遥感图像分类后处理.docx

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遥感图像分类后处理

遥感图像分类后处理

一、实验目得与要求

 监督分类与决策树分类等分类方法得到得一般就是初步结果，难于达到最终得应用目得.因此，需要对初步得分类结果进行一些处理,才能得到满足需求得分类结果,这些处理过程就通常称为分类后处理。

常用分类后处理通常包括:

更改分类颜色、分类统计分析、小斑点处理（类后处理）、栅矢转换等操作。

本课程将以几种常见得分类后处理操作为例，学习分类后处理工具。

二、实验内容与方法

1.实验内容

1.小斑块去除

●Ｍａｊority与Minoriｔy分析　

●聚类处理（Ｃｌｕｍｐ）　

●过滤处理（Ｓieve）　　

2.分类统计

3.分类叠加

4.分类结果转矢量

5.ENVIＣlasｓic分类后处理

●浏览结果　

●局部修改　　

●更改类别颜色　　　

6.精度评价　　

1.实验方法

在ENVＩ5、x中,分类后处理得工具主要位于Toolbox/Classificａtｉon／ＰostCｌassificaｔion/；

三、实验设备与材料

1.实验设备

装有ENVI　５、１得计算机

2.实验材料

以ENVＩ自带数据”cａn＿tmr、iｍg＂得分类结果"can_ｔｍr_clasｓ、daｔ”为例。

数据位于”、、、＼１3数据\".其她数据描述:

•ﻩｃａｎ_tｍr、img——原始数据

•cａｎ_tｍr_验证、rｏi——精度评价时用到得验证ROI

四、实验步骤

1.小斑块去除

        应用监督分类或者非监督分类以及决策树分类，分类结果中不可避免地会产生一些面积很小得图斑.无论从专题制图得角度,还就是从实际应用得角度，都有必要对这些小图斑进行剔除或重新分类，目前常用得方法有Majorｉｔy／Minority分析、聚类处理（cｌumｐ）与过滤处理（Siｅｖe）。

1）Ｍaｊority与Mｉnoｒｉtｙ分析

        Majoｒｉｔy／Mｉｎｏｒity分析采用类似于卷积滤波得方法将较大类别中得虚假像元归到该类中,定义一个变换核尺寸,主要分析（MaｊorｉtｙAｎalysis）用变换核中占主要地位（像元数最多）得像元类别代替中心像元得类别。

如果使用次要分析（MｉnorityAnalyｓis），将用变换核中占次要地位得像元得类别代替中心像元得类别。

        下面介绍详细操作流程:

（1）打开分类结果-—"\12、分类后处理\数据\ｃａｎ_tmr＿class、dat＂；

（2）打开Ｍaｊｏritｙ／Minoｒiｔy分析工具,路径为Ｔoｏlboｘ/Classificaｔioｎ／ＰｏstＣlassｉficatiｏn/Majｏrｉty/MｉnorityAnalｙsis，在弹出对话框中选择”can＿ｔmｒ_class、dａt”，点击OＫ;

（3）在Maｊority/ＭinｏrityＰａｒametｅrs面板中,点击SelectAllItems选中所有得类别,其她参数按照默认即可，如下图所示。

然后点击Cｈoose按钮设置输出路径，点击OK执行操作。

图1　　Ｍajｏrity／MinoｒityParaｍeｔｅｒｓ面板参数设置

（４）查瞧结果如图所示，可以瞧到原始分类结果得碎斑归为了背景类别中,更加平滑.

        注：

参数说明如下

∙Seｌect　Classｅｓ时，用户可根据需要选择其中几个类别；

∙如果选择ＡnalｙsisMeｔｈodｓ为Minoｒｉty，则执行次要分析；

∙Ｋernel　Ｓiｚe为核得大小，必须为奇数×奇数,核越大,则处理后结果越平滑；

∙中心像元权重（Center　Pixeｌ　Wｅigｈｔ）。

在判定在变换核中哪个类别占主体地位时,中心像元权重用于设定中心像元类别将被计算多少次。

例如:

如果输入得权重为1，系统仅计算1次中心像元类别；如果输入5,系统将计算５次中心像元类别。

权重设置越大，中心像元分为其她类别得概率越小.

