第第6 6章章 遥感数字遥感数字图图像像计计算机解算机解译译Dept. of GeographyDept. of GeographyDept. of Geography，，，Chuzhou UniversityChuzhou UniversityChuzhou University 第一节 概述第二节 遥感数字图像的性质与特点第三节 遥感数字图像的计算机分类第四节 遥感图像解译专家系统2 第一节概述定义：遥感图像计算机解译，又称遥感图像理解（Remote Sensing Imagery Understanding），它以计算机系统为支撑环境，利用模式识别模式识别模式识别模式识别与人工智能技术人工智能技术相结合，根据图像中目标地物的各种影像特征（颜色、纹理与空间位置），结合专家知识库中目标地物的解译经验和成像规律等知识进行分析和推理，实现对遥感图像的理解，完成遥感图像的解译基本目标：将人工目视解译遥感图像发展为计算机支持下的遥感图像理解；3 优势体现：快速、经济现状：存在很多问题，难！为什么难？1、遥感图像信息本身有噪音，受仪器、大气、环境等等因素影响；2、遥感图像信息量太丰富、所反映的地理环境太复杂；3、遥感图像来源众多，且受地域性、季节性影响；第一节概述4 第二节遥感数字图像的性质与特点一、遥感数字图像二、遥感数字图像的表示方法三、航空像片的数字化5 一、遥感数字图像一、遥感数字图像以数字形式表示的遥感影像；以数字形式表示的遥感影像；基本单位：像素基本单位：像素 正（纯）像素：一个像素内只包含一种地物（水体正（纯）像素：一个像素内只包含一种地物（水体……）） 混合像素：一个像素内包含多种地物（草地混合像素：一个像素内包含多种地物（草地 = = 草草+ +地）地）像素的空间特征：几何位置及范围像素的空间特征：几何位置及范围————空间位置离散化空间位置离散化像素的属性特征：亮度值像素的属性特征：亮度值————灰度值离散化灰度值离散化第二节遥感数字图像的性质与特点6 数字图像数字图像7 特点：(与光学图像相比)• 便于计算机处理 数字存储方式• 获取、传输、分发等过程中没有信息损失• 抽象性强（表示在计算机里是很抽象 的“数据流”）ü 数字形式表示，便于建立分析模型，进行计算机解译和采用遥感图像专家系统。
第二节遥感数字图像的性质与特点一、遥感数字图像一、遥感数字图像8 二、遥感数字图像的表示方法二、遥感数字图像的表示方法二维数组表示：位置隐含（象素坐标），属性用亮度表示；遥感数字图像根据波段分： 二值数字图像：[0-1] 一个bit存储 单波段数字图像：[0-255] 一个字节（8位） 彩色数字图像： [0-255] [0-255][0-255] 三个数字层 多波段数字图像：[0-255] ……[0-255] 多个数字层第二节遥感数字图像的性质与特点9 1-bit2 greys10 多波段数字图像存储与分发的常用数据格式：（1）BSQ数据格式（Band sequential）；（2）BIP数据格式（Band interleaved by pixel）；（3）BIL数据格式（Band interleaved by line）； 辅助数据：数字图像尺寸等各种参数二、遥感数字图像的表示方法二、遥感数字图像的表示方法第二节遥感数字图像的性质与特点11 lBSQ(Band sequential)数据格式：按波段顺序依次排列，1个文件，文件内划分1-K段，第n段数据为第n波段的图像数据[M行][N列]。
多波段数字多波段数字图图像存像存储储与分与分发发的常用数据格式的常用数据格式（（BSQBSQ））12 lBIPBIP数据格式（数据格式（Band interleaved by pixelBand interleaved by pixel），），1 1个文件，个文件，[M[M行行][N][N列列] ]格式，每个单元顺序记格式，每个单元顺序记录录K K个波段的相应数据个波段的相应数据多波段数字多波段数字图图像存像存储储与分与分发发的常用数据格式的常用数据格式（（2 2））13 l lBILBIL数据格式（数据格式（Band interleaved by lineBand interleaved by line），）， 1 1个文件，个文件，逐行按波段次序排列第逐行按波段次序排列第1 1波段的第波段的第1 1行、第行、第2 2波段的第波段的第1 1行、行、……、第、第K K波段的第波段的第1 1行；第行；第1 1波段的第波段的第2 2行、第行、第2 2波段的波段的第第2 2行、行、……、第、第K K波段的第波段的第2 2行；行；…………多波段数字多波段数字图图像存像存储储与分与分发发的常用数据格式的常用数据格式（（3 3））14 一、遥感数字图像二、遥感数字图像的表示方法三、航空像片的数字化非数字式遥感图像（通常为航空摄影像片），进行数字图像处理、解译前，需转换为数字图像方法：黑白扫描/彩色扫描扫描时需注意：（1）扫描的空间分辨率 一般300dpi（像片）/ 600dpi（负片）可满足要求（2）灰度级：0-255（黑白）/ RGB（彩色）第二节遥感数字图像的性质与特点15 分辨率设置过程: （1）空间采样 （2）属性量化如何设置分辨率16 例：将一张1:50000万的航空图像扫描成分辨率是2米的数字化图(1pix=2m) 。
