（森林经理学专业论文）基于多特征的高分辨率遥感图像分类技术研究.pdf

中南林学院博士学位论文 基于多特征的高分辨率遥感图像分类技术研究第1 页共1 3 9 页 幸留舟省晚 学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的 研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或 集体己经发表或撰写的成果作品，也不包含为获得中南林学院或其他教育机构的 学位或证书所使用过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在 文中以明确方式表明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名： 撕年易月 幸留静省晚 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意 学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件或电子版，允许论 文被查阅或借阅。本人授权中南林学院可以将本学位论文的全部或部分 内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段 保存和汇编本学位论文。 本学位论文属于： 1 、保密口，在年解密后适用本授权书。 2 、不保密口。 作者签名： 导师签名： 彩 矿d f 年月谬日 柳朋 孝 ， 第8 页共1 3 9 页 基于多特征的高分辨率遥感图像分类技术研究中南林学院博士学位论文 a b s t r a c t r e m o t es e n s i n gt e c h n o l o g yh a so b t a i n e dg r e a ta c h i e v e m e n t si nr e s e n ty e a r s ，o n eo f t h em o s to u t s t a n d i n ge x a m p l e si st h eh i g h r e s o l u t i o nr e m o t es e n s i n g ，w h i c hw i d e n sa n d d e p t h e n st h ea p p l i c a t i o no f r e m o t es e n s i n g ，a n db r i n g sv i g o r t or e m o t es e n s i n g h o w e v e r , p e o p l ea r eo f t e nc a u g h tu n p r e p a r e dw h i l ej o y i n gf o rt h i sn e wt e c h n o l o g y t h et e c h n o l o g y a n dm e t h o d so fr e m o t es e n s i n gh a v eb e e nb u i l to nl o wo rm e d i u m r e s o l u t i o ni m a g ef o ra l o n gt i m e ，a n dt h e y d o n tw o r kw e l la se x p e c t e dt oh i g h r e s o l u t i o ni m a g e s ，t h u si t s i m p o r t a n ta n du r g e n tt os t u d yn e w m e t h o d st op r o c e s st h eh i g h r e s o l u t i o nr e m o t es e n s i n g i m a g e s s ot h i sp a p e re x p l o r e d t h ep r o c e s s i o na n dc l a s s i f i c a t i o no f h i g h r e s o l u t i o nr e m o t e s e n s i n gi m a g e s ，a n d t h em a i nr e s u l t sa r ef o l l o w i n g ： 1t h ec o n t r a s ts t u d yo fs p e c t r a lc h a r a c t e r i s t i c so fd i f f e r e n tl a n dt y p e sb o t ho nt h e g r o u n da n do nt h eq u i c i b i r di m a g e i nt h i sr e s e a r c h ，t h es t u d ya r e aw a sd i v i d e di n t o6 l a n d t y p e s ：r o a d ，w a t e r , n a k e dl a n d ，f a r l t ll a n d ，r e s i d e n