python最简单的聚类分析——遥感图像分类——最小距离分类
模式识别实验报告
- 实验目的
目的：遥感图像分类。
- 利用envi专业遥感图像处理软件对遥感图像进行最小距离分类***************envi4.7经典版链接：https://pan.baidu.com/s/1bUx7Sym9jyd7ZpSSiu2QVw 提取码：h0pq
- 基于python编程实现对遥感图像的最小距离分类
- 实验原理
最小距离分类法是分类器里面最基本的一种分类方法，它是通过求出未知类别向量X到事先已知的各类别（如A，B，C等等）中心向量的距离D，然后将待分类的向量X归结为这些距离中最小的那一类的分类方法。
最小距离分类的原理：
在一个n维空间中，最小距离分类法首先计算每一个已知类别X（用向量表示是）的各个维度的均值，形成形成一个均值 ，用向量表示，A为类别的名称， 是类别A的样本特征集合，是类别A的第1维特征集合，是第一维特征集合的均值，n为总的特征维数），同理，计算另一个类别（用向量表示是）的均值，用向量表示,那么对于一个待分类的样本特征向量（用向量表示是），怎么判断它是属于类别，还是呢？我们只需要分别计算到和的距离和，以欧式距离为例，距离的计算公式如下：
然后找和中的最小值，如果前者最小，那么X属于A类，如果后者小，那么X属于B类。
上面只是分了2类，在我下面的实验中分了6类，当然可以分成更多类。
- 实验方案
（一）ENVI实现
1、File→Open image file→选择3个波段，对应RGB波段，对应下图。
2、Basic Tools→Region Of Interest→ROI Tool,选择测试样本和训练样本
3、Classification→Supervised→Minimum Distance
4、计算混淆矩阵，精度评估，Classification→Post Classification→Confusion Matrix
（二）Python编程实现
下面我们来谈谈最小距离分类法的一般步骤，说是最小距离分类器的步骤，其实是我们做监督分类基本的几个步骤。
1、确定类别m，并提取每一类所对应的已知的样本；
2、从样本中提取出一些可以作为区分不同类别的特性，也就是我们通常所说的特征提取，如果提取出了n个不同的特性，那么我们就叫它n维空间，特征提取对分类的精度有重大的影响；
3、分别计算每一个类别的样本所对应的特征，每一类的每一维都有特征集合，通过集合，可以计算出一个均值，也就是特征中心。
4、通常为了消除不同特征因为量纲不同的影响，我们对每一维的特征，需要做一个归一化，或者是放缩到（-1,1）等区间，使其去量纲化；
5、利用选取的距离准则，对待分类的样本进行判定。
Python代码：
说明：
- 运行环境：python3.7;
- 主要用gdal、numpy模块。
import gdal
import numpy as np
import os
class Dataset:
def __init__(self, in_file):
self.in_file = in_file # Tiff或者ENVI文件
dataset = gdal.Open(self.in_file)
self.XSize = dataset.RasterXSize # 网格的X轴像素数量307
self.YSize = dataset.RasterYSize # 网格的Y轴像素数量250
self.GeoTransform = dataset.GetGeoTransform() # 投影转换信息
self.ProjectionInfo = dataset.GetProjection() # 投影信息
def get_data(self):
dataset = gdal.Open(self.in_file)
# BBand = dataset.GetRasterBand(band)
im_geotrans = dataset.GetGeoTransform() # 仿射矩阵
im_proj = dataset.GetProjection() # 地图投影信息
self.data = dataset.ReadAsArray(0, 0, self.XSize, self.YSize).astype(np.float32)
data=self.data
return im_geotrans,im_proj,data
def get_local(self,classcount):
X=[[] for j in range(classcount)]
i=1
# print(type(self.data[0][0]),type(i))
while i <= classcount:
for y in range(0, self.YSize):
for x in range(0, self.XSize):
if int(self.data[y][x])==i:
X[i-1].append([y,x])
i=i+1
return X
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def get_duiying_local(self,data,XX):#找到对应像素出的波值求均值
avg=0
sixclass=[]
for dat in data:
for Xx in XX:
y=Xx[0]
x=Xx[1]
avg = avg + dat[y][x]
avg_sum=avg/len(XX)
sixclass.append(avg_sum)
avg=0.0
return sixclass
#######################################################################
#######################################################################
def cal_box(self,Xband6class,data): # 计算矩阵求最小值
piexl=[]
pic=[[0 for i in range(self.XSize)] for j in range(self.YSize)]
mat_list_class6 = np.array(Xband6class)
for y in range(0, self.YSize):
for x in range(0, self.XSize):
for dat in data:
piexl.append(dat[y][x])
piexl80=np.array(piexl)
cha=piexl80-mat_list_class6
mat_list_class6_tranpose=np.transpose(cha)
dot_result=np.dot(mat_list_class6_tranpose,cha)
# print(dot_result)
pic[y][x]=dot_result
piexl=[]
return pic
def select_min(self,pic_class):
mins=[[0 for i in range(self.XSize)] for j in range(self.YSize)]
six_6_class_list=[]
for y in range(self.YSize):
for x in range(self.XSize):
for pic_class_single in pic_class:
six_6_class=pic_class_single[y][x]
six_6_class_list.append(six_6_class)
min_class=min(six_6_class_list)
