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1 一种基于众数赋值的高光谱图像地物分类方法 1, 初佳兰 3, 张杰 2, 任广波 2 2, 梁建 (1., ; 2., ; 3., ) 摘要 : 提出了一种融合监督分类与非监督分类结果的高光谱遥感影像分类新方法 众数赋值分类法 采用 ISODATA 非监督分类方法对高光谱遥感影像进行分类, 并对非监督分类结果的图斑进行标记, 同时用最大似然法 (ML) 和支持向量机 (SVM) 法进行监督分类, 然后以监督分类结果对非监督分类后各斑块进行类别赋值 方法是 : 统计每个非监督分类斑块中由监督分类所获得的各类别像元数及所占比例, 将非监督分类斑块的类别赋予所占比例最高的监督分类结果的类别, 最终获得高光谱图像分类结果 研究表明 : (1) 非监督分类类别数量大于 10 时, 其与 ML 分类结果融合的总体分类精度和 Kaa 系数均较监督分类法的分类结果好 ; (2)ML 和 20 个类别的 ISODATA 分类结果融合的总体精度最高, 为 87.35%, 比单独 ML 的总体精度高约 2 个百分点 ; (3)SVM 和 10 个类别的 ISODATA 分类结果融合的总体精度提高最大, 较 SVM 的总体精度提高近 3 个百分点 ; (4) 随着非监督分类类别数量的增多, 分类结果的总体精度呈现由低到高再到低的变化过程 关键词 : 高光谱图像 ; 黄河口湿地 ; 监督分类 ; 非监督分类 ; 众数赋值中图分类号 : TP75, X87 文献标识码 : A 文章编号 : (2015) doi: /hykx ,, [1-5],, [6-8],,,,,,, ;,, ;,,,,,,,, 1 数据与方法 1.1 实验数据 CHRIS, 5 ( ) CHRIS 0, 1, 406~1035 nm, 5.9~44.1 nm, 17 m HDF clean, CHRIS : ; : : (201205); ( ) : (1980-),,,,, : , jlchu@nmemc.org.cn 72 / 2015 / 39 / 2

2 ,, CHRIS,,, CHRIS,, 2 1 CHRIS Fig.1 CHRIS Image 2 Fig.2 The interretation result of features combined with sot survey 1.2 非监督分类 (Unsuervised Classification) [9],,,, ;, ;, K-means,, (ISODATA), K-means, 1.3 监督分类 (Suervised Classification),,,,,,, [10] : (ML) (Mahalanobis Distance) (Minimum Distance) (SVM) ML SVM ML, [11],, SVM,,, [12],, [13] SVM, 1.4 精度分析方法, [14] : (1) : Marine Sciences / Vol. 39, No. 2 /

3 c n å = (1) k= 1 (2) ( i ):,, u= i ii i + (2) (3) ( j ):, A = J ij + j (3) : ij i j ; ; n +j = å i= 1 n i+ = å j= 1 ij kk ij i j ; P (4) Kaa :, Kaa : o- c K = -, o, c, 1.5 众数赋值分类方法 c ML SVM,,, ENVI,,, ISODATA ,, 100, 1, 1, 5,,,,, : (1), S( 3 a), S= S 1, S 2,,S i ; (2), C1( 3 b), C1=N 1, N 2,,N i ; (3) S C1,, : C1, S 1, N 1 N 2, ; S 2, N 1, S 2 N 1 ; 3 c 2 结果与分析,,, 4 ML ; 5 SVM SVM ; 1, 2, 3, ID_N(N=6, 10, 20, 40, 60, 80, 100) 3 Fig.3 Flow chart; a. S; b. C1; c. a. Unsuervised image classifications; b. Suervised classification results C1;c. end result 74 / 2015 / 39 / 2

