《遥感复习知识点》word版.docx
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《遥感复习知识点》word版
第一章：
绪论
1．遥感概念：
遥远的感知
广义：
遥感泛指一切无接触的远距离探测，包括对电磁场、力场、机械波等的探测。
狭义：
遥感是应用探测仪器，不与探测目标相接触，从远处把目标的电磁波特性记录下来，通过分析，揭示出物体的特征性质及其变化的综合性探测技术。
2．遥感系统：
目标物的电磁波谱特性：
信息源
信息的获取：
传感器、遥感平台
信息的接收：
传输与记录
信息的处理：
信息恢复、辐射校正、图像变换
信息的应用：
信息获取的目的
3．遥感分类
按遥感平台分：
地面遥感、航空遥感、航天遥感、航宇遥感
按传感器的探测波段分：
紫外遥感（0.05-0.38）可见光遥感（0.38-0.76）红外遥感（0.76-1000）
微波遥感（1mm-10m）多波段遥感（波段在可见光和红外波段内的窄波段）
按工作方式分：
主动遥感和被动遥感、成像遥感和非成像遥感
按遥感的应用领域分：
外层空间遥感、大气层遥感、陆地遥感、海洋遥感等
资源遥感、环境遥感、气象遥感、农业、林业、渔业、水质、水文遥感···
4．遥感的特点
大面积的同步观测：
遥感平台越高，视角越宽广，观测范围越广；不受地形阻隔
时效性：
短时间内对同一地区进行重复探测、对天气预报、水灾火灾、军事作用
数据的综合性和可比性：
红外遥感昼夜均可探测、微波遥感全天探测，由于探测波段、成像方式、成像时间、数据记录可按照要求设计，使其获得的数据具有同一性、相似性，加上传感器都可兼容，所以数据具有可比性
经济性：
与传统方法相比，大大减少人力、物力、财力和时间
局限性：
目前遥感技术所利用的电磁波还有限，仅是其中几个波段范围；对许多地物的某些特征不能准确反映；信息的提取方法、挖掘技术不够完善
第二章：
电磁辐射基础
1．电磁波谱与电磁辐射
电磁波谱：
电磁波在真空中传播的波长或频率按递增或递减排列
波谱以频率从高到低排列可划分为γ射线、X射线、紫外线、可见光、红外线、无线电波。
紫外线：
波长范围为0.01～0.38μm，太阳光谱中，只有0.3～0.38μm波长的光到达地面，对油污染敏感，但探测高度在2000m以下。
可见光：
波长范围：
0.38～0.76μm，人眼对可见光有敏锐的感觉，是遥感技术应用中的重要波段。
红外线：
波长范围为0.76～1000μm，根据性质分为近红外、中红外、远红外和超远红外。
近红外：
0.76～3.0µm，与可见光相似。
中红外：
3.0～6.0µm，地面常温下的辐射波长，有热感，又叫热红外。
远红外：
6.0～15.0µm，地面常温下的辐射波长，有热感，又叫热红外。
超远红外：
15.0～1000µm，多被大气吸收，遥感探测器一般无法探测。
微波：
波长范围为1mm～1m，穿透性好，不受云雾的影响。
无线电波：
波长范围10-3～104m之间，主要用于广播、通信等方面。
黑体辐射：
黑体是绝对黑体的简称，指在任何温度下，对各种波长的电磁辐射的吸收系数恒等于1（100%）的物体。
黑体的热辐射称为黑体辐射。
普朗克辐射定律：
普朗克定义了一个常数（h），给出了黑体辐射的能量（Q）与频率（υ）
之间的关系：
Q=h·υ
斯特潘-玻尔兹曼定律：
对普朗克定律在全波段内积分，得到斯蒂芬－玻尔兹曼定律。
辐射
通量密度随温度增加而迅速增加，与温度的4次方成正比。
W=σT^4
维恩位移定律：
黑体辐射的峰值波长λmax与绝对温度T的乘积是常量，即：
λ·T=b
基尔霍夫定律：
给定温度下，任何地物的辐射通量密度W与吸收率α之比是常数，即等于同温度下黑体的辐射通量密度。
ε=α（λ，T）=M（λ，T）/Mb（λ，T）
太阳辐射：