t i a la r e aa n dw o o d l a n d t h e s p e c t r a lc u r v e so f a l ll a n dt y p e sw e r eg o tb ym e a s u r i n go nt h eg r o u n da n d r e a d i n go nt h e q u i c k b i r di m a g er e s p e c t i v e l y 4g r a d e sw e r ed i v i d e da c c o r d i n gt o t h e d i f f i c u l t y o f i d e n t i f i c a t i o n ：t h ee a s i e s ti sr o a da n dw a t e r ，t h ef o l l o w i n gi sn a k e dl a n da n d c o n i f e r , a n d t h em o s td i f f i c u l ti sr e s i d e n t i a la r e a f a r ml a n da n db r o a d l e a fa r el e s sd i m c u l t 2s t u d yo nt h ep r e c i s i o na n dd e n s i t yo fg r o u n dc o n t r o lp o i n t s ( g c p s ) t h i ss t u d y s h o w e dt h a tt h eg c p ss h o u l db ec h o s e nf r o m l a r g e - s c a l et o p o g r a p h i cm a p sd u r i n g c o r r e c t i n gh i g h r e s o l u t i o nr e m o t es e n s i n gi m a g e s ，s u c ha s 1 ：5 0 0 t h eg c p ss h o u l db e m u c hd e n s e rt h a nt h o s eo fm e d i u mo rl o w r e s o l u t i o nr e m o t es e n s i n gi m a g e s 1g c p p e r 10k m 2i sn e e d e df o rq u i c k b i r di m a g ec o r r e c t i o na tl e a s t ，t h ed e n s e rt h eg c p sa r e ，t h e h i g h e rt h ep r e c i s i o ni s 3t h ea f f e c t i o no fr e s o l u t i o n so nt h et r a d i t i o n a lm e t h o d so fc l a s s i f i c a t i o n 6k i n d so f l a n dt y p e sw e r ed e v i d e da n dv i s u a li n t e r p r e t e d s u p e r v i s e da n du n s u p e r v i s e d c l a s s i f i c a t i o nw e r e d o n er e s p e c t i v e l yt ot h ed i f f e r e n tr e s o l u t i o nr e m o t es e n s i n gi m a g e s l i k et m ，e t m + a n d q u i c k b i r da f t e rs i m i l a rb a n d sc o m b i n a t i o n a n ds a m ep r e p r o c e s s i n g t h er e s u l t ss h o w e dt h a t ：t h ep r e c i s i o no f s u p e r v i s e da n du n s u p e r v i s e dc l a s s i f i c a t i o nw e r e v e r yl o w , a n d t h ep r e c i s i o no fv i s u a li n t e r p r e t a t i o no nq u i c k b i r di m a g ew a su pt o9 8 ， b u tt h a to fs u p e r v i s e da n du n s u p e r v i s e dc l a s s i f i c a t i o nw e r ea b o u t6 0 a n d 7 0 r e s p e c t i v e l y a c c u r a c yo fs u p e r v i s e da n du n s u p e r v i s e dc l a s s i f i c a t i o no n t m i m a g ew e r e ! 