4 Fig.4 图 4 与 ML 结合后众数赋值的分类结果和 ML 的结果 The classification results after combined with ML and the ML results a. ID_ML _6; b. ID_ML _10; c. ID_ML _20; d. ID_ML _40; e. ID_ML _60; f. ID_ML _80; g. ID_ML _100; h. ML 表 1 本方法与监督分类算法总体精度和 kaa 系数比较 Tab.1 The comarison of overall accuracy and kaa coefficient between the roosed method and the suervised classification 项目 ML SVM 总体精度 kaa 总体精度 kaa 监督分 85.27% % ID_ % % ID_ % % ID_ % % ID_ % % ID_ % % ID_ % % ID_ % % 表 2 本方法与监督分类算法制图精度的比较 Tab.2 The comarison of maing accuracy between the roosed method and the suervised classification 最 大 似 然 支 持 向 量 机 地物 监督分类 ID_6 ID_10 ID_20 ID_40 ID_60 ID_80 ID_ % 73.70% 69.25% 90.50% 49.09% 55.53% 85.78% 77.18% 75.54% 86.45% 50.23% 54.43% 87.04% 82.67% 71.36% 93.63% 13.65% 3.37% 86.21% 82.72% 74.06% 93.00% 4.06% 3.89% 92.74% 81.98% 75.57% 89.76% 34.01% 30.37% 91.27% 82.07% 78.44% 88.63% 32.54% 30.02% 89.84% 77.98% 74.45% 93.57% 35.53% 51.43% 87.19% 79.79% 72.12% 90.48% 21.15% 50.77% 89.72% 78.28% 73.09% 92.88% 61.79% 60.09% 86.01% 79.29% 78.11% 88.70% 26.50% 58.41% 89.50% 76.71% 69.71% 92.56% 47.83% 65.17% 86.15% 78.01% 74.30% 87.87% 51.10% 58.81% 90.18% 77.00% 69.86% 92.43% 54.72% 60.17% 85.96% 78.30% 76.23% 88.55% 32.16% 57.15% 89.74% 76.69% 71.82% 92.12% 58.70% 58.83% 85.78% 77.96% 76.29% 87.90% 44.14% 60.27% Marine Sciences / Vol. 39, No. 2 /

5 表 3 本方法与监督分类算法用户精度的比较 Tab.3 The comarison of user accuracy between the roosed method and the suervised classification 地物 监督分类 ID_6 ID_10 ID_20 ID_40 ID_60 ID_80 ID_ % 87.31% 86.83% 86.75% 86.44% 86.32% 85.40% 86.24% 最 94.10% 80.43% 89.23% 97.35% 96.95% 98.11% 97.90% 96.02% 大 96.93% 86.11% 92.12% 95.28% 96.64% 96.60% 96.91% 96.69% 似 84.43% 84.33% 88.35% 85.58% 86.07% 84.47% 85.18% 85.46% 然 34.69% 60.06% 71.84% 66.42% 65.59% 64.83% 63.97% 58.65% 支 持 向 量 机 59.03% 39.36% 72.85% 69.16% 64.03% 65.69% 62.28% 62.45% 88.95% 87.17% 84.30% 89.49% 89.26% 89.58% 89.43% 89.61% 77.31% 80.09% 87.79% 79.32% 83.55% 80.67% 82.31% 80.34% 92.72% 85.77% 91.16% 91.07% 90.65% 92.56% 92.84% 92.64% 87.15% 84.70% 89.08% 85.06% 87.24% 86.36% 86.93% 86.72% 10.86% 5.05% 19.96% 9.65% 8.49% 12.44% 8.63% 11.39% 36.31% 21.05% 50.12% 48.99% 41.23% 42.24% 39.73% 40.56% Fig.5 图 5 与 SVM 结合后众数赋值的分类结果和 SVM 的结果图 The classification results after combined with SVM and The SVM results a. ID_SVM _6; b. ID_SVM _10; c. ID_SVM _20; d. ID_SVM _40; e. ID_SVM _60; f. ID_SVM _80; g. ID_SVM _100; h. SVM 由精度统计表 1 可以看出, 除 ML 与 ID_6 结合 度高 2.08 %; SVM 与非监督分类结合的分类结果 的结果以外, 其他总体分类精度和 Kaa 系数均有 中, SVM 和 ID_10 的总体精度最大, 为 85.97%, 比 提高; ML 与非监督分类结合的分类结果中, ML 和 SVM 的总体精度高 2.78 %; 两类结果都表现为, 随 ID_20 的总体精度提高最大, 比监督分类的总体精 着非监督分类的类别数由少到多, 分类结果的总体 76 海洋科学 / 2015 年 / 第 39 卷 / 第 2 期

