遥感图像最大似然法分类

遥感影像监督分类中的最大似然法进行地物分类

2010年第1期福建电脑

7

基于最大似然法的遥感图像分类技术研究

刘

涛1，孙忠林1，2，孙

林2

（1、山东科技大学信息科学与工程学院山东青岛266510

2、山东科技大学测绘科学与工程学院山东青岛266510）

【摘要】：针对大遥感图像在单机分类方法中存在分类效率低、准确度差的问题，本文研究了网格环境下的最大似然分类技术在大遥感图像分类的应用。文中提出的方法充分利用了网格技术的分布式计算和协同共享等能力，采用最大似然法，给出了网格环境下大遥感图像的分类方法，并实验验证了该方法的有效性。

【关键词】：网格；最大似然法；遥感图像；分类

1、引言

分类是遥感研究的一个重要领域，常见的分类主要包括K近邻法、最小距离法、平行六面体法、支持向量机[1]、神经网络[2]等。当前遥感图像分类主要是在单机上实现，对多波段、宽视场、高空间分辨率的遥感数据存在着效率低、速度慢等缺点，不利用复杂算法的应用，限制了准确率的提高。网格技术可以方便的进行网络资源管理、有效的支持广域分布的、多领域的科学与工程问题的解决。论文研究了利用网格技术结合最大似然法完成大遥感图像的分类方法。使大遥感图像的分类速度加快，准确率提高。

论文通过对较大遥感图像的分析

envi遥感图像监督分类

监督分类，又称训练分类法，用被确认类别的样本像元去识别其他未知类别像元的过程。它就是在分类之前通过目视判读和野外调查，对遥感图像上某些样区中影像地物的类别属性有了先验知识，对每一种类别选取一定数量的训练样本，计算机计算每种训练样区的统计或其他信息，同时用这些种子类别对判决函数进行训练，使其符合于对各种子类别分类的要求，随后用训练好的判决函数去对其他待分数据进行分类。使每个像元和训练样本作比较，按不同的规则将其划分到和其最相似的样本类，以此完成对整个图像的分类。

遥感影像的监督分类一般包括以下6个步骤，如下图所示：

详细操作步骤

第一步：类别定义/特征判别 根据分类目的、影像数据自身的特征和分类区收集的信息确定分类系统；对影像进行特征判断，评价图像质量，决定是否需要进行影像增强等预处理。这个过程主要是一个目视查看的过程，为后面样本的选择打下基础。

遥感图像处理软件下载就上遥感集市

启动ENVI5.1，打开待分类数据：can_tmr.img。以R:TM Band 5，G: TM Band 4，B：TM Band 3波段组合显示。

通过目视可分辨六类地物：林地、草地/灌木、耕地、裸地、沙地、其他六类。

第二步：样本选择

天津大学电子信息工程学院

MIMO信道传播参数估计的随机最大似然算法

【摘要】 针对多输入多输出(MIMO)信道，该文提出用随机最大似然(ML)法来估计信道瞬态时空参数。信道测量和信道探测一般需要估计信道传播参数，这也是构建高级信道模型的关键步骤。该文算法采用von Mises角度分布模型，该模型适用于信道测量中得到的角度数据。该信号模型是随机的，相应算法用来估计漫散射分量特别有用。相比确定性算法，该算法具有更低的复杂度和更快的收敛性。这些优点是由于该模型具有较低维度和更简单的最优化方法。通过比较与Cramer-Rao下界(CRLB)的差距来研究该算法估计值的统计性能。仿真表明小样本时该算法的方差接近CRLB。该算法除用于推导外，应用于数据信道模型也能得到非常有意义的结果。

关键词 信道探测；参数估计

1引言

功能强大的多维信道模型常常需要信道探测和广泛的信道测量。多维信道模型是未来高频谱效率无线通信系统收发机结构制造和网络设计的重要工具。一个重要应用是多输入多输出(MIMO)通信系统的发展，MIMO系统采用多发射天线、多接收天线和相应的信道传播参数估计来进行信道探测。

无线传输中，一般将接收机收到的信号分解为镜像反射分量和漫散射分量。镜

介绍了面向对象与基于像素的分类方法,分析了模糊分类方法,阐述了面向对象的模糊分类技术的软件应用。

维普资讯

科技情报开发与经济文章编号：0 5 6 3 (0 7 0— 2 6 0 10— 0 32 0 )8 0 3— 2

S 1T C F R A IND V L P E T&E O O Y C一E HI O M TO E E O M N N CNM

20年 07

第1卷第8 7期收稿日期：0 6 1一 2 0— 1叭

浅论面向对象的遥感图像的模糊分类阳松，继尧王(中国矿业大学，江苏徐州，2 0 8 2 10 )摘要：介绍了面向对象与基于像素的分类方法，分析了模糊分类方法，阐述了面向对