里堡兰堕竖主兰竺笙兰 苎王墨堑堑塑堕! ! 塑奎望壁堕堡坌耋塾查堡壅笙! 蔓苎! 塑墨 a b o u t6 8 a n d7 5 ，a n dt h a to f s u p e r v i s e da n du n s u p e r v i s e dc l a s s i f i c a t i o no ne 丁m + i m a g ew e r ea b o u t7 9 e n h a n c e m e n to f r e s o l u t i o nd o e s n ti m p r o v et h ep r e c i s i o no f c l a s s i f i c a t i o na p p r e n t l y 4 h n g a es e g m e n t a t i o n m e a n s h i f ti sab e t t e rm e t h o do f s e g m e n t a t i o n t o h i g h - r e s o l u t i o nr e m o t es e n s i n gi m a g e a f t e rc o m p a r a t i o na n d a n a l y s i s 5i t st h ef i r s tt i m et oe s t a b l i s hm o d e l sa n dm e a s u r et h et e x t u r ef e a t u r e ss y s t e m l y t h e p r e p r o c e s s e dq u i c k b i r di m a g e b a s e do np i x e l sw a s c h a n g e di n t on e wi m a g eb a s e d o no b j e c t sb ys e g m e n t a t i o n ，a n dt h em o d e l so fa r e a ，p e r i m e t e r , l e n g t h ，w i d t h ，s y m m e t r y , r a t i oo f l e n g t ha n dw i d t h ，r e c t a n g l ed e g r e e a n dc i r c u l a r i t yw e r ee s t a b l i s h e da n dm e a s u r e d b yc o m p u t e r 6q u i c k b i r di m a g e sc l a s s i f i c a t i o nb a s e do nm u l t i c h a r a c t e r i s t i c sw a s s e tu pa n d i m p l e m e n t e df i r s t l y t h ec l a s s i f i c a t i o no f q u i c k b i r di m a g e w a sd o n eb yi n t e g r a t i n gb o t h t h es d e c t r a lf e a t u r e sa n dt e x t u r ef e a t u r e s ，a n dt h ec o m p o s i t ea c c u r a c y o f6i a n d t y p e sw a s u p t o91 6 w h i c hw a sc l o s et ot h ep r e c i s i o no fv i s u a li n t e r p r e t a t i o n t h i ss h o w e d t h a t t h em e t h o do fc l a s s i f i c a t i o nb a s e do nm u l t i c h a r a c t e r i s t i c sc o u l di m p r o v e t h ep r e c i s i o na l o t ，e s p e c i a l l yt oh i g h r e s o l u t i o nr e m o t es e n s i n gi m a g e ，a n dm a y b e t h ei m p o r t a n tm e t h o d o fc l a s s i f i c a t i o nt oh i g h r e s o l u t i o nr e m o t es e n s i n gi m a g e s i nt h ef u t u r e 7i t ，st h ef ir s tt i m et oi n t e g r a t et h ek e ym o d e l s o f c l a s s i f i c a t i o nt e c h n i co f h i g h r e s o l u t i o n r e m o t es e n s i n gi m a g eb a s e do nm u i t i 。