l 1:50000 lcm=500m 1cm内要有250个pix l pix边长=1cm/250pix=0.004cm=0.001575inch (1cm=0.3937inch)Ø 635pix/inch17 第一节 概述第二节 遥感数字图像的性质与特点第三节 遥感数字图像的计算机分类第四节 遥感图像多种特征的抽取第五节 遥感图像解译专家系统18 第三节遥感数字图像的计算机分类一、分类原理与过程二、非监督分类三、监督分类四、监督、非监督分类的比较五、遥感图像解译专家系统六、现有分类方法存在的问题19 一、分类原理与过程1. 概述2. 方法3. 过程第三节遥感数字图像的计算机分类20 一、分类原理与过程1.概述定义（遥感数字图像分类/计算机自动识别）： 自然界中不同类型的地物具有各自不同的电磁波谱特性，遥感数字图像中像元的不同数值（亮度值）反映了相应地物的波谱特性因此，通过计算机对图像像元的数值的统计、通过计算机对图像像元的数值的统计、运算、对比和归纳，对像元进行分类，即可达到对地物的自运算、对比和归纳，对像元进行分类，即可达到对地物的自动识别，这种技术处理称为动识别，这种技术处理称为~。
第三节遥感数字图像的计算机分类21 例如： 你身高1.9m，体重100kg 99% 你是男人 身高/体重 = ？ 婴儿、儿童、青少年、青年、中年……一、分类原理与过程1.1.概述概述所依赖的理论方法： 统计模式识别，提取待识别模式的一组统计特征值，然后按照一定准则作出分类决策第三节遥感数字图像的计算机分类22 一、分类原理与过程1.1.1.1.概述概述概述概述遥感图像分类中所用统计特征变量统计特征变量： 全局全局统计特征变量：将整个数字图像作为研究对象，从整个图像中获取或进行变换处理后获取变量； 局部局部统计特征变量：将数字图像分割为不同识别单元，在各单元内分别抽取的统计特征变量（如描述纹理的特征量）例如，1-7波段亮度值是特征变量x1,x2,…,x7；组合运算也可产生特征变量第三节遥感数字图像的计算机分类23 一、分类原理与过程1.概述概述利用统计特征变量统计特征变量进行分类，需要：（1）变量能反映分类特征的区别区别； 将人分婴儿、儿童…，要选择特征变量“年龄”，而不是身高、体重、性别、民族… 波段1-7分别反映对不同波段的反射率差异，但如果进行热分布制图，主要依据热红外波段(6)，而不用其他波段值。
2）如果有几个特征变量，尽可能使其：区分不同的特征如，通过主成分变换，主成分变换，将相互之间存在相关性的原始波段遥感图像转换为相互独立的多波段新图像，变换后的信息集中于前几个组分的图像上，实现特征空间将维和压缩的目的第三节遥感数字图像的计算机分类24 一、分类原理与过程1.概述遥感图像计算机分类的依据——图像像素的相似度相似度 一组图像（原始的、主成分变换后的、或其它运算产生的） 每个像素对应有1组特征值 该像素所属类别？ 同类别的像素应当特征相似 特征值具有较高相似度第三节遥感数字图像的计算机分类25 一、分类原理与过程1.概述相似度的衡量方法，常采用距离、相关系数衡量：（1）绝对值距离（2）欧氏距离（3）马氏距离（4）混合距离（5）相关系数例，已知分类标准：类别婴儿[0-2]，平均1岁；儿童3-9，平均6岁；少年……；问: 8岁的人是哪一类？——混合距离发现，离儿童平均年龄6岁差值2，最接近所以是“儿童”类第三节遥感数字图像的计算机分类26 一、分类原理与过程2.方法方法（1）非监督分类方法（2）监督分类方法第三节遥感数字图像的计算机分类27 一、分类原理与过程2.方法（1）非监督分类方法 定义：非监督分类又称边学习边分类法。
它直接对输入的数字图像像元数值（亮度值）进行统计运算处理，分别将每个像元归纳到由图像各波段构成的多维空间的集群中，达到分类识别的目的第三节遥感数字图像的计算机分类28 一、分类原理与过程2.方法（2）监督分类方法 定义：监督分类又称训练场地法或先学习后分类法它是先选择具有代表性的典型试验区或训练区，用训练区训练区已知地面样本的光谱特征来“训练”计算机，获得识别各类地物的判别模式或判别函数，并依此模式或判别函数，对未知地区的像元进行处理分类，分别归入到已知的类别中，达到自动分类识别的目的第三节遥感数字图像的计算机分类29 一、分类原理与过程3.过程（1）明确分类目的，选取数字图像；（2）收集、分析地面参考信息和有关数据；数字图像预处理（几何纠正、辐射纠正）；（3）比选合适的分类方法和算法，制定分类系统；（4）找出代表这些类别的统计特征；（5）采用训练场地（监督分类中）或聚类方法（非监督分类中）测定总体特征；（6）对各未知像素分类；（7）分类精度检查（用训练数据或随机抽样数据）（8）对判别分析的结果统计检验第三节遥感数字图像的计算机分类30 。