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题目：遥感图像几种分类方法的比较

摘要

遥感图像分类一直是遥感研究领域的重要内容，如何解决多类别的图像的分类识别并满足一定的精度，是遥感图像研究中的一个关键问题，具有十分重要的意义。

遥感图像的计算机分类是通过计算机对遥感图像像素进行数值处理，达到自动分类识别地物的目的。遥感图像分类主要有两类分类方法:一种是非监督分类方法，另一种是监督分类方法。非监督分类方法是一个聚类过程，而监督分类则是一个学习和训练的过程，需要一定的先验知识。非监督分类由十不能确定类别属性，因此直接利用的价值很小，研究应用也越来越少。而且监督分类随着新技术新方法的不断发展，分类方法也是层出不穷。从传统的基十贝叶斯的最大似然分类方法到现在普遍研究使用的决策树分类和人工神经网络分类方法，虽然这些方法很大程度改善了分类效果，提高了分类精度，增加了遥感的应用能力。但是不同的方法有其不同优缺点，分类效果也受很多因素的影响。

本文在对国内外遥感图像分类方法研究的进展进行充分分析的基础上，应用最大似然分类法、决策树分类法对TM影像遥感图像进行了分类处理。在对分类实现中，首先对分类过程中必不可少的并影响分类效果的步骤也进行了详细地研究，分别是分类样本和分类特征；然后详细介绍两种方法的分类实验；最后分别分析分类结果图，采用混淆矩阵和kappa系数对两种方法的分类结果进行精度评价。

关键词:TM遥感影像，图像分类，最大似然法，决策树

TOC \o "1-3" \h \z \u HYPERLINK \l "_Toc324540219" 题目：遥感图像几种分类方法的比较 PAGEREF _Toc324540219 \h 1

HYPERLINK \l "_Toc324540220" 摘要 PAGEREF _Toc324540220 \h 1

HYPERLINK \l "_Toc324540221" 第一章 绪论 PAGEREF _Toc324540221 \h 4

HYPERLINK \l "_Toc324540222" 1.1遥感图像分类的实际应用及其意义 PAGEREF _Toc324540222 \h 4

HYPERLINK \l "_Toc324540223" 1.2我国遥感图像分类技术现状 PAGEREF _Toc324540223 \h 5

HYPERLINK \l "_Toc324540224" 1.3遥感图像应用于测量中的优势及存在的问题 PAGEREF _Toc324540224 \h 6

HYPERLINK \l "_Toc324540225" 1.3.1遥感影像在信息更新方面的优越性 PAGEREF _Toc324540225 \h 7

HYPERLINK \l "_Toc324540226" 1.3.2遥感影像在提取信息精度方面存在的问题 PAGEREF _Toc324540226 \h 7

HYPERLINK \l "_Toc324540227" 1.4研究内容及研究方法 PAGEREF _Toc324540227 \h 8

HYPERLINK \l "_Toc324540228" 1.4.1研究内容 PAGEREF _Toc324540228 \h 8

HYPERLINK \l "_Toc324540230" 1.4.2 研究方法 PAGEREF _Toc324540230 \h 9

HYPERLINK \l "_Toc324540231" 1.5 论文结构 PAGEREF _Toc324540231 \h 9

HYPERLINK \l "_Toc324540232" 第二章 遥感图像的分类 PAGEREF _Toc324540232 \h 9

HYPERLINK \l "_Toc324540233" 2.1 监督分类 PAGEREF _Toc324540233 \h 9

HYPERLINK \l "_Toc324540234" 2.1.1 监督分类的步骤 PAGEREF _Toc324540234 \h 10

HYPERLINK \l "_Toc324540235" 2.1.2 最大似然法 PAGEREF _Toc324540235 \h 12

HYPERLINK \l "_Toc324540237" 2.1.3 平行多面体分类方法 PAGEREF _Toc324540237 \h 13

HYPERLINK \l "_Toc324540239" 2.1.4 最小距离分类方法 PAGEREF _Toc324540239 \h 13

HYPERLINK \l "_Toc324540240" 2.1.5监督分类的特点 PAGEREF _Toc324540240 \h 14