Что такое классификация изображений?

Классификация изображений – это процесс извлечения классов информации из многоканального растрового изображения. Растр, полученный в результате классификации изображения, можно использовать для создания тематических карт. В зависимости от характера взаимодействия аналитика с компьютером в процессе классификации, различают два типа классификации изображений: классификацию с обучением и классификацию без обучения.

В группе инструментов Многомерный анализ (Multivariate) Дополнительный модуль ArcGIS Spatial Analyst содержится полный набор инструментов для классификации с обучением и без обучения (см. Обзор группы инструментов Многомерность). Процесс классификации – это многошаговый рабочий процесс, поэтому предусмотрена специальная панель инструментов Классификация изображений (Image Classification), обеспечивающая интегрированную среду классификации с использованием различных инструментов. Панель инструментов служит не только для выполнения рабочего процесса классификации с обучением и без обучения, но и предоставляет дополнительные функции для анализа входных данных, создания обучающих выборок и файлов сигнатур, а также оценки качества обучающих выборок и файлов сигнатур. Для выполнения классификации и многомерного анализа рекомендуется использовать панель инструментов Классификация изображений (Image Classification).

Классификация с обучением

В классификации изображений с обучением используются спектральные сигнатуры, полученные из обучающих выборок. С помощью панели инструментов Классификация изображений (Image Classification) вы можете легко создать обучающие выборки, соответствующие классам, которые нужно извлечь. Вы можете также легко создать из обучающих выборок файл сигнатур, который затем будет использоваться инструментами многомерной классификации для классификации изображения.

Классификация без обучения

Процесс классификации без обучения находит спектральные классы (или кластеры) в многоканальном изображении без вмешательства аналитика. Для выполнения классификации без обучения на панели инструментов Классификация изображений (Image Classification) имеются инструменты для создания кластеров, анализа их качества, а также инструменты классификации.

Более подробно о многомерной классификации

Пример

В примере ниже панель инструментов Классификация изображений (Image Classification) использована для классификации снимка, сделанного спутником Landsat TM.

Исходный спутниковый снимок – это четырехканальный снимок спутника Landsat TM на территорию северной части г. Цинциннати, штат Огайо.

Входной снимок Landsat TM

С помощью панели инструментов в спутниковом снимке были выделены пять классов землепользования: Коммерческое/Промышленное (Commercial/Industrial), Жилое (Residential), Пашни (Cropland), Леса (Forest) и Пастбища (Pasture).

Обучающие выборки

Качество обучающих выборок было проанализировано с помощью инструментов оценки обучающих выборок в Менеджере обучающих выборок (Training Sample Manager).

Оценка обучающих выборок

С помощью панели инструментов Классификация изображений (Image Classification) и Менеджера обучающих выборок (Training Sample Manager) было установлено, что обучающие выборки являются репрезентативными и статистически различимыми. Поэтому с помощью панели инструментов была выполнена классификация по методу максимального правдоподобия. После очистки классифицированного изображения была получена окончательная карта землепользования, показанная ниже.

Выходная классифицированная карта землепользования