象的模糊分类技术的软件应用。 关键词：面向对象方法；感图像；糊分类遥模

中图分类号：P 5 T 7

文献标识码： A(P) G S的结合，使它更系统化、更定量化，应用更加广泛和深入。 遥感信息主要是由遥感图像承载的。遥感图像处理开始主要为专家进行目视解译，专家通过遥感图像中特定的判读标志，对地物信息进行提取。目视解译需要的设备少，简单方便，可以随时从遥感图像中获取许多专题信息，利于定性分析。随着遥感平台的增加，但时间和光谱分辨率的提高，遥感数据呈海量增长，目视解译需

图像融合方案

第6组

1314100113李家旭

2015/9/27

一．技术流程图

QuickBird高分辨率影像 TM低分辨率影像 以QuickBird影像为基准进行几何校正 图像自动配准 图像融合 总结 图1 技术流程图

二．目的及内容

2.1 目的

对低分辨率TM影像和高分辨率Quickbirds影像进行融合。

2.2内容

⑴图像几何校正 ⑵图像自动配准 ⑶图像融合

三．图像几何校正

通过几何校正，使校正的RMS控制在0.5个像元值内。并且通过几何校正之后的两幅影像具有相同的地理参考。

四．图像自动配准

同一区域的图像，由于几何校正的误差，重叠区的相同地物不能重叠，这会对图像的融合造成影响。ENVI提供图像自动配准工具，能够自动产生匹配点，实现图像自动配准。

五．图像融合

图像融合是将低空间分辨率的多光谱图像或高光谱数据与高空间分辨率的单波段图像重采样生成一幅高分辨率多光谱图像的遥感图像处理技术。使得处理后的图像既具有较高的空间分辨率，又具有多光谱特征。

图像融合的关键是融合前两幅图像的精确配准以及处理过程中融合方法的选择。图像融合有多种方法，分别是HSV变换、Brovey变换、乘积运算（CN）、主成分（PC）变换、Gram-Sch

绪论和第一章 1图像的概念

是以不同形式和手段观测客观世界而获得的可以直接或间接作用于人眼，进而产生视觉的一种实体。

它是对客观对象的一种相似性的描述或写真，它包含了被描述或写真对象的信息 2图像分类

人眼的视觉特点 ：可见图像 不可见图像

图像的明暗程度和空间坐标的连续划分：数字图像(不可见) 模拟(光学)图像 (可见) 波段的数量 ：单波段图像 多波段图像 时间特性 ： 静态图像 动态图像 3图像的数学表达方法

常用的数学表征法有两种：确定性表示和统计性表示。 4遥感数字图像处理主要内容

图像增强、图像校正、信息提取。

1）图像增强：用来改善图像的对比度，突出感兴趣的地物信息，提高图像大的目视解译效果，它包括灰度拉伸、平滑、锐化、滤波、变换（K—L/K—T）、彩色合成、代数运算、融合等。 图像显示：为了理解数字图像中的内容，或对处理结果进行对比。 图像拉伸：为了提高图像的对比度（亮度的最大值与最小值的比值），改善图像的显示效果。

2）图像校正（恢复/复原）：为了去除和压抑成像过程中由各种因素影响而导致的图像失真。 注意：图像校正包括辐射和几何校正，前者通过辐射定标和大气校正等处理将像素

高光谱遥感图像目标探铡与分类技术研究

１．２研究现状

１．２．１成象光谱技术的发展概况

高光谱分辨率遥感（ＨｙｐｅｒｓｐｅｅｔｒａｌＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇ）是指利用很多很窄的电磁波波段从感兴趣的物体获取有关数据。高光谱遥感具有１０。２＾的光谱分辨率，它是在电磁波谱的紫外、可见光、近红外和中红外区域，获取许多非常窄且光谱连续的图象数据的技术［Ｌｉｌｌｅｓａｎｄ＆Ｋｉｅｆｅｒ，１９９４］，所以高光谱遥感技术通常又被称为成像光谱技术。由于成像光谱仪能够得到上百通道、连续波段的图像，从而可以从每个图像像元中提取一条完整的光谱曲线［Ｇｏｅｔｚｅｔａｌ．，１９８１，１９８５１（如图１．１）