太阳光谱相当于6000K的黑体辐射；
太阳辐射的能量主要集中在可见光，其中0.38～0.76µm的可见光能量占太阳辐射总能量的46%，最大辐射强度位于波长0.47
µm左右；
到达地面的太阳辐射主要集中在0.3～3.0µm波段，包括近紫外、可见光、近红外和中红外；
经过大气层的太阳辐射有很大的衰减；各波段的衰减是不均衡的。
波长/μm
波段名称
能量比例/%
小于10－3
X、γ射线
0.02
10－3～0.2
远紫外
0.20～0.31
中紫外
1.95
0.31～0.38
近紫外
5.32
0.38～0.76
可见光
43.50
0.76～1.5
近红外
36.80
1.5～5.6
中红外
12.00
5.6～1000
远红外
0.41
大于1000
微波
大气概况：
从地面大气上界，大气的结构分为对流层、平流层、电离层、大气外层
大气的吸收作用：
大气中的各种成分对太阳辐射选择性吸收，形成太阳辐射的大气吸收带
大气的散射作用：
大气散射主要有三种瑞利散射：
d<<λ米氏散射：
d≈λ非选择性散射：
d>>λ，散射主要发生在可见光区
大气窗口：
由于大气层的反射、散射和吸收作用，使得太阳辐射的各波段受到衰减的作用轻重不同，因而各波段的透射率也各不相同。
我们就把受到大气衰减作用较轻、透射率较高的波段叫大气窗口
主要大气窗口与遥感应用：
大气窗口
波段
透射率/%
应用举例
紫外可见光近红外
0．3～1.3μm
大于90
TM1-4、SPOT的HRV
近红外
1.5～1.8μm
80
TM5
近－中红外
2.0～3.5μm
80
TM7
中红外
3.5～5.5μm
80
NOAA的AVHRR
远红外（热红外）
8～14μm
60～70
TM6
微波
0.8～2.5cm
100
Radarsat
三种基本遥感模式：
可见光/近红外遥感：
传感器记录地球表面反射太阳辐射的能量，此类遥感主要集中在可见光和近红外波段
热红外遥感：
传感器记录地表自身所发射的辐射能量，此类遥感主要集中在热红外波段
主动遥感：
传感器自身发射出能量，然后探测并记录地表对该能量的反射
（被动遥感：
探测仪直接接收外界辐射源的辐射信息）
太阳辐射与地表的相互作用：
到达地面的太阳辐射能量＝反射能量＋吸收能量＋透射能量
地表反射的太阳辐射成为遥感记录的主要辐射能量。
一般而言，绝大多数物体对可见光都
不具备透射能力，而有些物体如水，对一定波长的电磁波则透射能力较强，特别是0.45~
0.56μm的蓝绿光波段。
一般水体的透射深度可达10～20m，清澈水体可达100m的深度。
地表吸收太阳辐射后具有约300K的温度，从而形成自身的热辐射，其峰值波长为9.66μm，
主要集中在长波，即6μm以上的热红外区段。
地表自身热辐射：
温度一定时，物体的热辐射遵循基尔霍夫定律。
地物的发射率与地表的粗糙度、颜色和温度有关。
表面粗糙、颜色暗，发射率高，反之发射率低。
地物的辐射能量与温度的四次方成正比，比热、热惯性大的地物，发射率大。
如水体夜晚发射率大，白天就小。
探测地物的热辐射特性的热红外遥感在夜间和白天进行的结果是不同的。
热红外遥感探测的地物热辐射量用亮度温度表示，它不同于地面温度，是接收的热辐射能量的转换值，图像上表示为亮度。
地物反射波谱特征：
物体的反射有镜面反射、漫反射、实际物体反射
地物反射波谱曲线：
反射率随波长变化的曲线--植被、土壤、水体、岩石
第三章：
遥感成像原理与遥感图像特征
遥感图像三方面特征，几何、物理和时间特征，分别对应空间、光谱、辐射和时间分辨率
空间分辨率：
图像的空间分辨率指像素所代表的地面范围的大小，即扫描仪的瞬时视场，或地面物体能分辨的最小单元。
波谱分辨率：
是指传感器在接收目标辐射的波谱时能分辨的最小波长间隔。
间隔愈小，分辨率愈高。
不同波谱分辨率的传感器对同一地物探测效果有很大区别。
