邱德艷

摘 要： 鑒于遙感監(jiān)督分類(lèi)方法的普遍應(yīng)用，本文介紹了五種常用的監(jiān)督分類(lèi)方法：平行六面體法、最小距離法、馬氏距離法、最大似然法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)法，就同一地區(qū)TM影像應(yīng)用這五種方法進(jìn)行土地利用分類(lèi)，對(duì)比分析這五種方法的分類(lèi)精度，發(fā)現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)土地覆蓋與利用的分類(lèi)精度高于最大似然法，最大似然法分類(lèi)精度優(yōu)于平行六面體法、最小距離法和馬氏距離法，所得結(jié)論對(duì)有關(guān)遙感圖像分類(lèi)工作具有指導(dǎo)和借鑒意義。

關(guān)鍵詞： 遙感圖像分類(lèi)平行六面體法 最小距離法 馬氏距離法 最大似然法 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)

遙感圖像是通過(guò)亮度值或像素值的高低差異及空間變化而表示不同地物的差異，如不同類(lèi)型的植被、土壤、巖石及水體等，這是我們區(qū)分不同影像地物的物理依據(jù)。遙感圖像分類(lèi)就是利用計(jì)算機(jī)對(duì)遙感圖像中各類(lèi)地物的光譜信息和空間信息進(jìn)行分析，選擇特征，并用一定手段將特征空間劃分為互不重疊的子空間，然后將圖像中的各個(gè)像素劃歸到各子空間。遙感圖像分類(lèi)特征是反映地物光譜信息和空間信息，并可用于遙感圖像分類(lèi)處理的變量，如多波段圖像的每個(gè)波段都可作為特征，多波段圖像的各種處理結(jié)果也以作為分類(lèi)的特征空間構(gòu)成一個(gè)特征向量。

1.遙感圖像分類(lèi)原理簡(jiǎn)介

遙感圖像分類(lèi)的理論依據(jù)是：遙感圖像中的同類(lèi)地物在相同的條件下（紋理、地形、光照及植被覆蓋等），應(yīng)具有相同或相似的光譜信息特征和空間信息特征，從而表現(xiàn)出同類(lèi)地物的某種內(nèi)在相似性，即同類(lèi)地物像素的特征向量將集群在同一特征空間區(qū)域；而不同的地物其光譜信息和空間信息特征不同，將集群在不同的特征空間區(qū)域。由于地物的成分、性質(zhì)、分布情況的復(fù)雜性和成像條件，以及一個(gè)像素或瞬時(shí)視場(chǎng)里往往有兩種或多種地物的情況，即混合像素，使得同類(lèi)地物的特征向量不盡相同，而且使得不同地物類(lèi)型的特征向量之間的差別不都是截然相反的。

遙感圖像分類(lèi)方法可分為非監(jiān)督分類(lèi)和監(jiān)督分類(lèi)。非監(jiān)督分類(lèi)是在沒(méi)有先驗(yàn)類(lèi)別知識(shí)的情況下，根據(jù)圖像本身的統(tǒng)計(jì)特征及自然點(diǎn)群的分布情況劃分地物類(lèi)別的分類(lèi)處理，它并不需要具體地物的已知知識(shí)，可更好地獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)內(nèi)在的分布規(guī)律，主要方法有：K均值分類(lèi)（K-means）、ISODATA方法。

監(jiān)督分類(lèi)是一種常用的精度較高的統(tǒng)計(jì)判決分類(lèi)，它是在已知類(lèi)別的訓(xùn)練場(chǎng)地上提取各類(lèi)訓(xùn)練樣本，通過(guò)選擇特征變量、確定判別函數(shù)或判別規(guī)則，把圖像中的各個(gè)像元?jiǎng)潥w到各個(gè)給定類(lèi)的分類(lèi)方法。其主要步驟包括：選擇特征波段；選擇訓(xùn)練區(qū)；選擇或構(gòu)造訓(xùn)練分類(lèi)器；對(duì)分類(lèi)精度進(jìn)行評(píng)價(jià)。主要方法有：平行六面體分類(lèi)（Parallelepiped）、最小距離分類(lèi)（Minimum Distance）、馬氏距離分類(lèi)（Mahalanobis Distance）、最大似然分類(lèi)（Maximum Likelihood）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)法等。

2.案例分析

本文以呼和浩特市地區(qū)7個(gè)波段組成的TM影像為原始數(shù)據(jù)，以波段5、4、3模擬真彩色RGB合成，選取涼城縣岱海區(qū)域做分類(lèi)實(shí)驗(yàn)，以確定該區(qū)域土地覆蓋應(yīng)采取的分類(lèi)方法。

2.1遙感影像的目視解譯。

在利用ENVI進(jìn)行監(jiān)督分類(lèi)之前，首先在ArcGIS中進(jìn)行遙感影像的矢量化操作，利用目視解譯畫(huà)出各類(lèi)地物的邊界，并統(tǒng)計(jì)其面積，以此評(píng)定各種分類(lèi)方法的分類(lèi)精度。

2.2遙感圖像的平行六面體法、最小距離法、馬氏距離法、最大似然法分類(lèi)。

采用ENVI軟件監(jiān)督分類(lèi)模塊進(jìn)行平行六面體法、最小距離法、馬氏距離法、最大似然法分類(lèi)，分類(lèi)時(shí)訓(xùn)練區(qū)相同，以比較不同分類(lèi)方法的精度。分類(lèi)后對(duì)原始分類(lèi)圖像進(jìn)行聚類(lèi)、過(guò)濾、去除后處理工作，并采用總體分類(lèi)精度、Kappa系數(shù)（結(jié)果略）評(píng)定分類(lèi)精度，發(fā)現(xiàn)最大似然法分類(lèi)精度最高。

