判别界面： fAB (x)=0 光谱图 像分类原理 B A B
多光谱图像分类原理 判别界面 : fAB(x)=0
·不管是哪种分类方法，都需要衡量像元和各点群中心 的相似性，再按相似或亲疏程度将像元归于最相似的 点群。这些相似性度量指标有： (1)距离系数：绝对距离、欧氏距离、马氏距离、极 差标准化距离 (2)相似系数：n维空间中两个矢量间夹角余弦值， 余弦值大，则说明彼此间相似 (3)相关系数：取值在0-1之间，相关系数大则说明 像元与点群中心的关系密切
• 不管是哪种分类方法，都需要衡量像元和各点群中心 的相似性，再按相似或亲疏程度将像元归于最相似的 点群。这些相似性度量指标有： （1）距离系数：绝对距离、欧氏距离、马氏距离、极 差标准化距离 （2）相似系数：n维空间中两个矢量间夹角余弦值， 余弦值大，则说明彼此间相似 （3）相关系数：取值在0-1之间，相关系数大则说明 像元与点群中心的关系密切
二、计算机分类的一般步骤： ·1.分类预处理：对原始图像做辐射校正、几何校正、 除噪等处理。 。2.特征选择：特征即分类时所使用的变量（可以是波 段，也可以是其他图件)。有时并不需要所有波段参 与分类。 。3.分类：选择适当的分类方法进行分类。 。4.分类后处理：去碎斑、编辑等。 。5.专题图制作：在达到精度要求的分类图基础上，根 据需要和用途，添加投影方式、比例尺、图像等
二、计算机分类的一般步骤： • 1.分类预处理：对原始图像做辐射校正、几何校正、 除噪等处理。 • 2.特征选择：特征即分类时所使用的变量（可以是波 段，也可以是其他图件）。有时并不需要所有波段参 与分类。 • 3.分类：选择适当的分类方法进行分类。 • 4.分类后处理：去碎斑 、编辑等。 • 5.专题图制作：在达到精度要求的分类图基础上，根 据需要和用途，添加投影方式、比例尺、图像等
10.2非监督分类与监督分类 (按分类执行方式分) 。 非监督分类：由计算机自动确定点群中心和标准差等 参数，自动将各像元归于各类。 ·监督分类：由人通过人机对话，做训练样本，告诉计 算机要分多少类，各类的中心和标准差等参数，然后 由计算机自动将各像元归于各类。 Region #1 [Blue]343 points Region把2 [Green]229 points Region [Magenta]218 points
• 非监督分类：由计算机自动确定点群中心和标准差等 参数，自动将各像元归于各类。 • 监督分类：由人通过人机对话，做训练样本，告诉计 算机要分多少类，各类的中心和标准差等参数，然后 由计算机自动将各像元归于各类。 10.2 非监督分类与监督分类 （按分类执行方式分）
非监督分类 。 非监督分类一般采用动态聚类法，迭代自组织数据 分析技术，简称ISODATA法，Iterative Orgnizing Data Analysize Technique,分类过程P261。 ISODATA Initial Arbitrary ISODATA First Iteration Mean Vector Assignment Mean V 聚类过程：类别中心的变化 luster s Distribution of briehtness values in bands 3 and 4 luster. chuster 2 Ellipses depict i20 Band 3 Band 3 原始类别中心 第1次迭代后的类别分布
• 非监督分类一般采用动态聚类法，迭代自组织数据 分析技术，简称ISODATA法，Iterative Orgnizing Data Analysize Technique，分类过程 P261。 一、非监督分类 聚 类 过 程 ： 类 别 中 心 的 变 化