【MATLAB】基于贝叶斯最小错误率算法的崇明岛多光谱遥感影像分类系统

资 源 简 介

本系统采用MATLAB实现高效的贝叶斯最小错误率分类算法，对崇明岛多光谱遥感影像进行精确地物识别，可自动划分水体、植被、建筑等地表类型，并提供统计分析与分类结果可视化。

详 情 说 明

基于贝叶斯最小错误率算法的崇明岛多光谱遥感影像地物分类与统计分析系统

项目介绍

本项目旨在开发一个高精度的遥感影像地物分类与统计分析系统。系统核心采用贝叶斯最小错误率分类算法，对崇明岛区域的多光谱遥感影像进行自动化地物识别与划分，能够有效区分水体、植被、建筑、农田等典型地表覆盖类型。通过计算各类地物的后验概率并依据最小错误率准则做出分类决策，系统最终输出直观的分类结果图、详细的精度评估报告以及地物占比统计分析图表，为区域环境监测和土地利用规划提供科学、量化的数据支持。

功能特性

• 高精度贝叶斯分类：基于严谨的概率统计理论，利用贝叶斯最小错误率算法实现像元级别的高精度地物分类。
• 自动化预处理流程：集成辐射定标、大气校正等遥感图像预处理步骤，确保输入数据质量。
• 典型地物识别：能够准确识别并划分水体、植被、建筑、农田等多种典型地物类型。
• 全面的结果输出：

* 生成伪彩色地物分类结果图，直观展示空间分布。 * 提供包含总体分类精度、Kappa系数等指标的精度评估报告。 * 自动生成地物面积占比饼状统计图，直观反映区域土地利用结构。 * 导出详细的分类统计数据分析表，包含各类地物的像素数量及面积估算。

• 定量统计分析：对分类结果进行快速统计，输出各类地物的量化面积数据，便于后续分析。

使用方法

1. 准备输入数据：

* 遥感影像：准备覆盖崇明岛区域的多光谱遥感影像数据（如Landsat或Sentinel卫星影像）。 * 训练样本：准备包含典型地物（如水体、植被、建筑等）光谱特征信息的训练样本数据集。 * 预处理参数：根据需要设置图像预处理参数（如辐射定标、大气校正参数）。

1. 运行主程序：执行系统的主程序文件，系统将自动加载数据并开始分类处理流程。

1. 获取输出结果：处理完成后，系统将在指定输出目录生成以下结果文件：

* 地物分类结果图（通常为GeoTIFF或PNG格式）。 * 分类精度评估报告（文本文件，如.txt格式）。 * 地物面积统计饼状图（图像文件，如.png格式）。 * 分类统计数据分析表（表格文件，如.csv格式）。

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11 或 Linux 发行版（如Ubuntu 18.04+）或 macOS (10.14+)。
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本。
• 硬件建议：推荐不少于8GB内存，用于处理大规模遥感影像数据。确保有足够的硬盘空间存储输入影像和输出结果。

文件说明

主程序文件封装了系统的核心工作流程。其主要功能包括：协调并执行整个地物分类任务，具体涵盖读取多光谱遥感影像数据和训练样本、调用函数进行必要的图像预处理、依据贝叶斯最小错误率算法训练分类模型并对影像进行地物分类、计算分类精度评价指标、生成伪彩色分类结果图、绘制地物面积统计饼图以及导出详细的统计数据分析表格。