6 2 4 5, ML,, 40,, ID_ML_6, 82.67%, 8.97%; ID_ML_10, 3.02% 6.32%; ID_ML_20, 93.57%, 3.07%;, 40,,, ID_ML_40, 61.79%, 12.7%; ID_ML_60, 65.17%, 9.64%,, ML, ID_ML_6, 13.65% 3.41% SVM, (1), 20, SVM, ID_SVM_10, 5.49% 2.9%; ID_SVM_6, 5.54% 6.55%; (2), 60,, ID_SVM_60, 0.87%; ID_SVM_ 100, 5.84% (3),, SVM, ID_ML_6, 4.06% 3.89%,,,,, 3~5 ;,,,,, ML 10 ;,, ML SVM 6, ML ID_10, 3.92% 37.15% 13.82%; ID_20, 1.91%; ID_60, 4.01%; ID_6 10%, ; SVM, ID_20, 10.48% 1.93% 9.1% 13.81%; ID_100, 0.66%; ID_80, 0.12%,, 3 结论与讨论 CHRIS, ISODATA,, (ML) (SVM), :,,,,,,, 致谢 : 感谢 ESA 提供 CHRIS 高光谱影像数据 感谢撰写本文时国家海洋局第一海洋研究所遥感室老师和同学及毕喆给予的帮助与支持 : [1],,. [M]. :, Marine Sciences / Vol. 39, No. 2 /

7 [2],. [M]. :, [3],. [M]. :, [4],,. [M]. :, [5],,. ICA SVM [J]., 2010, 10: [6],,,. [J]., 2014, 2: [7],,. [J]., 2006, 12: 37-40, 50. [8]. Hyerion [D]. :, [9],. [J]. ( ), 2004, 3: [10],. [J]., 2008, 3: [11]. [D]. :, [12],,,. [J]., 2005, 2: 41-43, 47. [13],. [J]., 2008, 2: [14],,. [J]., 2002, 6: , 405. A hyersectral image classification method based on maximum assignment CHU Jia-lan 1, 3, ZHANG Jie 2, REN Guang-bo 2, LIANG Jian 2 (1. National Marine Environmental Monitoring Center, Dalian , China; 2. First Institute of Oceanograhy, State Oceanic Administration, Qingdao , China; 3. State Key Laboratory of ocean waters Technology Management Bureau, Dalian , China) Received: Oct., 11, 2014 Key words: hyersectral remote sensing image; wetland of the Yellow River Delta; suervised classification; unsuervised classification;maximum assignment Abstract: In this aer, a new image classification method of hyersectral remote sensing, named maximum assignment classification was roosedusing the advantages of unsuervised classification to imrove the classification results of suervised classification. Firstly, the unsuervised classification (ISODATA) was used to classify the hyersectral remote sensing images, and the ma sot was marked on the classification result. Then the maximum likelihood algorithm (ML) or suort vector machine (SVM) algorithm was used to suervise classification. Finally the suervised classification results were used for the unsuervised classification ma sot tye assignment: by counting the ixels number and roortion of various categories in each ma sot, the ma sot was assigned by the highest roortion of categories, eventually getting the hyersectral image classification ma. It was found that(1) when the unsuervised classification number was higher than 10, the overall accuracy and Kaa coefficient of the fusion result with ML were better; (2) when the ML and ISODATA with 20 kinds of classifications were combined, the overall accuracy reached the maximum value of 87.35%, which was about 2%higher than the result obtained by ML alone; (3) when SVM and 10 kinds of classifications were combined, the overall accuracy increased to the maximum value, comared with the overall accuracy of SVM increased by nearly 3%; (4) with the increasing number of unsuervised classification, the overall accuracy of classification results changed from low to high and then to low. ( 本文编辑 : 梁德海 ) 78 / 2015 / 39 / 2

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