遥感影像监督分类与非监督分类的比较

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1、遥感影像监督分类与非监督分类的比较赵春霞，钱乐祥？（河南大学环境与规划学院，河南开封475001）摘要：遥感影像的分类方法按照是否有先验类别可以分为监督分类和非监督分类，这两种分类法有着本质的匡别但也存在一定的联系.从分类原理分类过程分类方法等不同角度分析了这两种方法的区别与联系，并展望了遥感影像分类的发展趋势与发展前景.矢键词：影像分类;监督分类;非监督分类中图分类号：P237文献标识码：A文章编号：1003-4978（2004）03-0090-04rativeStudyofSupervisedandli

2、isupervisedGassificationinRemoteSensingImageZHAOChun2xia,QIANLe2xiang(CollegeofEnvironmentandPlanning,HenanUniversity,HenanKaifeng475001,China)Abstract:TheclassificationofRemoteSensingimagecanbedividedintothesipervisedclassificationandtheunsipervisedclassi

3、ficationaccordingtowhetherthereistheextantcatc^ory.Thetwomethodshavedifferenceinessence,butlheyarcconnectedwitheachothe「.Thearticlehasanalyzedthedifferenceandrelationofthetwomethodsfromdifferentapectssuchastheprinciple,thecourseandwaysofclassification,andf

4、orecastedthetendencyandprospectoftheimageclassification.Keywords:imageclassification;supervisedclassification;unsupervisedclassification遥感影像分类是影像分析的一个重要内容，它是利用计算机通过对影像中不同地物的空间信息和光信息进行分析，选择特征，并将特征空间划分为互不重叠的子空间，然后将影像中各个像元划归到子空间去目前国内国际上对影像分类的研究主要集中在应用具体的物理的数学

5、的方法等对影像进行的分类研究面-8，对于影像分类方法的研究，从不同的方面可以划分为不同的类型•按照利用图像要索的不同，影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分类9•用计算机对影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.在影像分类过程中，根据是否已知训样本的分类数据,影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洪法等方面来探讨这两种分类方

6、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，也是典型的和应舟最广监督分类方法•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，然后通过计算标收稿日期：2004202209基金项目：河南省高等学校创新人才培养对象棊金项目；河南省杰出青年科学基金项目（99200003）；河南省自然科学基项目（004070700）作者简介：赵春霞（19

7、80-），女,河南大学硕士研究生13通信联系人1（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，最后逐点扫描影像各像元，将傷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为别分类是建立在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工作量大，效率低,加上人为误差的干扰，使得分类结

8、果的精度较差•利用GI5数据来辅助Bayes分类，可以提高分类精度，再通过建立知识库，以知识来指导分类的进行，可以减少分类错误的发生'，这正是Bayes分类的发展趋势和提高其分类精度的有效途径.神经元网络分类法•是最近发展起来的一种具有人工智能的分类方法，包括BP神经网络、Kohonen祀经网络径向基神经网络模糊神经网络小波神经网络等各种神经网络分类法.BP神经网络模型（前馈网绍模型）是神经网络的重要模型之一，也