张英杰

摘 要：随着遥感影像的分类理论和技术水平的不断完善，从遥感数据中提取专题类别信息是当前遥感数据最主要的应用领域之一，遥感专题分类图不确定性评价受到越来越多的关注。本文主要研究了如何在Matlab下采用贝叶斯分类器对影像进行分类，并采用基于像元尺度上的分类不确定性评价方法进行评价，最后进行可视化实现。

关键词：遥感影像；像元尺度；不确定性；贝叶斯；精度；可视化

传统的遥感数据专题分类不确定性的表达和评价方法，包括基于误差矩阵的方法、基于模糊集的方法以及其它各种方法，他们的共同点在于：1）都是将分类不确定性表达在类别尺度上；（2）都需要空间采样过程；（3）这些方法要么需要精确确定参考数据类别，要么需要人为给定采样点参考数据的类别的模糊隶属度；（4）分类不确定性不能可视化表达。像元尺度上的不确定性评价方法可以有效地解决这些问题，避免不确定性评价的偏差，便于可视化表达[1]。本文主要研究对遥感影像图在ERDAS下对进行分类，对分类后的图像用基于像元尺度上的不确定性评价方法进行不确定性评价，并且对评价结果进行可视化。

1 基于像元尺度分类不确定性评价方法及可视化

1.1 基于像元尺度的不确定性评价方法原理

本文用贝叶斯分类器对图像进行分类，对分类的不确定性采用基于像元尺度的评价方法进行研究并实现可视化。用贝叶斯分类器进行分类后，可得到像元x属于某一每一类别的后验条件概率。……