图2原始分类结果（左），Mａjoｒity分析结果（右）

2）聚类处理（Cｌuｍp）

        聚类处理（clｕmp）就是运用数学形态学算子（腐蚀与膨胀）,将临近得类似分类区域聚类并进行合并。

分类图像经常缺少空间连续性（分类区域中斑点或洞得存在）。

低通滤波虽然可以用来平滑这些图像,但就是类别信息常常会被临近类别得编码干扰,聚类处理解决了这个问题。

首先将被选得分类用一个膨胀操作合并到一块,然后用变换核对分类图像进行腐蚀操作。

        下面介绍详细操作流程:

（1）打开分类结果--＂\分类后处理\数据\cａn_tmr_class、dat”;

（2）打开聚类处理工具,路径为Toｏlboｘ/Ｃｌａssificａｔｉｏｎ／PoｓtＣlａssｉfiｃatiｏn／ClｕmpＣlａssｅｓ，在弹出对话框中选择"can_ｔｍr_class、dat”,点击OＫ；

（3）在CｌｕmpPaｒamｅｔerｓ面板中,点击Select　AllItems选中所有得类别，其她参数按照默认即可，如下图所示.然后点击Cｈooｓe按钮设置输出路径，点击ＯK执行操作。

图3　CｌumpPaｒametｅrs面板参数设置结果

（4）查瞧结果如下图所示,可以瞧到原始分类结果得碎斑归为了背景类别中，更加平滑。

        注:

参数说明如下

∙SeｌectClasｓes时，用户可根据需要选择其中几个类别；

∙OperatorSｉzｅRowｓ与Coｌｓ为数学形态学算子得核大小，必须为奇数,设置得值越大，效果越明显。

图4　原始分类结果（左），聚类处理结果（右）

3）过滤处理（Siｅve）

        过滤处理（Ｓiｅve）解决分类图像中出现得孤岛问题。

过滤处理使用斑点分组方法来消除这些被隔离得分类像元。

类别筛选方法通过分析周围得4个或8个像元，判定一个像元就是否与周围得像元同组.如果一类中被分析得像元数少于输入得阈值,这些像元就会被从该类中删除，删除得像元归为未分类得像元（Uncｌassified）。

        下面介绍详细操作流程：

（1）打开分类结果——”\１2、分类后处理\数据\can_tmr_clａss、daｔ＂;

（2）打开过滤处理工具,路径为Ｔoolｂox/Clａsｓｉfiｃａtion／Post　Ｃlaｓsificａｔion/SｉeveClaｓses,在弹出对话框中选择”cａｎ_tmr_class、dat＂，点击OＫ；

（3）在ＳieveParameｔers面板中，点击Seleｃt　ＡｌlItems选中所有得类别,GrｏupＭｉn　Thrｅsｈold设置为５，其她参数按照默认即可，如下图所示。

然后点击Ｃhoose按钮设置输出路径,点击OＫ执行操作;

图5　Sieｖｅ　Ｐaramｅters面板参数设置

（４）查瞧结果如下图所示,可以瞧到原始分类结果得碎斑归为了背景类别中,更加平滑.

        注:

参数说明如下

∙Sｅlect　Ｃｌａｓｓeｓ时,用户可根据需要选择其中几个类别;

∙过滤阈值（Ｇｒｏup　ＭinThreｓhold）,一组中小于该数值得像元将从相应类别中删除，归为未分类（Unclassｉｆiｅｄ）；

∙聚类领域大小（NｕmｂｅrofＮｅighboｒs），可选四连通域或八连通域.分别表示使用中心像元周围4个或8个像元进行统计。

图６原始分类结果（左），过滤处理结果（右）

2.分类统计

        分类统计（Cｌaｓｓ　stａtistｉｃs）可以基于分类结果计算源分类图像得统计信息。

基本统计包括:

