域内80％以上为丘陵山区，绝大部分为荒山秃岭。流域内大部分为黄色沙壤土，并有部分砂砾土及黄粘土，沿河川地层厚且较肥沃[1]。（二）信息源遥感信息源的选择要综合考虑其光谱分辨率、空间分辨率、时间分辨率等因素， 这是利用遥感图像进行土地利用分类的关键问题。美国的Landsat TM 图像是当前应用最为广泛的卫星遥感信息源之一，它可提供7个波段的信息， 空间分辨率为30～120m。TM数据源各波段各有特点，可进行不同地物类型的信息提取。相关资料表明TM遥感数据各波段间的信息相关关系为：TM1与TM2，TM5与TM7高度相关，相关系数达以上，信息冗余大，可以考虑不选取TM1波段。另外由于第6个波段的分辨率为120m，不利于地物信息的提取，所以亦不选取TM6波段。一般来说， 选择图像类型时，应考虑研究区域的大小、研究的目的，以及要达到的精度要求，另外不同时相遥感图像的选择对分类精度也具有很大的影响。为了能把水域、城市与工矿用地、林地、耕地、裸地区分开，以洋河流域1987年9月17日的TM图像为信息源进行研究。本文中所使用的遥感图像处理工具为美国ERDAS公司的ERDAS 软件，它是一个功能完整的、集遥感与地理信息系统于一体的专业软件，具有数据预处理、图像解译、图像分类、矢量功能、虚拟gis等多个功能。二、现有遥感图像土地利用分类的主要方法及其分析遥感图像土地利用分类就是利用计算机通过对遥感图像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析，选择特征，并用一定的手段将特征空间划分为互不重叠的子空间，然后将图像中的各个像元划归到各个子空间中以实现分类[2]。按照是否有已知训练样本的分类数据，将其分为非监督分类和监督分类。它们最大的区别在于监督分类首先给定类别，而非监督分类则由图像数据本身的统计特征来确定。（一）非监督分类非监督分类是在多光谱特征空间中通过数字操作搜索像元光谱属性的自然群组的过程，这种聚类过程生成一副有m个光谱类组成的分类图。然后分析人员根据后验知识将光谱类划分或转换成感兴趣的专题信息类[3]。洋河流域内有很多山地，在图像上会产生大量的阴影，导致了像元灰度值的空间变化，这对分类结果有很大的影响。为此可以通过比值运算来去除阴影的影响，使向阳处和背阴处都毫不例外地只与地物的反射率的比值有关。常用算法：近红外波段（TM4）/红外波段（TM3），这样所得到的效果比较好，从原始图像和比值运算后的图像（图像略）中，可以清楚地看到山体阴面的阴影得到了有效的去除。经过比值运算后， 就可以对图像进行非监督分类。得到的分类结果如图1所示。非监督分类只根据地物的光谱特征进行分类，受人为因素的影响较少，不需要对地面信息有详细的了解，但由于“同物异谱、异物同谱”等现像的存在，其结果一般不如监督分类令人满意。比如官厅水库旁边的大量建筑物被分到水体一类。是因为在TM3波段上，水体和建筑物的灰度值相近， 同样在TM7波段上，裸山和建筑物的灰度值也相近。总之，在TM的6个波段上，无论采用哪个波段进行非监督分类，总有几种地物的光谱值接近，因此单纯依靠计算机自动分类取得很好的效果是非常困难的。

随心所欲的写咯