遥感图像的分类和格式
目录
一遥感图像的分类11监督分类的主要方法12非监督分类的主要方法2二遥感图像的格式31TIFF图像格式32GeoTIFF图像格式3三结语4
f一遥感图像的分类
遥感图像分类是图像分析的一个重要内容它是利用计算机通过对图像中不同地物的空间信息和光谱信息进行分析选择特征并将特征空间划分为互不重叠的子空间然后将图像中各个像元划归到子空间去目前国内国际上对图像分类的研究主要集中在应用具体的物理的、数学的方法等对图像进行的分类研究方面18对于图像分类方法的研究从不同的方面可以划分为不同的类型按照利用图像要素的不同图像分类大体可以分为三种一是基于图像灰度值的分类二是基于图像纹理的分类三是基于多源信息融合的分类9用计算机对图像进行分类应用的主要是模式识别技术根据具体应用的数学方法不同又可分为统计法决策分类法、语言结构法句法方法、模糊法以及神经网络法在图像分类过程中根据是否已知训练样本的分类数据图像分类方法又可以分为监督分类和非监督分类本文主要从分类原理、分类过程、分类方法等方面来探讨这两种分类方法的区别与联系
1监督分类的主要方法
最大似然判别法也称为贝叶斯Bayes分类是基于图像统计的监督分类法也是典型的和应用最广的监督分类方法它建立在Bayes准则的基础上偏重于集群分布的统计特性分类原理是假定训练样本数据在光谱空间的分布是服从高斯正态分布规律的做出样本的概率密度等值线确定分类然后通过计算标本像元属于各组类的概率将标本归属于概率最大的一组用最大似然法分类具体分为三步首先确定各类的训练样本再根据训练样本计算各类的统计特征值建立分类判别函数最后逐点扫描图像各像元将像元特征向量代入判别函数求出其属于各类的概率将待判断像元归属于最大判别函数值的一组Bayes判别分类是建立在Bayes决策规则基础上的模式识别它的分类错误最小精度最高是一种最好的分类方法但是传统的人工采样方法由于r