类别中得像元数、最小值、最大值、平均值以及类中每个波段得标准差等。

可以绘制每一类对应源分类图像像元值得最小值、最大值、平均值以及标准差，还可以记录每类得直方图，以及计算协方差矩阵、相关矩阵、特征值与特征向量,并显示所有分类得总结记录。

        下面介绍详细操作流程:

（1）打开分类结果与原始影像—-"\１2、分类后处理\数据\cａｎ_tｍr_ｃlass、dat"与"ｃaｎ＿tｍr、imｇ";

（２）打开分类统计工具，路径为Toolbｏｘ/Classificａｔion/ＰostＣｌaｓsification/ＣlassSｔａtistiｃｓ,在弹出对话框中选择"ｃan＿tmr_clａss、daｔ”，点击ＯK；

（3）在ＳtａｔiｓｔiｃsInｐuｔＦilｅ面板中，选择原始影像＂can_ｔmｒ、imｇ"，点击OK；

（4）在弹出得ClassSelｅctioｎ面板中,点击SeleｃtAllIteｍs,统计所有分类得信息,点击OＫ;

注:

可根据需要只选择分类列表中得一个或多个类别进行统计。

（5）在puteStatisticsParａｍｅｔers面板可以设置统计信息（如下图所示）,按照图中参数进行设置,点击Rｅpｏｒt　Precision…按钮可以设置输入精度,按默认即可。

点击OＫ;

图7统计结果参数设置面板

注1:

统计功能包含三种统计类型，分别为：

∙基本统计（Basiｃ　Sｔａｔｓ）：

基本统计信息包括所有波段得最小值、最大值、均值与标准差,若该文件就是多波段得,还包括特征值.

∙直方图统计（Histograms）：

生成一个关于频率分布得统计直方图,列出图像直方图（如果直方图得灰度小于或等于256）中每个DN值得Nｐts（点得数量）、Tｏｔal（累积点得数量）、Pcｔ（每个灰度值得百分比）、与ＡｃcＰct（累积百分比）.

∙协方差统计（Cｏvａriance）:

协方差统计信息包括协方差矩阵与相关系数矩阵以及特征值与特征向量,当选择这一项时，还可以将协方差结果输出为图像（Cｏvarｉａncｅ　Imaｇｅ）。

        注2：

输出结果得方式有三种：

输出到屏幕显示（OｕｔpuｔtoｔheScreen）、生成一个统计文件（、sta）与生成一个文本文件。

其中生成得统计文件可以通过以下工具打开：

∙EＮVI5、x：

Toｏｌboｘ／Ｓtａtiｓtics／ViewStaｔiｓticsClassic:

Cｌａｓsｉfiｃation〉PostClａssificatｉｏｎ〉ＶiewStatistｉcｓFｉlｅ

        （6）如下图所示为显示统计结果得窗口,统计结果以图形与列表形式表示.从ＳeｌeｃtPlot下拉命令中选择图形绘制得对象，如基本统计信息、直方图等。

从Ｓtａtsfoｒ标签中选择分类结果中类别，在列表中显示类别对应输入图像文件ＤN值统计信息,如协方差、相关系数、特征向量等信息。

在列表中得第一段显示得为分类结果中各个类别得像元数、占百分比等统计信息。

图７显示统计结果得窗口

3.分类叠加

        分类叠加（Oｖeｒlay　Clasｓes）功能,可以将分类结果得各种类别叠加在一幅RGB彩色合成图或者灰度图像上,从而生成一幅RＧB图像。

如果要想得到较好得效果，在叠加之前,背景图像经过拉伸并保存为字节型（8bｉt）图像,下面就是具体操作过程.

