第十章计算机信息提取 采用计算机模拟人脑思维活动方式对图像加工、分 析、判断、推理从而提取相关信息。 八。 遥感图像分类：将图像的所有像元按其性质分 为若干个类别的技术过程。 1。 遥感图象中的信息： 光谱信息（亮度值） 空间信息（纹理和结构等)
第十章 计算机信息提取 • 采用计算机模拟人脑思维活动方式对图像加工、分 析、判断、推理从而提取相关信息。 • 遥感图像分类：将图像的所有像元按其性质分 为若干个类别的技术过程。 • 遥感图象中的信息： 光谱信息(亮度值) 空间信息（纹理和结构等）
10.1遥感图像计算机分类基本原理 ·计算机分类是通过模式识别理论，利用计算机将遥 感图像自动分成若干地物类别的方法。 ·执行方式：非监督分类、监督分类 ·分类器：统计分类、模糊分类、领域分类、神经网 络分类等
10.1 遥感图像计算机分类基本原理 • 计算机分类是通过模式识别理论，利用计算机将遥 感图像自动分成若干地物类别的方法。 • 执行方式：非监督分类、监督分类 • 分类器：统计分类、模糊分类、领域分类、神经网 络分类等
可利用单个像元的数值（光谱信息，色调），也可利 用像元及周围像元共同形成的空间信息，如形状大小 纹理等，把具有相同特征的像元分为一类，不同特征 的像元分为另一类。 计算机分类主要提取的是光谱信息 DisP#1ata:5水区[B1ue2] Disp Data:R:15 G:33 B:51
◼可利用单个像元的数值（光谱信息，色调），也可利 用像元及周围像元共同形成的空间信息，如形状大小 纹理等，把具有相同特征的像元分为一类，不同特征 的像元分为另一类。 ◼计算机分类主要提取的是光谱信息
一、计算机分类原理 ·1.同类地物在相同的光照和地形条件下，具有相同或 相似的波谱特征，不同地物具有不同的波谱特征，它 们在多光谱空间中会形成不同的点群。 TM3 根据地物光谱特 2 征，如果影像中 3 有3类地物：水、 1 植被、土壤，各 霍 点群分别对应？ TM4
一、计算机分类原理 • 1.同类地物在相同的光照和地形条件下，具有相同或 相似的波谱特征，不同地物具有不同的波谱特征，它 们在多光谱空间中会形成不同的点群。 根据地物光谱特 征，如果影像中 有3类地物：水、 植被、土壤，各 点群分别对应?
·2.函数式为fAB()=O,被叫做AB两类之间的判别界 线。判别准则：fAB(X)>0时，X点归于A类， fAB()<O时，X点归于B类。fAB(X)称为判别函数。 。 遥感图像分类的核心就是确定判别函数和相应的判 别准测。确定点群中心、标准差、距离（相似性） 等 TM3 TM4
• 2. 函数式为fAB(X)=0，被叫做AB两类之间的判别界 线。判别准则：fAB(X)>0 时，X点归于A类， fAB(X)<0 时，X点归于B类。fAB(X）称为判别函数。 • 遥感图像分类的核心就是确定判别函数和相应的判 别准则。确定点群中心、标准差、距离（相似性） 等