成像光谱仪在可见光至红外波段范围内，被分割成几百个窄波段，具有很高的光谱分辨率，从其近乎连续的光谱曲线上，可以分辨出不同物体光谱特征的微小差异，有利于识别更多的目标，甚至有些矿物成分也可被分辨。
传感器的波段选择必须考虑目标的光谱特征值，才能取得好效果。
辐射分辨率：
传感器接收波谱信号时，能分辨的最小辐射度差。
在遥感图像上表现为每一像元的辐射量化级。
某个波段遥感图像的总信息量Im由空间分辨率（以像元数n表示）与辐射分辨率（以灰度量化级D表示）有关，以bit为单位，可表达为Im＝n·log2D
在多波段遥感中，遥感图像总信息量还取决于波段数k。
k个波段的遥感图像的总信息量为
A:
图像对应的地面面积；P：
图像的空间分辨率
时间分辨率：
指对同一地点进行遥感来样的时间间隔，即采样的时间频率，也称重访周期。
遥感的时间分辨率范围较大。
以卫星遥感来说，静止气象卫星（地球同步气象卫星）的时间分辨率为1次/0.5小时；太阳同步气象卫星的时间分辨率2次／天；Landsat为1次／16天；中巴（西）合作的CBERS为1次／26天等。
还有更长周期甚至不定周期的。
传感器：
是收集、探测、记录地物电磁波辐射信息的工具。
它的性能决定遥感的能力，即传感器对电磁波段的响应能力、传感器的空间分辨率及图像的几何特征、传感器获取地物信息量的大小和可靠程度。
传感器组成：
基本上都由收集器、探测器、处理器、输出器等4部分组成，收集器：
收集来自目标地物的电磁波能量。
探测器：
将收集的辐射能转变成化学能或电能。
处理器：
将探测后的化学能或电能等信号进行处理。
输出器：
输出获得的图像、数据。
传感器的分类：
工作方式分为主动式和被动式传感器；记录方式分为成像方式和非成像方式传感器；成像原理分为摄影方式、扫描方式传感器和雷达。
主动方式传感器：
侧视雷达、激光雷达、微波辐射计。
被动方式传感器：
航空摄影机、多光谱扫描仪（MSS）、TM、ETM、HRV、红外扫描仪等
遥感平台：
是搭载传感器的工具。
根据运载工具的类型，可分为航天平台、航空平台和地面平台。
航天遥感平台目前发展最快，应用最广。
根据航天遥感平台的服务内容，可以将其分为气象卫星系列、陆地卫星系列和海洋卫星系列。
虽然不同的卫星系列所获得的遥感信息常常对应于不同的应用领域，但在进行监测研究时，常常根据不同卫星资料的特点，选择多种平台资料。
气象卫星：
1低轨为太阳同步轨道，一日两次扫描同一地点数据；高轨为地球同步轨道，静止卫星，每半小时获取一次数据。
2短周期重复观测，0.5h/次和0.5-1天/次。
3成像面积大，有利于获得宏观同步信息，减少数据处理容量。
4资料来源连续、实时性强、成本低。
运用于天气分析和预报、气候研究和气候变迁的研究、资源环境等领域。
陆地卫星：
landsat、SPOT、中国资源一号卫星-中巴地球资源卫星CBERS、其他（HCMM```）
海洋卫星：
海洋具有面积大、反射性强、透明性差异···海洋遥感特点：
需要高空和空间的平台，已进行大面积同步覆盖的观测、以微波为主、电磁波与激光声波的结合是扩大海洋遥感探测手段的一条新路、海面实测资料的校正。
海洋卫星主要有：
seasat1、雨云七号卫星、日本海洋观测卫星MOS1、欧空局ERS、加拿大雷达卫星RADARSAT
高光谱遥感：
指利用很多很窄的电磁波波段获得观测目标的相关信息。
高光谱遥感基于许多很窄的光谱通道进行对地观测
微波遥感与成像：
在电磁波谱中，波长在1mm～1m的波段范围称微波。
该范围内又可再分为毫米波、厘米
波和分米波。
在微波技术上，还可将厘米波分成更窄的波段范围，并用特定的字母表示微
波遥感是指通过微波传感器获取从目标地物发射或反射的微波辐射，经过判读处理来识别
地物的技术。
微波遥感的特点
：
1、能全天候、全天时工作：