c h a r a c t e r is t i c s p r o g r a m m e s o fs e g m e n t i n g ，s h a p ef a c t o r s m e a s u r i n g ，i n f o r m a t i o ne x t r a c t i o n a n dc l a s s i f i c a t i o n w e r ew r i t t e na f t e ras e r i e so fi m a g ep r o - p r e c e s s i n ga n di n t e g r a t e d ，a n ds o f t w a r eo f h i g h - r e s o l u t i o nr e m o t es e n s i n gi m a g e sc l a s s i f i c a t i o n w a sa s s e m b l e df ir s t l y b r i e f l y , p r e p r o c e s s e dq u i c k b i r di m a g e w a s s e g m e n t e d - a n d t e x t u r ef e a t u r e sw 。 n l o d k da n dm e a s u r e d ，an e w m e t h o do fc l a s s i f i c a t i o nw a ss e tu pa n di m p l e m e n t e d f o r t h eh i g h 。r e s o l u t i o nr e m o t es e n s i n gi m a g e sc l a s s i f i c a t i o n ，a n ds o f t w a r ep a c k a g e w a sa l s o b u i l tc o r r e s p o n d i n g l yf i r s t l y t h i sf i l l e dt h eg a po f c l a s s i f i c a t i o na n di n f o r m a t i o n e x t r a c t i o no fh i g h r e s o l u t i o nr e m o t es e n s i n gi m a g e ，a n do f f e r e d a g o o da l g o r i t h m f o rt h e b r e a ko fr e m o t es e n s i n gi m a g e sc l a s s i f i c a t i o nt e c h n i c k e y w o r d s ：r e m o t es e n s i n g ：h i g h - r e s o l u t i o n ：m u l t i 。c h a r a c t e r i s t i c s ；c l a s s i f i c a t i o n 塑竺垦旦羔翌l 一苎王兰壁堡竺童坌茎兰墨壁望堡坌耋垫查竺壅 生堕整堂堕苎圭兰堡堕兰 第一部分：基于多特征的高分辨率遥感图像分类技术研究依据 “遥感”意指远距离观测目标并获取目标物的信息。近年来遥感技 术取得了长足的进展，已形成了由气象卫星、陆地卫星、海洋卫星、雷 达卫星等为主体的航天遥感技术系统，实现了多平台、多传感器、多时 相、多波段、多角度和多分辨率的对地“全天候( a 1 1 w e a t h e r ) 、全天 时( a l l - t i m e ) 和全球( a l l g l o b a l ) 的强大观测能力。并且明显地朝着高 空间分辨率、高光谱分辨率和高时间分辨率的方向发展【1 1 ，特别是高空 间分辨率( 简称高分辨率) 遥感的出现更是倍受关注。 高分辨率遥感没有明确的定义，但多数人认为是指遥感图像的空间 分辨率为5 m 甚至优于5 m 。按照这个标准，19 9 9 年9 月发射的i k o n o s 2 卫 星首开高分辨率遥感先河，在不到5 年的时间里，先后有多颗高分辨率卫 星升空，并且运行良好，如2 0 0 1 年发射的q u i c k b i r d 2 卫星、2 0 0 2 年发射 的s p o t 5 卫星、2 0 0 3 年发射的o r b v i e w 。3 卫星等。除此之外，计划中的 i k o n o s 3 即将发射，到时空间分辨率将提高到0 2 7 m 。高分辨率遥感发 展的极限在哪里? 没有人会知道，但她代表了遥感领域里一个崭新时代 一一高分辨率时代。 1 高分辨率遥感卫星介绍 目前在轨运行的高分辨率遥感卫星主要有q u i c k b i r d 一2 、i k o n o s 2 、 s p o t 5 、e r o s a 1 和o r b v i e w 3 ，它们共同构成了高分辨率遥感卫星的 主体，它们的主要参数如表1 1 。 