基于光谱角的遥感影像监督分类算法(C++)

这篇文章介绍了如何使用C++实现基于光谱角的遥感影像监督分类算法。

1. 光谱角算法原理

光谱角算法是一种基于向量夹角的相似性度量方法。在遥感影像分类中，每个像素点的光谱信息可以看作是一个多维向量。光谱角算法通过计算两个向量之间的夹角来衡量它们之间的相似度。夹角越小，相似度越高；夹角越大，相似度越低。

2. C++代码实现

以下是使用 C++ 实现光谱角算法进行遥感影像监督分类的代码：

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <cmath>
#include <string>

#define M_PI 3.14159265358979323846

using namespace std;

class CSupervised {
public:
    void SpectralAngle(int Rows, int Cols, int Bands, int number, float AverageValue[][200], unsigned char **pPointer);
};

void CSupervised::SpectralAngle(int Rows, int Cols, int Bands, int number, float AverageValue[][200], unsigned char **pPointer) {
    float *Gray = new float[number];
    float *Distance = new float[number];
    unsigned char *array = new unsigned char[Rows * Cols];

    float min;
    ofstream g;

    string filename = 'spectral_angle_class.dat';

    g.open(filename.c_str(), ios::out | ios::binary);
    if (!g.is_open()) {
        cerr << '输出文件打开失败!' << endl;
        return;
    }

    for (int data = 0; data < Rows * Cols; data++) {
        for (int k = 0; k < number; k++) {
            Gray[k] = 0;
            Distance[k] = 0;
        }

        min = 100000;
        for (int i = 0; i < number; i++) {
            for (int j = 0; j < Bands; j++) {
                Gray[i] += (*pPointer[j] * AverageValue[i][j]);
            }
            float a = 0, b = 0;
            for (int j = 0; j < Bands; j++) {
                a += (*pPointer[j] * AverageValue[i][j]);
                b += pow(AverageValue[i][j], 2);
            }
            Distance[i] = acos(a / (sqrt(b) * sqrt(Bands))) * 180.0 / M_PI;

            if (Distance[i] <= min) {
                min = Distance[i];
            }
        }

        for (int n = 0; n < number; n++) {
            if (min == Distance[n]) {
                array[data] = n + 1;
            }
        }

        for (int ban = 0; ban < Bands; ban++) {
            pPointer[ban]++;
        }
    }

    g.write((char*)array, Rows * Cols);
    delete[] Gray;
    delete[] Distance;
    delete[] array;

    g.close();
    cout << '光谱角分类数据处理完毕!' << endl;
}

int main() {
    // ... 读取影像数据、获取样本数据等操作 ...

    CSupervised object;
    object.SpectralAngle(Height, Width, Bands, bigdlg->Areas, bigdlg->GrayValue, pData);

    // ... 后续处理，例如结果可视化等 ...

    return 0;
}

代码说明:

CSupervised::SpectralAngle 函数实现了光谱角算法的核心逻辑，包括计算每个像素点与各个类别样本之间的光谱角，并根据最小光谱角将像素点分类到对应的类别。
AverageValue 是一个二维数组，存储了各个类别样本的平均光谱向量。
pPointer 是一个指向二维数组的指针，存储了待分类的遥感影像数据。
Rows, Cols, Bands 分别表示影像的行数、列数和波段数。
number 表示类别数。

3. 使用方法

将代码保存为 .cpp 文件，例如 spectral_angle_classification.cpp。
使用 C++ 编译器编译代码，例如使用 g++ 编译器：g++ spectral_angle_classification.cpp -o spectral_angle_classification
运行编译后的可执行文件：./spectral_angle_classification

4. 分类结果评估

可以使用混淆矩阵、总体分类精度、Kappa 系数等指标对分类结果进行评估。

5. 注意事项

在进行光谱角分类之前，需要对遥感影像进行预处理，例如大气校正、几何校正等。
需要选择合适的类别样本，以确保分类结果的准确性。
光谱角算法对噪声比较敏感，因此需要对影像进行去噪处理。

希望这篇文章能够帮助你理解和实现基于光谱角的遥感影像监督分类算法。