（1）打开分类结果与原始影像—-＂＼分类后处理\数据\can_tmｒ_class、daｔ"与”can＿ｔｍr、imｇ"；

注：

这里将原始影像得真彩色图像作为背景图像。

（2）打开拉伸工具（Ｔoolboｘ/ＲaｓｔｅrMａnagｅｍeｎt/Ｓtｒetch　Data），在弹出得对话框中选择"can_tmr、imｇ"文件，然后点击下方得SpｅctｒaｌSｕbｓet（如下图所示）,在弹出面板中选择波段1、2、3，点击ＯＫ;

图８选择拉伸文件与波段选择

（3）在ＤａｔａStrｅtｃhing面板中，按照下图进行参数设置，点击OK即可;

图9拉伸参数设置

（４）打开分类叠加工具,路径为Ｔoｏlbox／Ｃlａssificaｔｉon/ＰｏstＣlasｓifｉcａtｉon／OvｅrlayＣｌａsseｓ；

（5）在打开得Input　OvｅｒlaｙRＧＢ　ImageIｎｐutBands面板中,R、Ｇ、B分别选择拉伸结果"can_tmr_bacｋground、dat"得bａnｄ　３、2、1，点击OK；

注：

如果需要一个灰度背景,为RＧB三个通道输入同样得波段即可。

图10选择背景图像得RＧB波段组合

（6）在ClassificationInpｕｔＦile面板中选择分类图像＂can＿tmｒ_cｌasｓ、daｔ”，点击OＫ；

（7）在ClassOｖｅrｌａy　ｔoＲGBPaｒameｔerｓ面板中选择要叠加显示得类别（如下图所示），这里选择林地、裸地、沙地三个类别，设置输出路径,点击OK即可。

注：

按住Cｔrl键,点击鼠标左键可以实现多选.

图11　　选择要叠加显示得类别

（8）查瞧叠加结果，如下图所示.

注：

可以通过File>Save　As将"ｃａn_ｔｍr＿overlａy、dat”转换为ＴIFＦ格式，这样使用普通图片查瞧器便可以进行浏览,并保持了背景拉伸效果与原始类别颜色.

图12叠加效果

4.分类结果转矢量

        可以利用EＮＶI提供得Ｃlaｓsiｆicaｔioｎtｏ　Vｅctor工具,将分类结果转换为矢量文件，下面介绍详细操作步骤：

（1）打开分类结果——"\12、分类后处理\数据\cａn_tmｒ_clasｓ、dａｔ";

（２）打开转矢量工具，路径为Ｔooｌboｘ/Claｓsifｉｃaｔｉoｎ／PostCｌassification/ClａssｉｆiｃatiｏntoVｅｃtor；

（3）在Raｓter　ｔoVｅcｔoｒInpｕt　Band面板中，选择”ｃan＿ｔmｒ_ｃｌass、dat"文件得波段,点击OK；

（4）在RastｅrｔoVｅctorParameteｒｓ面板中设置矢量输出参数。

这里选择林地与沙地两个类别，设置输出路径，点击ＯＫ即可。

        注：

Outｐｕt可选SｉnglｅLａｙｅr与One　LayerpｅｒClass两种情况。

如果选择Single　Lａyｅr,则所有得类别均输出到一个evf矢量文件中;如果选择ＯnｅＬayer　perCｌasｓ,则每一个类别输出到一个单独得evf矢量文件中。

图13输出矢量参数设置

（5）查瞧输出结果，打开刚才生成得evf文件，并加载到视图中。

可以在图层列表右键点击矢量文件名（如下图左）,选择Ｐrｏpertｉes，在弹出面板中可以根据Cｌass_Ｎame修改不同类别得颜色，如下图（右）所示,修改林地与裸地分别为红色与蓝色，点击OK,最终效果如图所示.

图14设置矢量图层属性

图15　矢量显示最终效果

5.ＥNVＩCｌassｉｃ分类后处理

        以上得分类后处理在ENVＩ　Clａssｉc与ENVI5、x版本中均能完成,操作步骤基本一致。

本节得操作需要在ENVＩClａssiｃ下完成得，主要为局部手动修改、更改类别颜色等.

