土地分类——基于Sentinel-2多源遥感的无监督分类进行土地分类

土地分类——基于Sentinel-2多源遥感的无监督分类进行土地分类

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/qq_31988139/article/details/137967013

无监督分类是一种基于统计学方法的图像分类技术，不需要先验知识和训练样本，直接对图像进行分类。基于Sentinel-2多源遥感数据进行无监督分类可以实现对土地类型的划分。本教程主要的目的是通过多源遥感影像进行土地分类，这里主要的数据是哨兵2号数据，波段+纹理特征，灰度波段用的NDVI指数。

数据预处理

对Sentinel-2数据进行预处理，包括辐射校正、大气校正和几何校正等。这些预处理步骤对于提高数据质量和后续分类的准确性至关重要。

特征提取

从预处理后的数据中提取有效的特征。可以使用常见的特征提取方法，例如主成分分析（PCA）或光谱指数计算（如NDVI、NDWI等）。特征提取的目的是从原始数据中提取出有助于分类的关键信息。

聚类分析

使用聚类算法将图像像素分成不同的类别。常用的聚类算法包括K均值聚类、最大期望聚类等。聚类分析可以根据像素的相似性将其分配到不同的类别。

类别标签分配

将聚类结果与土地类型进行对应，为每个类别分配一个土地类型标签。这一步骤需要结合领域知识和经验，将聚类结果映射到实际的土地类型上。

土地分类

根据类别标签，对整幅图像进行土地分类，确定每个像素的土地类型。最终得到的土地分类结果可以用于各种土地管理和环境监测应用。

需要注意的是，无监督分类方法对于数据质量的要求较高，需要充分考虑光谱差异、空间差异和遥感图像的分辨率等因素。同时，由于缺乏监督信息，无监督分类结果可能存在一定的误差，需要进一步验证和调整。

此外，还可以结合有监督分类方法，通过引入训练样本和先验知识来提高分类的准确性和可靠性。在实际应用中，可以根据具体需求和数据特点选择合适的分类方法。

本文原文来自CSDN