基于MATLAB的遥感图像多类别智能分类系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现遥感图像的智能分类，支持多格式数据导入与预处理，结合机器学习算法自动提取特征并进行像素级分类，提供可视化分析结果，适用于地物识别与环境监测。

详 情 说 明

遥感图像多类别智能分类系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的遥感图像智能分类系统，旨在实现对多波段遥感图像的自动化地物分类。系统集成了图像预处理、特征提取、机器学习建模、结果可视化与精度评估等完整流程，能够高效处理GeoTIFF、ENVI等常见格式的遥感数据，为土地利用调查、环境监测等领域提供可靠的技术支持。

功能特性

• 多格式数据支持：兼容GeoTIFF、ENVI等主流遥感图像格式及其元数据文件
• 智能化预处理：自动完成图像配准、辐射定标、大气校正等预处理操作
• 特征自动提取：采用多种算法实现光谱、纹理、空间特征的自动化提取
• 高精度分类模型：基于支持向量机(SVM)算法构建像素级分类模型
• 可视化分析：生成彩色分类图、特征重要性图表等直观展示结果
• 精度验证体系：提供总体精度、Kappa系数等多维度评估指标
• 模型优化功能：自动生成参数优化建议，提升分类准确性

使用方法

1. 数据准备：将遥感图像文件、对应元数据文件、训练样本数据放置于指定目录
2. 参数配置：修改配置文件中的分类阈值、算法参数等设置项
3. 执行分类：运行主程序，系统将自动完成预处理、特征提取、分类建模全过程
4. 结果获取：在输出目录查看分类结果图像、统计报告和精度评估文件
5. 模型优化：根据精度评估结果调整参数，重新运行获得优化后分类效果

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11 或 Linux Ubuntu 16.04及以上
• MATLAB版本：R2018b及以上版本（需安装图像处理、统计和机器学习工具箱）
• 内存需求：最低8GB，推荐16GB以上（处理高分辨率图像时）
• 存储空间：至少10GB可用空间（用于存储临时文件和输出结果）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，主要承担以下功能：协调整个分类任务的工作流调度，控制图像数据读取与预处理模块的执行，管理特征提取算法的调用与参数传递，构建并训练支持向量机分类模型，组织分类结果的可视化输出与统计报告生成，以及执行分类精度的定量计算与评估分析。