遥感影像分类的matlab实现

资 源 简 介

遥感影像分类的matlab实现

详 情 说 明

遥感影像分类是数字图像处理中的重要应用，MATLAB凭借丰富的图像处理工具箱成为实现该任务的理想工具。其核心流程可分为预处理、特征提取、分类器训练和精度验证四个阶段。

预处理阶段通常包含辐射校正和几何校正，消除传感器和环境因素造成的误差。对于多光谱影像，常采用主成分分析（PCA）降维来减少数据冗余。

特征提取环节会计算像元的NDVI指数、纹理特征（如灰度共生矩阵）等关键指标，这些特征将作为分类依据。MATLAB的Image Processing Toolbox提供了现成的特征计算函数。

分类器选择上，既可采用传统的最大似然法，也能使用支持向量机（SVM）等机器学习方法。MATLAB的Classification Learner App支持交互式训练多种分类器，包括决策树和随机森林等。

精度验证阶段需计算混淆矩阵，从中可推导出总体精度（OA）和Kappa系数两个核心指标。总体精度反映正确分类的像元比例，而Kappa系数则衡量分类结果与随机分类的差异性，其值越接近1说明分类可靠性越高。MATLAB可通过交叉验证函数自动完成这些统计量的计算。

该技术路线可广泛应用于土地利用监测、植被覆盖调查等场景，通过调整特征参数和分类器类型可适配不同分辨率的遥感数据。