1 1q u i c k b i r d 卫星 1 1 1 发射背景 2 0 世纪9 0 年代中期，在卫星遥感图像商业化和发展小卫星技术两种 因素的驱使下，掀起了一股发射商业遥感卫星的热潮，这些卫星的主要 特点是空间分辨率非常高，达到了1 0 m 以下，如果将分辨率在5 m 以下 的卫星数据定义为高分辨率卫星，则商业卫星一般属于高分辨率卫星。 高分辨率遥感卫星的传感器采用大型线列阵c c d 探测器，按照推扫式扫 主要苎堂堕堕主堂垡兰塞一堑墨壁堑塑垒坌些皇望壁里堡坌鲞垫查翌壅 笙! ! 戛苎! 塑壅 描原理成像，获取地面高分辨率遥感图像数据。这类传感器一般设置1 个高分辨率的全色( p a n ) 波段( 通道) ，空间分辨率为1 。4 m ；通过分光 还设置3 4 个多光谱波段( 通道) ，空间分辨率为4 1o m 。 表1 1 高分辨率遥感卫星主要参数 一称攀言茎爱鬻。刍搠 高分辨率遥感卫星技术的解禁，对于当时相对低迷的遥感事业来说， 注入了巨大的活力，并在美国国内引起了强烈反响。有4 家公司获得授 权并提出了5 套高分辨率遥感卫星技术系统【2 】，分别为：e a r t hw a t c h 公 司提议的“e a r l yb i r d ”( “晨鸟”) 和q u i c kb i r d ( “快鸟”) 卫星系统；g d e 公司提议的g d e 卫星系统；轨道成像( o r b i m a g e ) 公司提议的“q r b v i e w ” ( “轨道观测”) 卫星系统：空间成像公司( s p a c ei m a g i n g ) 提议的s p a c e i m a g e 系统。此外，还有日本提议的a l o s 、以色列的e r o s 2 、俄罗斯 s p i n 2 和a l m a z i ( o e s ) 、法国s p o t 5 ( h r g ) 等系统。 美国地球观测( e a r t hw a t c h ) 公司是一家由美r 等多个公司共同投 资成立的空间工业公司，于1 9 9 5 年成立。该公司根据9 0 年代中期世界 堑多壁征的高分辨率遥感图像分类技术研究中南林学院博士学位陡文 卫星有效载荷小型化、高精度控制光学有效载荷技术、以及低成本小卫 星技术等高技术发展趋势，按照市场商业运作方式，研制、发射和经营 高分辨率遥感卫星及遥感图像。他们计划按先后顺序发展两颗卫星：“晨 鸟” ( “e a r l yb i r d ”) 和“快鸟”( “q u i c kb i r d ” ) 。 “e a r l yb i r d ”卫星重量2 7 0 k g ，运行高度4 7 6 k m ，轨道倾角9 7 5 o ， 为太阳同步极轨卫星。星上传感器具有斜视能力，在穿轨迹方向达3 0o ， 沿轨迹方向可进行立体观测。卫星姿态敏感器包括太阳敏感器和卫星跟 踪仪，通过姿态控制系统，对应地面 立置，精度可达2 0 m 以内。 星上载有万向支架和反射镜，用y 和z 轴两个轴旋转，相对各轴方 向转幅为3 0o 。万向支架受中央计算机控制，瞄准时间为旋转时间加上 微调时间。传感器包括宽窄两种视场的凝视型摄像枫，在焦平面处排列 着4 个面阵c c d 成像器件。窄视场摄像机为全色波段( 4 5 0 r i m 8 0 0 n m ) ， 空间分辨率3 m ，景幅大小6 k m 6 k m ；宽视场为多光谱波段，有3 个波 段：绿色5 0 0 r i m 5 9 0 n m ；红色6 1 0 n m - 6 8 0 n m ；近红外7 9 0 n m 8 9 0 n m ；空 间分辨率1 5 m ，景幅大小3 0 k m x3 0 k m 。 星上计算机执行摄像操作、控制反射镜方向调节及数据管理。传感 器输出数据为8b i t ，数据率为2 5 m b p s 。星上固体存储器容量2 g b y t e ，每 轨道呵存储5 0 0 帧图像数据。“晨鸟”卫星在美国阿拉斯加、日本和挪威 三地设置地面接收站，通过国际数字网络线路在全世界传输。 “晨鸟”于1 9 9 9 年初第一次发射，这颗大家期待已久的高分辨率卫 星，没有闯过技术难关而夭折，至今没有复活。 图1 1q u i e k b i r d 卫星 fi g 1 1 q u i c k b i r ds a t e l l i t e “q u i e k b i r d 是美国地球观测( e a r t hw a t c h ) 公司另一颡高分辨率 中南林学院博士学位论文摹于多特征的高分辨率遥感图像分类技术研究第1 3 页共1 3 9 页 卫星，19 9 9 年11 月第一次发射失败 q u i c k b i r d 一2 ，获得成功并且运行良好 1 1 2q u i c k b i r d 卫星参数 1 1 2 1 运行参数 于2 0 0 1 年1 0 月18 日再次发射 如图1 1 。 q u i c k b i r d 卫星属于资源卫星，其运行参数具有资源卫星的特征，具 体参数如表1 2 。 