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数字图像的恢复、增强,乃至复合处理,归根到底只是改善图像的品质,提高图像的可解译性。但处理系统(计算机)并未对图像上地物的类别作出“判决”(解译)。由计算按一定的判别模式来自动完成这一“判决”,便是图像分类处理的过程。
图像分类处理的最终目标是智能化,使遥感图像处理发展成为一种人工智能系统。广义的分类处理,既包括波谱信息的分类,也包括空间信息的分类。后者一般包括图形识别、边缘和线条信息的检测与提取,以及纹理结构分析等,通常也称图像的空间信息分析。关于这一部分对于地质工作者显然感兴趣的内容,可参阅文献[3]等著作。限于篇幅,这里仅介绍按波谱信息分类的基本概念。
(一)图像分类的依据
一般来说,同一类地物有着相似的波谱,在多波段遥感的数字图像中,可以粗略地用它们在各个波段上的像元值的连线(亨利曲线)来表示(图4-29A);由于受光照条件、环境背景等因素的影响,在实际的多维波谱空间中,它们的像元值向量往往不是一个点,而是呈点群分布(集群),不同地物的点群处在不同的位置(图4-29B);不仅如此,在实际图像中,不同地物的波谱集群还存在有交叉过渡,受图像分辨力的限制,一个像元中可能包括有若干个地物类别,即所谓“混合像元”。因此,对不同集群的区分一般要依据它们的统计特征(统计量)。例如,集群位置用均值向量表示、点群的中心及离散度常用标准差或协方差来量度等等;数字图像常用的几种统计量见表4-4。
图4-29 索尔顿湖和因佩里亚谷地陆地卫星MSS数字图像上主要几种地物的光谱反射比曲线和集群分布
表4-4 数字图像常用的统计量
图像分类处理的实质就是按概率统计规律,选择适当的判别函数、建立合理的判别模型把这些离散的“集群”分离开来,并作出判决和归类。通常的做法是,将多维波谱空间划分为若干区域(子空间),位于同一区域内的点归于同一类。子空间划分的标准可以概括为两类:①根据点群的统计特征,确定它所应占据的区域范围。例如,以每一类的均值向量为中心,规定在几个标准差的范围内的点归为一类;②确定类别之间的边界,建立边界函数或判别函数。不论采取哪种标准,关键在于确定同一类别在多维波谱空间中的位置(类的均值向量)、范围(协方差矩陈)及类与类边界(判别函数)的确切数值。按确定这些数据是否有已知训练样本(样区)为准,通常把分类技术分为监督和非监督两类。
(二)非监督分类
非监督分类是在没有已知类别的训练数据及分类数的情况下,依据图像数据本身的结构(统计特征)和自然点群分布,按照待分样本在多维波谱空间中亮度值向量的相似程度,由计算机程序自动总结出分类参数,进而逐一对像元作归类,通常也称聚类(集群)分析。使用的方法有图形识别、系统聚类、分裂法和动态聚类等。
其中,比较实用的是动态聚类。它是首先根据经验和分类数,选定若干个均值向量,作为“种子”,建立一批初始中心,进行初步概略的分类,然后根据规定的参数(阈值)检验分类结果,逐步修改调整分类中心,再重新分类,并根据各类离散性统计量(如均方差等)和不同类别之间可分离性统计量(如类间标准化距离等),进行类的合并或分裂;此后再修改中心,直至分类结果合理为止。动态聚类中,聚类中心和分类数可以按客观的波谱特征自动调整,分类效果一般比较好,但分类结果的确切含义(类别的属性)需另作分析,从实况调查或已有的地面资料中去确定它们的地物类型。
非监督分类由于事先不需训练样本,故处理速度较快,较客观,并能为监督分类的训练样区选择提供参照,一般在有目的的监督分类之前进行。
(三)监督分类
监督分类一般是先在图像中选取已知样本(训练区)的统计数据,从中找出分类的参数、条件,建立判别函数,然后对整个图像或待分类像元作出判别归类。遥感图像处理中常用的监督分类方法有最小距离法、费歇尔线性判别法、贝叶斯线性和非线性判别法(最大似然法)等。
其中,最小距离法在算法上比较简单:首先在图像显示屏上选出训练样区,并且从图像数据中求出训练样区各个波段的均值和标准差;尔后再去计算其它各像元的亮度值向量到训练样区波谱均值向量之间的距离。如果距离小于指定的阈值(一般取标准差的倍数),且与某一类的距离最近,遂将该像元归为某类。该分类法的精度取决于训练样区(地物类别)的多少和样本区的统计精度。由于计算简便,并可按像元顺序逐一扫描归类,一般分类效果也较好,因而是较常用的监督分类方法。
最大似然法也是常用的监督分类方法之一。它是用贝叶斯判别原则进行分析的一种非线性监督分类。简单地说,它可以假定已知的或确定的训练样区典型标准的先验概率,然后把某些特征归纳到某些类型的函数中,根据损失函数的情况,在损失最小时获得最佳判别。该法分类效果较好,但运算量较大。
监督分类的结果明确,分类精度相对较高,但对训练样本的要求较高,因此,使用时须注意应用条件,某一地区建立的判别式对别的地区不一定完全适用。此外,有时训练区并不能完全包括所有的波谱样式,会造成一部分像元找不到归属。故实际工作中,监督分类和非监督分类常常是配合使用,互相补充的。
图像分类处理目前在农林、土地资源遥感调查中应用较广。对于地质体的分类,由于干扰因素较大,不容易取得十分理想的效果,故在地质应用上尚不很普遍。但最近已陆续出现了一批使用分类技术的遥感地质应用成果,较多的是用经变换(比值、K-L等)处理的图像再作分类处理,用于岩性填图或热液蚀变填图等,是值得重视的发展方向。
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希望本篇文章《像分类处理简介》能对你有所帮助！
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