可见光遥感只能在白天工作，红外遥感虽可克服夜障，但不能穿透云雾。
2、对某些地物具有特殊的波谱特征：
许多地物间，微波辐射能力差别较大，因而可以较容易地分辨出可见光和红外遥感所不能区别的某些目标物的特性。
3、对冰、雪、森林、土壤等具有一定穿透能力
4、对海洋遥感具有特殊意义，对海水敏感
5、分辨率较低，但特性明显：
微波传感器的分辨率一般都比较低，这是因为其波长较长，衍射现象显著的缘故。
要提高分辨率必须加大天线尺寸。
微波遥感分类：
1、主动微波遥感：
是指通过向目标地物发射微波并接收其后向散射信号来实现对地观测的遥感方式。
主要传感器是雷达。
此外，还有微波高度计和微波散射计。
雷达（成像与非成像）、俯视雷达、合成孔径侧视雷达。
2、被动微波遥感：
通过传感器，接收来自目标地物发射的微波，而达到探测目的的遥感方式，称被动微波遥感。
被动接收目标地物微波辐射的传感器为微波辐射计；被动探测目标地物微波散射特性的传感器为微波散射计，这两种传感器均不成像。
第四章：
遥感图像处理
数字图像的校正：
模拟图像：
普通像片那样的灰度级及颜色连续变化的图像。
数字图像：
以数字的方式存储与工作,把图像按行与列分割成m×n个网格,然后每个网格的图像表示为该网格的颜色平均值的一个像素,亦即用一个m×n的像素矩阵来表达一幅图像。
便于计算机处理与分析、图像信息损失低、抽象性强
像素有正像素和混合像素之分。
正像素：
像素内只包含一种地物。
如水体，它的亮度值代表了水体的光谱特征。
混合像素：
像素内包括两种或两种以上地物。
如出苗不久的麦田，它的一个像素亮度位内包含麦苗和土壤的光谱特征。
数字图像的存储：
二进制。
BSQ方式，各波段的二维图像数据按波段顺序排列；BIL方式，对每一行中代表一个波段的光谱值进行排列，然后按波段顺序排列该行，最后对各行进行重复；BIP方式，在一行中，每个像元按光谱波段次序进行排列，然后对该行的全部像元进行这种波段次序排列，最后对各行进行重复；HDF数据格式，是一种分层式数据管理结构，是一个能够自我描述、多目标、用于科学数据存储和分发的数据格式，具有自我描述性、多样性、灵活性、可扩展性、独立性，包括栅格图像数据、调色板、科学数据集、HDF注释、Vdata、Vgroup。
直方图：
图像中的每个亮度值（DN）的像元数量的统计分布。
它是指每个亮度值的像元数占总像元数的比重，即频率直方图。
辐射校正：
辐射定标就是将记录的原始DN值转换为大气外层表面反射率，目的是消除传感器本身产生的误差，有多种方法：
实验室定标、星上定标、场地定标。
引起辐射畸变的因素：
遥感器的灵敏度特性（由光学系统的特性引起的畸变校正、由光电变换系统的特性引起的畸变校正）、太阳高度及地形（视场角和太阳角的关系引起的亮度变化的校正、地形倾斜的影响校正）、大气等。
大气影响的定量分析：
进入大气的太阳辐射会发生反射、折射、吸收、散射和透射。
其中对传感器接收影响较大的是吸收和散射。
大气影响的粗略纠正：
当大气透过率变化不大时，有时只要去掉含ED和Lp的数据项就可修正图像的亮度，使图像中像元之间的亮度变化真正反映不同像元地物反射率之间的变化关系。
这种对大气影响的纠正是通过纠正辐射亮度的办法实现的，因此也称作辐射校正。
直方图最小值去除法：
基本思想在于一幅图像中总可以找到某种或某几种地物，其辐射亮度或反射率接近0，例如，地形起伏地区山的阴影处，反射率极低的深海水体处等，这时在图像中对应位置的像元亮度值应为0。
实测表明，这些位置上的像元亮度不为零。
这个值就应该是大气散射导致的程辐射度值。
回归分析法：
回归分析法是在影像目标地物亮度信息统计的基础上，通过揭示各波段间相互关系的一种比较方法。
几何校正：
当遥感图像在几何位置上发生了变化，产生诸如行列不均匀，像元大小与地面大小对应不准确，地物形状不规则变化等畸变时，即说明遥感影像发生了几何畸变。