表1 2q u i c k b i r d 卫星参数 t a b l e1 2p a r a m e t e r so fq u i e k b i r ds a t e l l i t e 成像方式推扫式成像 轨道高度 轨道倾角 轨道类型 重访周期 星下点成像 立体成像 扫描宽度 4 5 0 k m 9 8 o 太阳同步 1 6 d 沿轨横轨方向 沿轨横轨方向 1 6 5 k m 1 1 2 2 空间分辨率 q u i c k b i r d 卫星实现了资源卫星分辨率分米级突破，是目前在轨运行 分辨率最高、性能最优的一颗商用卫星2 1 ，处理后的数据能精细地显示 出地物的细部特征，如图1 2 。 图1 2 株洲市天元区居民区q u i e k b i r d 卫星图像 f i g 1 2r e s i d e n c eo nq u i c k b i r di m a g e ，s i t e ：t i a n y u a nr e s i d e n t i a la r e a ，z h u z h o “ 翌j ! 至查塑! 一苎兰童生堡鳖塑坌鳖登望壁里堡坌耋垫查竺塞 ! 塑签兰堕壁主堂堡丝兰 q u i c k b i r d 的出现立即引起了世界各国的关注，纷纷应用予军事和民 用领域，并取得了良好的效果，成为数字时代的重要数据源。 l 。l 。3q u i c k b i r d 图像数据的获取 q i u c k b i r d 卫星属商用卫星，所需数据可通过其在中国设立的代瑗机 构购买。 q i u c k b i r d 卫星数据分为存档数据和编程数据。存档数据是指卫星在 运行过程中已接收到的研究区合格数据。编程数据是指研究区没有数据 或数据不能满足用户要求，需要卫星在运行过程中按指定要求获取数据。 存档数据因其质量可靠、价格较低、获取时间短等特点成为用户的 首选。理论上卫星回访周期很短，加上运行时河较长，应该说我国各地 均应有多源、多时相的存档数据供用户选择。但实际情况并非如此，卫 星要接收到质量较好的数据非常难，特别是我国南方受阴雨、多雾天气 的影响，难度更大。除s p o t 系列和l a n d s a t 系列有覆盖全国的多时相 存档数据外，高分辨率卫星存档数据依不同地区而异，有的地区至今没 有合格的存档数据，如株洲市目前只有q u i c k b i r d 存档数据2 景，没有覆 盖全市，见图1 3 。 图1 3 株洲市q u i c k b i r d 存档数据快视图 f i g 1 3q u i e k b i r di n d e xm a p 如果没有存档数据或存档数据不熊满足要求，需向销售商申请新接 收卫星数据。 1 2i k o n o s 卫星 美圉空间成像公司于1 9 9 9 年l o 月成功发射了i k o n o s 一2 ，目前运行 情况良好3 1 。并计划发射i k o n o s 一3 卫星，同i k o n o s 2 一起构成双星 塑! 塑竖主i 燮茎 董兰墨堑堡竺堕坌堂兰塑壁里堡坌耋垫查堡壅笙! ! 塑苎! 塑墨 系统，大大提高其数据获取能力，其运行方式如图1 4 。 图1 4i k o n o s 第二：代运行示意图 f i g 1 4s k e t c hm a po fi m p r o v e di k o n o so r b i t 1 3s p o t 5 卫星 2 0 0 2 年5 月法国成功地发射了s p o t 一5 卫星，这是s p o t 卫星系列中 的最后一颗，它打破了s p o t 系列卫星1 6 年分辨率没有提高的局面，将 分辨率提高到了2 5 m ，也挤进了高分辨率遥感卫星的行列 3 - 6 。 s p o t 一5 同其它3 颗在轨运行的s p o t 卫星一起，构成了对地观测短 周期、高频率覆盖，其运行情况如图1 5 。 图1 5s p o t 系列卫星对地观测运行网 f i g 1 5o r b i t so fs p o ts e r i e s 1 4 高分辨率遥感数据价格比较 遥感数据的价格并不是固定的，常用的遥感数据价格如表1 3 。 墨j 生堡皇三塑j 坠堂兰塑堡塑壹坌塑兰堡壁鬯堡坌鲞垫查里窒 塑茎堂堕竖圭兰堡堡苎 表1 3 高分辨率遥感数据价格比较 t a b l e1 3p r i c eo fh i g h r e s o l u t i o ns a t e l l i t ed a t a 卫星名称 空间分辨率( m ) 价格( 捆绑数据，元k m 2 ) s p o t 52 5 、5 、1 0 1 2 ( 存档) ，2 0 ( 编程) i k o n o s1 、4 2 3 0 ( 存档) ，2 7 0 ( 编程) q u i e k b i r d 0 6 l 、2 4 4 2 1 0 ( 存档) ，2 6 0 ( 编程) 根据表中的价格和研究区的面积，可计算出遥感数据的价格。为安 全起见，购买的面积必须大于研究区的实际面积，以避免数据漏洞。另 外，不同的数据销售方式不同，如l a n d s a t 数据最低可购买l ，2 景，s p o t 数据最低可购买1 8 景；高分辨率数据按购买面积计价，但般要求边长 最短不低于5 k m ，面积最小不低于6 4 k i n 2 ，研究区的边界越复杂，超过的 面积就越大。 