图１．１高光谱图象的概念（从每个象元均可提取一条连续的光谱曲线）高光谱遥感的出现是遥感界的一场革命。它使本来在宽波段遥感中不可探测的物质，在高光谱遥感中能被探测，研究表明许多地表物质的吸收特征在吸收峰深度一般处的宽度为２０，－４０ｎｍ［Ｈｕｎｔ，１９８０】。而成象光谱系统获得的连续波段宽度一般都在１０ｒｉｍ以内，因此这种数据能以足够的光谱分辨率区分出那些具有诊断性光谱特征的地表物质，这也是高光谱技术用于探测甚至识别地物的物质基础。由于高光谱遥感将确定物质或地物性质的光谱与

第三章 遥感图像的几何纠正

教学目标

1、使学生了解引起遥感图像几何畸变的原因及其进行遥感图像几何纠正的必要性；

2、使学生掌握理解进行遥感几何纠正的原理与方法；

3、要求学生通过本章的学习可以熟练使用ENVI进行遥感数字图像的几何纠正；

教学内容：

1、几何纠正的概念 2、引起几何畸变的原因

3、遥感图像几何纠正的原理与方法

4、在ENVI中进行影像到影像的配准实践

一、遥感图像几何纠正的概念：

由于搭载传感器的平台(如飞机,卫星)的姿态,速度等的不稳定,以及地球曲率,空气折射等的影响,形成的图像常有畸变,几何纠正即消除遥感图像中所包含的几何畸变的过程。通常有两个叫法：

1、图像配准(Registration)：同一区域里一幅图像（基准图像）对另一幅图像的校准，以使两幅图像中的同名像元配准。

2、图像校正(Rectification)：借助一组地面控制点，对一幅图像进行地理坐标的校正。

在应用之前，进行遥感图像几何纠正是很必要的。第一，对遥感原始图像进行几何变形纠正后，才能对图像信息进行各种分析，制作满足两侧和定位要求的各类地球资源及环境的遥感专题图；第二，当应用不同遥感方式、不同光谱范围以及不同成像时间的各种同一区域复合图像数据来进

第四，五章

1.遥感图像辐射畸变的原因：

1光学镜头的非均匀性○2光电转换误差及探测器增益的变化。 内部误差:○

1大气散射与吸收○2太阳位置○3地形起伏。 外部误差:○

2.系统辐射误差校正

1光学镜头的非均匀性引起的边缘减光现象的校正 ○

2坏线及条纹的修复 ○

3随机坏象元 ○

3..辐射定标的定义

是指传感器建立每个探测元所输出信号的数值量化值（DN）与该探测器对应视场内的实际地物辐亮度值（Li）之间的定量关系。 作用：遥感信息定量化的前提，遥感数据的可靠性及应用的深度和广度在很大程度上取决于遥感器的定标精度。 4辐射定标方法 1仪器实验室定标 ○

2机上或星上定标 ○

3场地定标：主要有3种方法，反射率基法，辐射量度法和辐照度基法 ，最常用的是反射○

率基法。 辐射校正场:

美国：白沙辐射校正场；

法国：马赛市Lacrau辐射校正场；

中国：青海省青海湖热红外辐射校正场，甘肃省郭煌戈壁可见光/近红外波段辐射校正场。 5.两个定标系数：

增益gain（斜率） 偏移offset/bias（截距） L=Gain*DN+bias 6.程辐射Lp：

大气对辐射散射后，有相当一部分散射光直接进入传感器，这部分辐射称为程辐射。 去掉程辐射的主要方法有：直方图

ENVI遥感图像处理之图像增强

一、 对比度增强

1、 快速拉伸

步骤：打开数据—>加载图像到窗口—>图像主窗口Enhance菜单进入图像增强

的菜单选项。 原始显示的影像：

进行线性拉伸后的影像： 进行高斯拉伸后的影像：

说明： 本菜单栏中包含的图像快速拉伸的功能还有0-255的线性拉伸（这应该是实际的遥感影像的灰度值，而刚开始说的那个原始影像实际上已经经过了2%的线性拉伸的）、均衡化拉伸、均方根拉伸等。

2、交互式拉伸

步骤：选择图像主窗口中的Enhance菜单—>Interactive Stretching进入交互式拉伸的界面 在Stretch_Type菜单下可以选择交互拉伸的类型，有线性拉伸、分段线性拉伸等。 可以在Stretch旁边的文本框中直接输入拉伸的图像的灰度范围，亦可以在input histogram窗体中用鼠标左键拖动两条竖直虚线进行拉伸范围的选择。

原始图像：

交互式线性拉伸后的图像：

分段线性拉伸后的影像：

高斯拉伸后的影像：

3、直方图匹配

步骤：进行直方图匹配之前必须打开两个窗口显示两个波段或两幅影像。

在两窗口中