# print(min_class)
num_class=six_6_class_list.index(min_class)
num_class=num_class+1
mins[y][x]=num_class
six_6_class_list=[]
return mins
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def writeimage(self,pic_rgb):
# print(pic_rgb)
pic=[[[0 for i in range(self.XSize)] for j in range(self.YSize)] for k in range(3)]
#定义类别的颜色，我分为6类所以定义6种颜色，也可以定义为其它颜色，根据分类数定义类别#颜色的数量
pic_rgb_red=[255,0,0]
pic_rgb_green=[0,255,0]
pic_rgb_blue=[0,0,255]
pic_rgb_rg=[255,255,0]
pic_rgb_rb=[255,0,255]
pic_rgb_gb=[0,255,255]
for j in range(self.YSize):
for i in range(self.XSize):
if pic_rgb[j][i]==1:
pic[0][j][i]=pic_rgb_red[0]
pic[1][j][i]=pic_rgb_red[1]
pic[2][j][i]=pic_rgb_red[2]
if pic_rgb[j][i]==2:
pic[0][j][i] = pic_rgb_green[0]
pic[1][j][i] = pic_rgb_green[1]
pic[2][j][i] = pic_rgb_green[2]
if pic_rgb[j][i]==3:
pic[0][j][i] = pic_rgb_blue[0]
pic[1][j][i] = pic_rgb_blue[1]
pic[2][j][i] = pic_rgb_blue[2]
if pic_rgb[j][i]==4:
pic[0][j][i] = pic_rgb_rg[0]
pic[1][j][i] = pic_rgb_rg[1]
pic[2][j][i] = pic_rgb_rg[2]
if pic_rgb[j][i]==5:
pic[0][j][i] = pic_rgb_rb[0]
pic[1][j][i] = pic_rgb_rb[1]
pic[2][j][i] = pic_rgb_rb[2]
if pic_rgb[j][i]==6:
pic[0][j][i] = pic_rgb_gb[0]
pic[1][j][i] = pic_rgb_gb[1]
pic[2][j][i] = pic_rgb_gb[2]
return pic
def write_img(self,filename,im_proj,im_geotrans,im_data):
#gdal数据类型包括
#gdal.GDT_Byte,
#gdal .GDT_UInt16, gdal.GDT_Int16, gdal.GDT_UInt32, gdal.GDT_Int32,
#gdal.GDT_Float32, gdal.GDT_Float64
#判断栅格数据的数据类型
if 'int8' in im_data.dtype.name:
datatype = gdal.GDT_Byte
elif 'int16' in im_data.dtype.name:
datatype = gdal.GDT_UInt16
else:
datatype = gdal.GDT_Float32
#判读数组维数
if len(im_data.shape) == 3:
im_bands, im_height, im_width = im_data.shape
else:
im_bands, (im_height, im_width) = 1,im_data.shape
#创建文件
driver = gdal.GetDriverByName("ENVI") #数据类型必须有，因为要计算需要多大内存空间或者GTiff
dataset = driver.Create(filename, im_width, im_height, im_bands, datatype)
dataset.SetGeoTransform(im_geotrans) #写入仿射变换参数
dataset.SetProjection(im_proj) #写入投影
if im_bands == 1:
dataset.GetRasterBand(1).WriteArray(im_data) #写入数组数据
else:
for i in range(im_bands):
# print(im_data[i])
dataset.GetRasterBand(i+1).WriteArray(im_data[i])
del dataset
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#样本信息处理
def main1():
dir_path = r"D:\Python_DATA\game project\模式识别\images"
filename = "xuanlian.img"
file_path = os.path.join(dir_path, filename)
dataset = Dataset(file_path)
dataset.get_data()
classcount=6 #分为6类，当然也可以分为更多类，这个参数可以根据选择的训练样本的类数改变
return dataset.get_local(classcount)
def main2(X):
dir_path = r"D:\Python_DATA\game project\模式识别\images"
filename = "PHI.tif"
file_path = os.path.join(dir_path, filename)
dataset = Dataset(file_path)
geotrans,proj,data=dataset.get_data()
pic_class=[]
for XX in X:
Xband6class = dataset.get_duiying_local(data, XX)
pics=dataset.cal_box(Xband6class,data)
pic_class.append(pics)
mins=dataset.select_min(pic_class)
impic=dataset.writeimage(mins)
impic=np.array(impic)
print(impic.shape)
dataset.write_img("re_img_changzhou.img",proj,geotrans,impic)
if __name__=="__main__":
X=main1()
main2(X)
输出结果re_img_changzhou.img
- 结果分析
(envi分类后结果)
(编程实现分类后结果)
由上两张图可以看出，编程实现的结果和envi分类的结果都是比较理想的。精度在85%以上，所以分类的效果是比较明显的。
- 总结
最小距离分类法原理简单，容易理解，计算速度快，但是因为其只考虑每一类样本的均值，而不用管类别内部的方差（每一类样本的分布），也不用考虑类别之间的协方差（类别和类别之间的相关关系），所以分类精度不高，因此，一般不用它作为我们分类对精度有高要求的分类，但它可以在快速浏览分类概况中使用。
最小距离分类算法是比较简单的好理解的。但是在编程实现的过程中出现的问题是值得铭记的，以防在下一次出现类似的错误。