1 5 高分辨率遥感图像的应用 高分辨率遥感的出现拓宽了遥感技术应用的广度和深度，是实现遥 感从定性到定量、宏观到微观的重要转折点，同时，也为“数字地球” 提供了重要的技术支撑，是未来遥感技术发展的重要方向。自出现以来 引起了全世界的高度重视，其应用涉及到林业【7 。1 5 】、国土【1 6 。2 1 】、测绘2 2 1 、 农业t 2 4 】、大比例尺专题制图、城市规划建设、工程动态监测、交通、水 利、电力【25 1 、军事、考古26 1 、环境监测 2 7 与管理等各个行业，并取得了 明显的效益，在应用深度和精度上较中、低分辨率卫星有较大提高，显 示了巨大的应用潜力，如李名松，董双发利用i k o n o s 图像进行生态环 境调查，精确查清了滹沱河石家庄市区段的裸沙、垃圾、林地、果园、 农田、荒地、水面等地类的面积 孙】；尹宁、王长林、聂跃平等利用q u i c k b i r d 和i k o n o s 图像，对陕西考古地区进行特征解译、环境分析和古长城提 取，获取了考古遗址的精细结构、局部信息和微观特征【2 。胡胜华、杨 晓晶、谭建新等将q u i c k b i r d 数据应用于珠海、东莞等城市的国土规划中， 并建立了城市影像数据库30 1 。杜凤兰、田庆久等采用面向对象分类法对 i k o n o s 图像进行地物分类，结果表明这种图像可将农田、草地、灌丛 和森林分开，进一步还将森林中的针叶林、阔叶林和混交林分开，与中、 低分辨率卫星图像的应用相比，有了质的飞跃“。 ! 塑苎兰堕盟兰苎竺望竺墅一苎主墨壁堡竺塑坌堂堂堡壁里堡坌鲞垫查婴塞 塑! ! 要苎! ! ! 里 2 基于多特征的高分辨率遥感图像分类技术研究依据 2 1 国内外研究现状及其进展 遥感图像分类是将遥感图像中的每个像元划归到类别中去的过程。 遥感技术的发展使得遥感图像的分类技术也在不断地改进，新方法和新 技术不断出现，从目视判读、自动分类和人机交互判读等多个阶段。 2 1 1 目视判读 目视判读是指人眼对遥感图像上的地物进行分类。解译者在解译过 程中除利用遥感图像上的特征外，还能利用影像解译标志和其它辅助信 息如地貌、地形和时相等知识识别地物，是最简单也是最传统的分类技 术。 目视判读主要在航空遥感基础上发展起来的，是通过对遥感图像上 的色调、大小、形状、阴影、组合图案等因子进行判读，经野外调绘后 提取各地类信息。如我国在7 0 年代后期开展的著名腾冲遥感试验和长春 遥感试验，就是利用航空像片进行目视判读，获取地面信息。中科院地 理所利用航空像片对浙江省进行了土地退化研究，武汉测绘科技大学利 用航空像片进行城市变迁监测研究，江苏省利用航空像片进行的无锡土 地利用变化监测研究，山西省利用航片进行三川河流域土地利用结构动 态分析等，主要是依赖目视判读提取遥感信息 3 2 - 3 3 】。 由于解译者的经验、专业知识和对研究地区的熟悉程度等方面的差 异，导致不同的解译者对相同的图像解译出不同的结果，即使是同一个 解译者在不同的时间也会出现不同的解译结果。另外，这种方法判读速 度极慢，而遥感数据量又非常庞大，远远满足不了生产的要求。因此， 高精度地、快速地进行遥感图像分类一直是人们寻求的目标，当计算机 技术出现后，利用计算机进行分类自然成了遥感技术的一个重组成部分 3 4 - 3 5 】。 2 1 2 计算机自动识别 遥感技术的发展使其具有强大的数据获取能力，而另一方面遥感技 术对其数据的信息提取能力相对不足，造成了遥感数据大量的闲置和浪 费，遥感数据量大和遥感信息利用率低是目前遥感技术的现状，已成为 苎j 生至兰翌旦至二苎主巡苎壹坌塑皇堡些望堡坌鲞垫查望壅 ! 塑苎兰壁塑圭兰垡堕奎 制约遥感技术发展的巨大障碍【3 7 1 ，因此，利用计算机进行分类自然是 解决这一矛盾的重要途径。 2 ，1 2 1 传统的计算机自动分类 在遥感图像分类中，传统的基于统计模式的计算机自动识别占有重 要地位，分为监督分类和非监督分类两种情况。 ( 1 ) 非监督分类 非监督分类是指人们事先对分类过程不施加任何的先验知识，仅凭遥 感图像上地物的光谱特征的分布规律，即自然聚类的特性进行“盲目”分 类。分类的结果只是对不同类别达到了区分，不能确定类别的属性，类 别的属性是通过分类结束后目视判读或实地调查确定的1 3 9 - 3 9 。 非监督分类不必事先确定输入样本的类别，省略了部分工作量。对 于一个较大的样本，可以获得较好的目标数据分类效果。 非监督分类有贝叶斯分类、最大似然分类和聚类，其中贝叶斯分类、 最大似然分类与监督分类相同，雎一区别在于有无已知类别的样本。 聚类分类法是将很相似的样本聚为一类，采用分级方法，如根据灰度 分级，每一级归为一类。这种方法不受初始化及局部最小值的影响，聚 类数目不必先验设定。 ( 2 ) 监督分类 监督分类是指在图像中选取具有代表性区域作为训练区。由训练区 得到各个类别的统计数据，根据统计数据对整个图像进行分类。监督分 类包括基于概率准则的最大似然分类法和基于距离判别准则的最小距离 法【4 0 。4 。 ( a ) 最大似然分类法 最大似然分类法( m a x i m u ml i k e l i h o o dc l a s s i f i c a t i o n ) 是经常使用的 分类方法，它是通过求出每个像素对于各类别的归属概率。把该像素分 到归属概率最大的类别中去的方法。