2.3.2參數(shù)設(shè)置：Select Classes from Regions：?jiǎn)螕鬝elect All Items按鈕，選擇全部的訓(xùn)練樣本。

Activation：選擇活化函數(shù)。備選函數(shù)為對(duì)數(shù)（Logistic）和雙曲線（Hyperbolic）函數(shù)，此處選擇對(duì)數(shù)函數(shù)；Training Threshold Contribution：輸入訓(xùn)練貢獻(xiàn)閾值（0～1）。該參數(shù)決定了與活化節(jié)點(diǎn)級(jí)別相關(guān)的內(nèi)部權(quán)重的貢獻(xiàn)量，它用于調(diào)節(jié)節(jié)點(diǎn)內(nèi)部權(quán)重的變化，訓(xùn)練算法交互式地調(diào)整節(jié)點(diǎn)間的權(quán)重和節(jié)點(diǎn)閾值，從而使輸出層和響應(yīng)誤差達(dá)到最小。將該參數(shù)設(shè)置為0，不會(huì)調(diào)整節(jié)點(diǎn)的內(nèi)部權(quán)重，適當(dāng)調(diào)整節(jié)點(diǎn)的內(nèi)部權(quán)重可以生成一幅較好的分類(lèi)圖像，但是如果設(shè)置的權(quán)重太大，對(duì)分類(lèi)結(jié)果就會(huì)產(chǎn)生不良影響，此值需多次試驗(yàn)選擇；Training Rate：設(shè)置權(quán)重調(diào)節(jié)速度（0～1）。參數(shù)值越大則訓(xùn)練速度越快，但也增加擺動(dòng)或者使訓(xùn)練結(jié)果不收斂；Training Momentum：輸入一個(gè)0～1的值。該值大于0時(shí)，在“Training Rate”文本框中鍵入較大值不會(huì)引起擺動(dòng)，該值越大，訓(xùn)練的步幅越大，該參數(shù)的作用是促使權(quán)重沿當(dāng)前方向改變；Training RMS Exit Criteria：指定RMS誤差為何值時(shí)訓(xùn)練應(yīng)該停止。RMS誤差值在訓(xùn)練過(guò)程中將顯示在圖表中，如圖6所示。當(dāng)該值小于輸入值時(shí)，即使沒(méi)有達(dá)到迭代次數(shù)，訓(xùn)練也會(huì)停止，然后開(kāi)始分類(lèi)；Number of Hidden Layers：所用隱藏層的數(shù)量。要進(jìn)行線性分類(lèi)，鍵入值為0（沒(méi)有隱藏層），不同的輸入?yún)^(qū)域必須與一個(gè)單獨(dú)的超平面線性分離。要進(jìn)行非線性分類(lèi)，輸入值應(yīng)該大于或等于1，當(dāng)輸入的區(qū)域并非線性分離或需要兩個(gè)超平面才能區(qū)分類(lèi)別時(shí)，必須擁有至少一個(gè)隱藏層才能解決這個(gè)問(wèn)題，兩個(gè)隱藏層用于區(qū)分輸入空間，空間中的不同要素不臨近也不相連；Number of Training Iterations：輸入用于訓(xùn)練的迭代次數(shù)。這里選默認(rèn)值1000；Min Output Activation Threshold：輸入一個(gè)最小輸出活化閾值。如果被分類(lèi)像元的活化值小于該閾值，在輸出的分類(lèi)中，該像元將被歸入未分類(lèi)（unclassified）中。

3.結(jié)語(yǔ)

如何提高遙感影像的分類(lèi)精度，一直是關(guān)注的熱點(diǎn)。本文通過(guò)對(duì)五種監(jiān)督分類(lèi)方法的對(duì)比分析，發(fā)現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)土地利用分類(lèi)與實(shí)際情況最接近，分類(lèi)精度最高。最大似然法次之，兩者分類(lèi)精度皆高于平行六面體、最小距離法、馬氏距離法分類(lèi)方法。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)分類(lèi)方法相比，有其明顯優(yōu)點(diǎn)。

一方面，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法沒(méi)有對(duì)數(shù)據(jù)分布特征的任何假設(shè)前提。它不考慮數(shù)據(jù)是正態(tài)分布或是不連續(xù)分布，可以在特征空間上形成任意邊界的決策面，并在每次迭代過(guò)程中動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)決策區(qū)域，顯示統(tǒng)計(jì)方法強(qiáng)大的穩(wěn)定性和優(yōu)越性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)督分類(lèi)和標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)計(jì)監(jiān)督分類(lèi)非常相似。主要區(qū)別在于訓(xùn)練和分類(lèi)在實(shí)現(xiàn)的細(xì)節(jié)上。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程和最大似然法計(jì)算均值和方差類(lèi)似。所不同的是，最大似然法的均值和方差只計(jì)算一次，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法采用迭代算法，直到計(jì)算結(jié)果和實(shí)際結(jié)果的差異滿(mǎn)足要求。

另一方面，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法是非線性的，同傳統(tǒng)分類(lèi)方法相比較，它可以處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)集，識(shí)別精細(xì)的模式，且能利用多源數(shù)據(jù)，將潛在的信息提取出來(lái)。

當(dāng)然，目前每種方法都有分類(lèi)的局限性，沒(méi)有哪一種是絕對(duì)最好的。因此必須針對(duì)具體問(wèn)題，靈活應(yīng)用，綜合應(yīng)用多種分類(lèi)方法，將來(lái)必有更新的理論與方法提高遙感影像分類(lèi)精度。

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