遥感图像判读及分类.pdf
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第六章 遥感图像判读及分类.ppt
遥感图像的目视判读 计算机自动识别与分类的基础知识 计算机自动识别分类的几种方法 遥感图像的核心问题是根据辐射能在各种图像上的表现特征，判读出地面特征。所谓判读就是对图像中内容进行分析、判读、解释，弄清楚图像中的线条、轮廓、色彩、花纹等内容对应着地表上的什么景物及景物处于什么状态。 直接判读标志 目视判读的一般方法 判读标志是按波段建立的，尤其是色调这一标志随波段变化十分明显，由地物反射波谱特性和传感器工作波段可推知物体在图像上的色调。 热红外图像的辐射特性主要反映在物体温度和发射性能上，一般情况下，温度高的物体显示为亮色调，温度低的物体显示为暗色调。 雷达回波强度决定图
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遥感图像判读.ppt
遥感图像中目标地物的特征是地物电磁波的辐射差异在遥感影像上的反映。 依据遥感图像上的地物特征，识别地物类型、性质、空间位置、形状、大小等属性的过程叫遥感图像解译 (信息提取)。 专家系统：未来运用人工智能方法和一些准则，将专家的知识和经验，在计算机中建立知识库，模拟人工解译，设计专供遥感图像分析和解译的推理机。 目视解译的重要性 目视解译是信息社会中地学研究和遥感应用的一项基本技能。 由于目视判读需要的设备少，简单方便，可以随时从遥感图像中获取许多专题信息，因此是地学工作者研究工作中必不可少的一项基本功。 目的：获取地物的空间分布特征和数量特征。 遥感摄影像片的判读(
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遥感图像的判读与应用.ppt
一遥感图像的判读及其方法遥感图像判读的标志阴影（shadow）：目标物受到某些因素遮挡而形成的特殊色调，阴影可使地物有立体感，有利于地貌的判读；布局：多个目标物之间的空间配置；图案：目标物在影像上有规律的组合排列；位置：目标物彼此之间的相互关系；一遥感图像的判读及其方法形状、图案示例颗粒状、排列整齐色调、布局位置示例色调差别大、地物交互错落一遥感图像的判读及其方法直接判定法：特征比较明显的地物，如河流、公路；01对比分析法：将待解译的影像与其他已知样片进行对照，从而确定地物的属性；02逻辑推论法：利用地物彼此之间或地物与环境之间的内在联系，间接确定地物的属性。03遥感图像判读的方法一遥感图像的
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遥感图像目视判读.ppt
一级类含义1农用地指直接用于农业生产的土地，包括耕地、园地、林地、牧草地及其他农用地。2建设用地指建造建筑物、构筑物的土地。包括商业、工矿、仓储、公用设施、公共建筑、住宅、交通、水利设施、特殊用地等。3未利用地指树木郁闭度10%，表层为土质、生长杂草、不包括盐碱地、沼泽地和裸土地。（三）土地利用与土地覆盖分类遥感数据类型与成图比例尺区域性与时间性遥感土地利用判读特点我国1：10000及1：5000土地利用现状调查有如下要求：01最好用像片平面图，或者利用航片制图，然后进行纠正、转绘成图。02许多线状地物，包括河流、道路、铁道与公路边沟、固定的沟渠、田埂等，都要实行实地测量，其精度要求达到0.1
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遥感图像的目视判读.ppt
空间对比分析法根据判读区域的特点，选择另一个熟悉的与遥感图象区域特征类似的影象，将两个影像相互分析对比，由已知影像为依据判读未知影象。01??两张地域相近的影象。02??注意：对比地域的地理特征基本相似，同一个温度带，干湿情况相差不大。03
时相动态对比分析法利用同一地区不同时间成像的遥感影象加以对比分析，了解同一目标地物动态变化的一种方法。??影象上的河流。??利用时相动态对比可以进行洪水淹没损失评估，其他灾害的评估。
3.信息复合法利用专题图、地形图与图象复合??等高线对地貌类型、土壤植被有辅助作用??关键是配准4.综合推理法??综合考虑遥感图象多种解译特征，结合生活常识、分析、推断某种地
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第8章-遥感图像目视判读1.pptx
遥感图像判读 内容提纲景物特征和判读标志 目标判读的一般过程和方法 遥感图像目视判读举例遥感图像判读“判读”是对遥感图像上的各种特征进行综合分析、比较、推理和判断，最后提取出你所感兴趣的信息。目视判读，借助一些光学仪器或在计算机显示屏幕上，凭借丰富的判读经验，扎实的专业知识和手头的相关资料，通过人脑的分析、推理和判断，提取有用的信息。运用人工智能方法和一些准则，将专家的知识和经验，在计算机中建立知识库，将遥感数据和其它资料建立数据库，模拟人工判读。8.1、景物特征和判读标志光谱特征及判读标志空间特征及判读标志时间特征及判读标志影响景物特征及判读的因素光谱特征及判读标志地物的波谱响应曲线与其光谱
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遥感考古图像目视判读探微.pdf
第场 卷第 2期 南通职业大学学报 V01.16 NO.2
200 年 ‘月 .JOURNALOFNANTONGVOCATIONALCOLLEGE Jun.到价2
遥感考古图像 目视判读探微
孟桂芳
浙〔江大学 地球科学系，浙江 杭州 310029
摘 要:遥感考古是近几年来发展很
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遥感实验遥感图像分类.doc
实验六、遥感图像分类
Supervised Classification (监督分类)
监督分类法又称训练场地法，先选择有代表性的试验区（训练场地），用已知的地物波谱特征来训练计算机，取得识别地物的判别分类规则，并以此为标准对未知区进行自动分类。已知—未知。
在ENVI中，训练分类器用感兴趣区（ROI）来定义。感兴趣区的相关操作我们已经在第二次实验过程中给大家讲过。