假定训练区地物的光谱特征近似正 态分布，利用训练区求出平均值、方差以及协方差等特征参数，从而可 求出总体的先验概率密度函数。当总体分布不符合证态分布时，其分类 可靠性将下降。这种情况下不宜采用最大似然比分类法 4 2 - 4 4 1 。 最大似然分类法在多类别分类时，常采用统计学方法建立起一个判别 ! 堕签兰堕苎主兰焦望兰一苎三兰壁堡塑蜜坌堂皇堡壁望堡坌娄垫查堕壅 苎! ! 蔓茎! ! ! 墨 函数集，然后根据这个判别函数集计算待分像元的归属概率。 设类别k 中观测到x 的条件概率为p ( xk ) ，则归属概率l k 可表示为如 下形式的判别函数【4 5 l ： l k 2p ( k x ) 2 p 似) 。p ( 工七) ，p ( i ) x ( x i ) ( 1 1 ) 式中：x 一一待分像元 pf 七，一一类别k 的先验概率，可以通过训练区来决定。 最大似然分类必须知道总体的概率密度函数p ( xk ) 。由于假定训练区 地物的光谱特征和自然界大部分随机现象样，近似服从正态分布( 对 一些非正态分布可以通过数学方法化为正态问题来处理) ，通过训练区， 可求出其平均值、方差、协方差矩阵等特征参数，从而可求出总体的先 验概率密度函数。此时，像素x 归为类别k 的归属概率l k 表示如下1 4 6 ： 厶( x ) = 2 万；( d e t 。) ；re x p ( 一_ j 1l 工一心，t j k 一儿) ( 1 2 ) 式中：n 一一特征空间的维数 厶( x ) 一一像素x 归并到类别k 的归属概率 x 一一像素向量( 盯维列矢量) 地一一类别k 的平均向量( ”维列矢量) d e t 一一矩阵a 的行列式 y 。一一类别k 的方差、协方差矩( 玎栉矩阵) 各类别的训练数据至少为特征维数的2 到3 倍以上，这样才能测定具有 较高精度的均值及方差、协方差；如果2 个以上的波段相关性强，那么方 差、协方差矩阵可能不存在，或非常不稳定，在训练样本几乎都取相同 值均质性数据组时，这种情况也会出现。此时，最好采用主成分变换， 把维数压缩成仅剩下相互独立的波段，然后再求出方差、协方差矩阵 4 7 - 4 8 】。 ( b ) 最小距离分类法 最小距离分类法是利用训练样本数据计算出每一类别均值向量及标 准差( 均方差1 向量，然后以均值向量作为该类在特征空间中的中心位胃， 计算出图像中每个像元到各类中心的距离。到哪一类中心的距离最小， 则该像元就归入到哪一类，即以距离作为判别准则1 4 9 1 。在遥感图像分类 篁三生里立生坚生里j 生燮查坌塑兰墨壁鬯堡坌耋垫查堡塞! 塑苎堂堕竖圭兰堡笙壅 中，应用最广而且比较简单的距离函数有欧几里德距离，- b 氏距离和绝 对距离。 设p 为图像的波段( 变量) 数，x 为图像中的一个待分类像元，其中x ；为 像元x 在第i 波段的灰度值，m “为第j 类在第i 波段的均值，则像元x 与各类 间的距离可通过欧几里德距离和绝对距离两种方法计算【5 o 】： 欧几里德距离： 厅 q = 、f ( t m f ) 2 - ( 1 3 ) l ，；1 绝对距离： q = 艺k 一坞 根据求出的距离，把像元x 归入到d i 最小的那一类。 这种分类是比较简单的监督分类，但有明显的缺陷。首先，不同类 别的灰度值( 或其它特性) 的变化范围即其方差的大小是不同的，不能简单 地用像元到类中心的距离来划分像元的归属。另外，地物类别的点群分 布不一定是圆形或球形的，即在不同方向上半径是不同的，因而距离的 量度在不同方向上也应有所差异。 考虑到以上的因素，研究人员对距离算法加以改进，以提高分类的精 度，如将欧几里德距离改为： q = fp j 善( t 一坞) 2 7 绝对距离改为 b = 杰1 x ，一l 司 其中：为第j 类第f 波段的标准差。当然也可以用q ，代替上两式中的 盯! ，或者用其它加权方法。 使用最小距离法对图像进行分类，其精度取决于对已知地物类别的 了解和训练统计的精度。这种分类方法的效果比较好，计算简便，可对 像元顺序扫描分类。 马氏距离( m a h a l a n o b i s ) 法分类是最小距离分类法中的一种，只是距 离的计算方法不同。 马氏距离： 兰堕鳖堂堕堡兰垡墼一 苎王墨鳖堡塑壹坌鲨兰堡壁塑堡坌耋垫查堕壅 塑! ! 戛苎! 塑堕 露= ( 墨一x j ) 1 ：1 ( 一一_ ) ( 1 7 ) 式中：。一一协方差矩阵 当。= ( 单位矩阵) 时，马氏距离即为欧几旱德距离。 最小距离分类还可以选用阈值d t ，若计算出来的最小距离d 。小于闽值 d t ，则判别像元x 归入第g 类；若最小距离d 。大于阂值d t ，则判别像元x 为未知类，即不归属于任何类。阙值d t 的选择与各特征波段的标准差有 关，可以事先求出各类训练样本的标准差标准均值，并根据专业知识和 经验来考虑阈值的设定。 另外，若利用各波段一维直方图、二维直方图和各波段标准差，由计 算机自动确定各类别的中心，并按最小距离判别规则进行自动分类，那 么就属于非监督分类。同样，若从研究区已知类别中求出有代表性的各 类均值向量，作出各类光谱亮度响应曲线，并规定一个闽值进行图形识 别，那么就属于监督分类中的图形识别方法了。 ( 3 ) 计算机综合自动分类 研究