遥感图像分类

资 源 简 介

遥感图像分类

详 情 说 明

遥感图像分类是利用计算机技术对遥感影像中的不同地物类型进行自动识别和划分的过程。在本文中，我们讨论一种基于k-means聚类算法的遥感图像分类方法。

k-means聚类是一种经典的无监督学习算法，适用于遥感图像的多光谱数据分类。其基本思路是将图像中的像素点根据光谱特征（如波段反射率）划分为k个类别，每个类别对应一种地形类型（如水体、植被、裸地等）。算法通过迭代优化，使同类像素的特征尽可能相似，不同类别的特征差异最大化。

实际应用中，该方法首先提取遥感图像的多维特征（如各波段像素值），然后随机初始化k个聚类中心。通过不断计算像素与中心点的距离并重新分配类别，最终得到稳定的分类结果。其优势在于计算效率高，适合处理大数据量的遥感影像。

需要注意，k-means对初始中心点敏感，且需预先指定类别数k。后续可通过轮廓系数等指标评估聚类效果，或结合NDVI等专业指数提升特定地类（如植被）的识别精度。该技术广泛应用于土地利用监测、环境变化分析等领域。