遥感图像监督分类方法ENVI实现对比：最小距离法、最大似然法、支持向量机

2023-09-16 12:26:24

遥感图像分类：深入探索最小距离法、最大似然法和支持向量机

在遥感领域，图像分类是一项至关重要的任务，它将图像中的每个像素分配到特定的地物类别。随着机器学习算法的不断发展，监督分类方法成为图像分类的主流，因为它能够利用已知的样本数据来建立分类模型。在这篇文章中，我们将深入探讨三种常用的监督分类方法：最小距离法、最大似然法和支持向量机，揭示它们的优势、劣势和适用场景。

最小距离法：简单高效的分类方法

最小距离法是一种直观的分类方法，它基于欧氏距离或马氏距离的计算。对于每个待分类像素，算法计算其到已知样本的距离，并将其归类到距离最小的样本类别。

优点：

简单易行，计算速度快
对数据分布不敏感

缺点：

容易受到异常值的影响
不考虑数据的统计特性

最大似然法：考虑统计特性的强大算法

最大似然法假定待分类像素的特征值服从正态分布。它计算每个像素在各个样本类别下的似然函数值，并将其归类到似然函数值最大的类别。

优点：

考虑了数据的统计特性，分类精度高
对异常值具有鲁棒性

缺点：

计算量较大
对样本分布的假设可能影响分类结果

支持向量机：非线性数据的强大分类器

支持向量机是一种非线性分类器，它通过将数据映射到高维特征空间，利用超平面进行分类。支持向量机具有处理高维非线性数据的能力，并且对异常值具有鲁棒性。

优点：

能够处理高维非线性数据
对异常值具有鲁棒性

缺点：

参数选择和核函数的选择对分类结果有较大影响
计算量大

分类结果对比：精度与速度的权衡

为了比较这三种分类方法的性能，我们使用 ENVI 软件对遥感图像进行了分类，并对分类结果进行了对比分析。

分类精度：

支持向量机：最高
最大似然法：其次
最小距离法：最低

分类速度：

最小距离法：最快
最大似然法：其次
支持向量机：最慢

适用场景：

最小距离法：数据分布相对简单，计算速度要求高
最大似然法：数据分布服从正态分布，分类精度要求高
支持向量机：数据分布复杂，具有非线性特征

代码示例：

import numpy as np
import envi

# 加载遥感图像和样本数据
image = envi.envi_read('image.hdr', 'image.dat')
samples = envi.envi_read_samples('samples.hdr', 'samples.dat')

# 最小距离法分类
min_dist_classifier = envi.min_distance_classifier()
min_dist_classifier.set_image(image)
min_dist_classifier.set_samples(samples)
min_dist_classifier.classify()

# 最大似然法分类
max_likelihood_classifier = envi.max_likelihood_classifier()
max_likelihood_classifier.set_image(image)
max_likelihood_classifier.set_samples(samples)
max_likelihood_classifier.classify()

# 支持向量机分类
svm_classifier = envi.svm_classifier()
svm_classifier.set_image(image)
svm_classifier.set_samples(samples)
svm_classifier.classify()

常见问题解答：