MATLAB实现的崇明岛遥感图像贝叶斯地物分类系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台开发，利用贝叶斯最小错误率算法对崇明岛多光谱遥感图像进行智能地物分类。系统包含图像预处理、特征提取、自动分类识别、结果可视化及统计分析功能，可生成分类图谱和统计饼图。

详 情 说 明

基于贝叶斯最小错误率算法的崇明岛遥感图像地物分类与统计分析系统

项目介绍

本项目是一个针对崇明岛区域多光谱遥感图像的地物自动分类与统计分析系统。系统采用贝叶斯最小错误率分类算法为核心，结合遥感图像预处理、特征提取和统计可视化技术，实现对湿地、农田、建筑等多种地物类型的精确识别与定量分析。该系统可为生态环境监测、土地利用规划等应用提供可靠的数据支持。

功能特性

• 图像预处理：支持多光谱遥感图像的辐射定标、大气校正等预处理操作
• 特征提取：从多波段图像中提取有效光谱特征用于分类
• 智能分类：基于贝叶斯最小错误率算法建立高精度地物分类模型
• 结果可视化：生成伪彩色分类图和地物面积统计饼状图
• 精度评估：提供混淆矩阵、总体精度和Kappa系数等评估指标
• 面积统计：自动计算各类地物的面积比例分布

使用方法

1. 准备输入数据：

- 崇明岛区域多光谱遥感图像（TIFF/GeoTIFF格式） - 训练样本数据（特征向量和对应地物标签） - 地物类别定义文件（文本格式） - 图像预处理参数配置文件

1. 运行主程序：

- 配置相关参数后执行主程序 - 系统将自动完成预处理、分类和统计分析全过程

1. 查看输出结果：

- 地物分类结果图（伪彩色显示） - 分类精度评估报告 - 地物面积统计饼状图 - 分类结果数据文件

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求：建议8GB以上（根据图像大小调整）
• 存储空间：至少2GB可用空间

文件说明

在主程序文件中，集中实现了系统的核心处理流程，包括遥感图像数据的读取与预处理操作、基于贝叶斯决策理论的地物分类模型训练与预测执行、分类结果的可视化渲染与统计图表的生成，以及最终分类精度指标的自动计算与报告输出。该文件作为系统的主要控制中枢，协调各功能模块的顺序执行与数据传递。