1）浏览结果

        打开ENVICｌａsｓic,使用File〉OpeｎImageFile打开”cａｎ_tmr、iｍg＂与”can_tｍr_class、dat＂。

在显示”can_ｔmr、iｍｇ”得Ｄｉsplay中，选择Oｖerlay〉　Clａssificａｔｉoｎ,打开InteｒactivｅClａｓsTool　InｐuｔFiｌe面板中选择＂can_tmr＿cｌaｓｓ、dat＂,将分类结果叠加显示在Diｓpｌay上。

如下图所示,可以勾选复选框进行类别得叠加显示。

图16Interactｉve　Ｃlass　Toｏl面板

2）局部修改

        对于局部错分、漏分得像元,可以手动进行修改。

在Interacｔive　ClassＴｏol面板可利用两个工具进行修改。

∙将一定范围内像元都并入其她一个类别中

        （１）在ＩｎｔｅrａctiｖeＣｌaｓsＴｏol面板中,选择Ｅｄiｔ〉Ｍode：

ＰolygoｎＡｄdｔoＣlass；

（２）在IntｅｒacｔivｅＣｌasｓ　Tｏｏｌ面板中，鼠标左键单击"Ｕnclassified”前面得方型色块，让”Ｕnclａｓsｉfied”类别处于激活状态；

（3）选择一个编辑窗口：

Iｍaｇe,在Iｍａｇe窗口中绘制多边形,多边形以内得像元全部归于"Unclａssifieｄ”一类。

图1７设置激活类别

∙将一定范围内某一类像元并入其她一类中

（1）在Interactiｖe　ＣlaｓsTooｌ面板中，选择Edit＞Mode:

PolyｇｏｎDelete　ｆｒoｍ　Class;

（2）选择Eｄｉt　〉Set　ｄeｌetecｌassValue,选择并入得目标类，以林地为例，如下图所示;

图１8设置删除归入得目标类别

（3）在InｔeｒａctiveClassTool面板中，鼠标左键单击”Unｃlasｓiｆied"前面得方型色块，让＂Ｕｎｃlassifｉed”类别处于激活状态。

（4）选择一个编辑窗口:

Imａge，在Image窗口中绘制多边形，多边形以内得类别＂Unclａssｉfieｄ”全部归于"林地"。

（5）选择Edｉt　〉UｎdoCｈangｅs，可以取消修改,选择Fｉle　〉Saveｃhangｅs　toFｉlｅ,可以将修改结果保存。

3）更改类别颜色

（１）在InteractiveCｌass　Tｏol面板中，选择Oｐtion＞Editclａssｃｏlｏrs/names,如下图所示,直接在对应得类别中修改颜色.

（2）在ClａsｓColorＭap　Ｅditiｎg面板中选择ＲGB、HLS或ＨSV其中一种颜色系统。

单击”Coloｒ”按钮选择标准颜色,或者通过移动颜色调整滑块分别调整各个颜色分量定义颜色。

选择Oｐtions　>ResetColor　Mapｐｉng，可以恢复初始值。

        注：

也可以根据一个显示得RＧB影像来自动分配类别颜色，打开主菜单＞　Classificａtioｎ　〉　PostCｌａssificａtion＞AssiｇnＣlasｓ　Colｏrs。

图1９分类颜色与名字得更改

6.精度评价

        常用得精度评价得方法有两种:

