[发明专利]一种基于多敏感性策略的遥感影像层次分类识别方法

说明书

技术领域：

本发明属于遥感分类识别领域，是一种基于多敏感性策略的遥感影像层次分类识别方法。 

背景技术：

遥感影像分类是利用计算机通过对影像中不同地物的空间信息和光谱信息进行分析，选择特征，并将特征空间划分为互不重叠的子空间，然后将影像中各个像元划归到子空间去(参考对比文件1，2)。遥感影像分类方法一般分为监督分类和非监督分类两种。监督分类(识别是在其基础上添加类属信息)是根据已知训练区提供的样本，计算机通过对训练区的“学习”，得到每个训练区数据的特征参数，建立判别函数，据此样本类别的特征来识别其它像元的归属类别；其常用主要方法有：最大似然分类、判别分析、最近邻分类、最小距离分类、平行多面体分类法、人工神经网络分类以及支持向量机分类、决策树等。非监督分类是根据同类地物的光谱相似性，利用聚类的方法，使得同一类别的像素之间的距离尽可能小，而不同类别的像素之间的距离尽可能大，达到分类的目的，最后对已分出的各个类别的实际属性进行确认；其常用方法主要有：系统聚类、K-means聚类、ISODATA以及模糊C均值聚类等各种聚类分析方法(参考对比文件3，4)。但是传统的监督分类与非监督分类各自存在着无法避免的“硬伤”，非监督分类自动化程度高，但初始化条件、全局最优分类中心和类别个数难以确定、很难融合领域(地学)专家知识；传统的监督分类人为主观因素较大、训练样本的选取和评估花费较大、只能识别训练样本中所定义的类别，并且领域知识考虑很局限(参考对比文件5，6)，层次分析、决策树等分析方法也只是策略比较单调的分类方法，对于影像的分类尤其是高(时相、空间、光谱)分辨率影像的分类识别精度很有限。 

地物的反射波谱曲线是研究地面物体反射率随波长的变化规律，同一物体的波谱曲线反映出不同波段的不同反射率，将此与遥感传感器的对应波段接收的辐射数据相对照，可以得到遥感数据与对应地物的识别规律。尽管领域专家非常注意地物波谱的特性，但是在实际分类识别中，由于影像“同物异谱”和“异物同谱”等原因导致现有的各种方法难以有效进行分类识别；经过我们仔细观察发现，不同地物的波谱特征在不同的波段总能找到可识别的特征波谱或特征信息(图1)，如图1所示，可以在520nm波段将卵砾类土区分出来，在1600nm波段将粘性土和砂类土区分出来，在2100nm波段将黄土区分出来。显然，通过基于对多源影像数据和波谱数据特征的敏感性分析(Sensitivity Analysis，是一种定量描述模型输入变量对输出变量的重要性程度的方法)(对比文件7)，就可以在多源影像数据和大量地物类型的波谱曲线中找出能够区分它们的特征波段和特征信息。 

本发明提出了一种基于多敏感性策略的遥感影像层次分类识别方法，它是一种自顶向下、逐步求精的层次分类方法，各层次分类的数据源可以是不同来源的影像数据(比如多种卫星数据等)，并且各层次分类识别的数据特征信息可以是不同的(即不同分类阶段使用不同的数据特征)。能够在分类中克服光谱差异性较大的类别(主导地物类别)对光谱差异小的类别的掩盖作用，有效的避免了“同物异谱”和“异物同谱”的现象(尤其是对于高光谱影像和高空间分辨率影像)，实现对地物的精细分类，可以显著提高分类识别精度。 

对比文件1：赵春霞，钱乐祥.遥感影像监督分类与非监督分类的比较.河南大学学报(自然科学版).2004，34(3)：90-93 

对比文本2：I.Thomas，V.Benning，N.Ching，Classification of remotely sensed images，Adam Hilger，Bristol，1987. 

对比文件3：T.M.Lillesand and R.W.Kiefer，Remote Sensing and Image Interpretation，Wiley，4th edition，1999. 

对比文件4：陈姝，居为民.遥感影像分类方法及研究进展.河北农业科学.2009，13(1)：143-146 

对比文件5：杨鑫.浅谈遥感图像监督分类与非监督分类.四川地质学报.2008，28(3)：251-254