用下面程序实现ENVI的监督分类技术（包括平行六面体、最短距离、马氏距离、最大似然、波谱角度制图仪以及二进制编码方法）：
步骤：
1 打开图像，定义感兴趣区（训练分类器）。
也可以从已保存的感兴趣区文件中装入感兴趣区（Restor
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遥感图像目视分类.ppt
遥感图像分类的基本原理和方法遥感图像非监督分类遥感图像监督分类基于混合像元的遥感图像分类非光谱信息在遥感图像分类中的应用基于知识的遥感图像分类第六章遥感图像分类基本内容影像读取图像校正图像增强信息复合图像分类(目视解译或计算机分类)波段选择遥感图像判读遥感图像分类：将图像的所有像元按其性质划分为若干个类别的过程.01目视解译或计算机分类02第一节遥感图像分类的基本原理和方法?图像分类的基本原理和方法①涵义:凭着光谱规律、地学规律和解译者的经验,通过直接观察或借助辅助判读仪器从遥感图像上获取特定目标地物的信息，从而推出地面的地物类型.此方法通常应用于高空间分辨率的图像,如航片等.1.目视解译遥感
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实验9遥感图像分类.pptx
实验9 遥感图像分类;实验目的;实验内容;非监督分类法—K-means、Isodata法
;非监督分类法—Isodata/kmeans
实习非监督分类方法中Isodata/kmeans法 ，使用所有的默认设置，点击ok,查看分类结果。
尝试改变各个参数比较它们对分类结果所产生的影响。
非监督分类法分类结果中具体的类别需要你结合自己经验去确定，例如利用标准假彩色432组合去确定种类。; 监督分类
监督分类法有很多，Envi中提供了平行六面体法(paralelepiped)、最小距离法(minimum distance)、马氏距离法(Mahalanobis distance )、最大似然法(ma
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遥感图像分类实习.docx
遥感图像分类实习实习原理：遥感图像分类的目的就是将每个像元或区域划归为若干类别的一种，即对各类地物的光谱特征分析来选择特征参数分析来选择特征参数，将特征空间划分为互不重叠的子空间，然后将影像内各个像元划分到各个子空间中去，从而实现分类。1.监督分类波段的选择打开武汉的TM图像，选取相关性比较小的图像信息进行分类。方法：在主菜单下选择Basic Tools →Statistics →Compute Statistics，选择武汉的TM波段。得到武汉TM各个波段的相关性，如图14.1所示，选择相关性小的三个波段。图14.1 各波段的相关性划分训练区打开图像，并以波段选择选择出来的三个波段彩色显示
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遥感图像分类.pptx
遥感图像分类主讲人：
目录01注意力机制概述02权重平衡算法原理03遥感图像分类方法04算法融合的优势分析05实验与结果评估06应用前景与挑战
注意力机制概述01
注意力机制定义注意力机制起源于心理学领域，后被引入机器学习，用于模拟人类视觉注意力。注意力机制的起源01注意力机制通过赋予输入数据不同的重要性权重，使模型能够聚焦于关键信息。注意力机制的工作原理02在遥感图像分类中，注意力机制帮助模型识别和强调图像中的重要特征，提高分类精度。注意力机制在遥感图像分类中的应用03
注意力机制在图像处理中的应用利用注意力机制，模型可以聚焦于图像的关键区域，提高识别准确率，如在人脸识别中的应用。图像识别0
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遥感图像分类课件.ppt
四.分类精度评价有150个样本数据，这些数据在计算机分类结果中被分成3类，每类50个。分类结束后得到的混淆矩阵为：类1的50个样本有43个分类正确，5个错分为类2，2个错分为类3类2的50个样本有45个分类正确，2个错分为类1，3个错分为类3类3的50个样本有49个分类正确，0个错分为类1，1个错分为类2实际类别类1类2类3行和分类类别类1435250类2245350类3014950列和455154第31页，共41页，星期日，2025年，2月5日遥感图像分类第1页，共41页，星期日，2025年，2月5日目录图像分类基本概念和原理监督分类方法非监督分类方法分类精度评价分类后处理第2页，共41页，
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第章遥感图像分类.ppt
比较监督分类与非监督分类的优缺点。 根本区别在于是否利用训练场地来获取先验的类别知识。 监督分类优点：简单实用，运算量小。缺点：受训练场地个数和训练场典型性的影响较大。受环境影响较大，随机性大。训练场地要有代表性，样本数目要能够满足分类要求。 非监督分类优点：事先不需要对研究区了解，减少人为因素影响，减少时间，降低成本。不需要更多的先验知识，据地物的光谱统计特性进行分类。缺点：运算量大。当两地物类型对应的光谱特征差异很小时，分类效果不如监督分类效果好。 思考题 第九章 遥感图像分类 本章教学目的及要求：了解遥感图像的计算机分类基本原理、遥感图像的计算机分类一般过程；掌握非监督分类、监督分类。
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遥感图像的分类.ppt
第八章???遥感图像分类1图像分类：将图像中每个像元根据其光谱信息、空间结构信息和（或）其它专题信息，按照一定的规则或算法划分为不同的类别。2可在由计算机自动完成。3最常用于分类的信息是光谱信息，即各波段的亮度值。另外还可以将空间结构信息，如图像纹理密度、方向等，及其它专题信息用于分类。这些信息的加入常可使分类的精度得到显著提高。4除考虑目标象元的特征外，还可以考虑周围象元的特征。一、概述二、监督分类（supervised)原理方法与步骤监督分类的优缺点原理建立各类型已知样本区（训练区），根据训练区确定各类的统计特征，以此为基础，建立分类的判别函数，对每个象元进行类别划分。01训练区的选取02