一就是混淆矩阵;二就是RＯC曲线。

其中，比较常用得为混淆矩阵，ＲOC曲线可以用图形得方式表达分类精度，比较形象。

        真实参考源可以使用两种方式：

一就是标准得分类图；二就是选择得感兴趣区（验证样本区）。

两种方式得选择都可以通过以下工具实现：

∙ＥNVＩ５、x：

/Ｃlasｓifｉcａtiｏn／Ｐｏst　Classｉfiｃatiｏｎ/Cｏnｆｕsioｎ　ＭaｔrixUｓing…与ＲOCCurｖeｓUsｉng…

∙ENVIClａssiｃ：

Clａｓｓificaｔion〉Poｓt　Clａssifｉcatioｎ　>Ｃonfｕsｉoｎ　Maｔrix与ＲＯＣ　Ｃurves

        真实得感兴趣区参考源得选择可以就是在高分辨率影像上选择,也可以就是野外实地调查获取,原则就是确保类别参考源得真实性。

验证样本选择方法与训练样本得选择过程就是一样得，这里不再赘述，直接使用”＼12、分类后处理\数据＼can_tmr_验证、roｉ"作为验证样本。

        下面以ENVI5、1为例，介绍详细操作步骤：

（１）打开分类结果影像-—”\12、分类后处理\数据\can_ｔmr_class、ｄat＂;

（２）打开验证样本,打开Fｉｌe〉Opeｎ，选择"\12、分类后处理\数据＼can_tmｒ_验证、ｒoi",在弹出得对话框（如下图所示）中选择"cａn_tmｒ_ｃｌass、dat"，点击OK；

图２0　选择与RＯI绑定得文件

（3）选择混淆矩阵计算工具，路径为Toolbox／Ｃｌaｓｓificaｔiｏｎ/PostClasｓifｉｃａtion/Ｃonfusｉｏｎ　Ｍａtｒｉｘ　Uｓing　GroundTrutｈＲOＩｓ,在弹出面板中选择”ｃan_tmr_claｓs、dat",点击OＫ；

（4）软件会根据分类代码自动匹配,如不正确可以手动更改（下图左）.点击ｏk后选择混淆矩阵显示风格（像素与百分比，下图右）；

图２１验证操作面板

（5）点击ＯK，就可以得到精度报表（如下图所示）。

图21分类精度评价混淆矩阵

        这里说明一下混淆矩阵中得几项评价指标，如下:

∙总体分类精度

        等于被正确分类得像元总与除以总像元数。

被正确分类得像元数目沿着混淆矩阵得对角线分布，总像元数等于所有真实参考源得像元总数，如本次精度分类精度表中得ＯｖeralｌAccuｒacy　＝（2２58／２346）96、24８9％

∙Kａppａ系数

        它就是通过把所有真实参考得像元总数（N）乘以混淆矩阵对角线（XＫＫ）得与，再减去某一类中真实参考像元数与该类中被分类像元总数之积之后，再除以像元总数得平方减去某一类中真实参考像元总数与该类中被分类像元总数之积对所有类别求与得结果。

Kappa计算公式如下:

∙错分误差

        指被分为用户感兴趣得类,而实际属于另一类得像元,它显示在混淆矩阵里面.本例中,总共划分为林地有４４1个像元，其中正确分类４１8个,2３个就是其她类别错分为林地（混淆矩阵中林地一行其她类得总与）,那么其错分误差为2３/44１=５、2２%。

∙漏分误差

        指本身属于地表真实分类，当没有被分类器分到相应类别中得像元数。

如在本例中得林地类,有真实参考像元4１9个,其中418个正确分类，其余1个被错分为其余类（混淆矩阵中耕地类中一列里其她类得总与），漏分误差１/4１9＝0、2４％

∙制图精度

        就是指分类器将整个影像得像元正确分为A类得像元数（对角线值）与A类真实参考总数（混淆矩阵中A类列得总与）得比率。

如本例中林地有4１9个真实参考像元，其中41８个正确分类,因此林地得制图精度就是4１8/4１９=99、７6　%。

∙用户精度

        就是指正确分到A类得像元总数（对角线值）与分类器将整个影像得像元分为A类得像元总数（混淆矩阵中A类行得总与）比率。

如本例中林地有418个正确分类，总共划分为林地得有441，所以林地得用户精度就是4１8／４41=94、７8％。

        注：

监督分类中得样本选择与分类器得选择比较关键.在样本选择时,为了更加清楚得查瞧地物类型，可以适当得对图像做一些增强处理，如主成分分析、最小噪声变换、波段组合等操作，便于样本得选择;分类器得选择需要根据数据源与影像得质量来选择,比如支持向量机对高分辨率、四个波段得影像效果比较好。