遥感影像的总体变形（相对于地面真实形态而言）是平移、缩放、旋转、偏扭、弯曲及其他变形综合作用的结果。
遥感影像变形的原因：
遥感器的内部畸变：
由遥感器结构引起的畸变；遥感平台位置和运动状态变化的影响；地形起伏的影响；地球表面曲率的影响；大气折射的影响；地球自转的影响。
几何粗校正：
卫星运行和成像过程中引起的几何畸变进行的校正
几何精校正：
利用地面控制点进行的几何校正称为几何精校正。
1用地面控制点作为输出影像上的像元位置，建立起坐标转换模型。
2基于未校正的影像提供的亮度信息，估算出影像上的像元值。
校正方法：
系统性校正、非系统性校正、复合校正
步骤：
重采样、内插计算（最近邻法、双向线性内插、三次卷积内插法）控制点选取
影像配准：
将不同时间、不同传感器或不同条件下（天候、照度、摄像位置和角度等）获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程。
影像融合：
把不同分辨率的影像融合为一幅影像，如将高分辨率的全色影像与低分辨率多光谱影像组合在一起；前提：
同一天或在很短的时间间隔内获得的不同影像之间是兼容的，同时影像还必须进行相互配准。
类型：
光谱域处理方法、空间域处理方法、代数运算方法。
影像镶嵌：
将两幅或多幅数字影像（它们有可能是在不同的摄影条件下获取的）拼在一起，构成一幅整体图像的技术过程。
在遥感应用中，影像镶嵌有着重要的应用。
原理是：
如何将多幅影像从几何上拼接起来，这一步通常是先对每幅图像进行几何校正，将它们规划到统一的坐标系中，然后对它们进行裁剪，去掉重叠的部分，再将裁剪后的多幅影像装配起来形成一幅大幅面的影像。
图像裁剪：
图像裁剪的目的是将研究之外的区域去除。
常用的方法是按照行政区划边界或者自然区划边界进行图像裁剪。
ENVI中的图像裁剪分为规则裁剪和不规则裁剪。
掩膜：
是由0和1组成的一个二进制图像。
当在某一功能中应用掩膜时，1值区域被处理，被屏蔽的0值区域不被包括在计算中。
波段组合：
为了充分利用色彩在遥感图像判读和信息提取中的优势，常常利用彩色合成的方法对多光谱图像进行处理，以得到彩色图像（真彩色和假彩色图像）。
真彩色图像上影像的颜色与地物颜色基本一致RGB-RGB；假彩色图像是指图像上影像的色调与实际地物色调不一致的图像RGB-JRG。
辐射增强：
通过对单个像元的灰度值进行变换来增强处理，如直方图匹配、直方图拉伸、去除条带噪声处理，也称点操作或指定像元操作。
调整直方图对比度的常用方法：
线性变换、非线性变换、均衡化直方图、特定化直方图
密度分割：
求图像的极大值dmax和极小值dmin；求图像的密度区间ΔD=dmax-dmin+1；求分割层的密度差Δd=ΔD／n，其中n为需分割的层数；求各层的密度区间；定出各密度层灰度值或颜色。
灰度颠倒：
在光学处理中为负片印制成正片，或反之。
数字处理是将图像的亮度范围先拉伸到显示设备的动态范围（如0～255）成饱和状态，然后进行颠倒：
d’ij=255-dij
空间域增强处理：
通过直接改变图像中的单个像元及相邻像元的灰度值来增强图像，领域操作，某像素的新亮度值由周围像素集的亮度获得。
邻域法增强处理是在被处理像元周围的像元参与下进行的运算处理，邻域处理又叫滤波处理，邻域的范围取决于滤波器的大小，如3×3或5×5等，用于去噪声、图像平滑、锐化和相关运算。
卷积滤波
光谱增强处理：
波段比计算、主成分分析、NDVI计算、K-T缨帽变换
波段比计算：
两幅同样行列的图像，对应像元的亮度值进行运算：
加强、提取、去除
NDVI计算：
一个普遍应用的植被指数，将多波段数据变换成唯一的图像波段显示植被分布，称为归一化植被指数。
NDVI值指示着像元中绿色植被的数量，较高的NDVI预示着较多的绿色植被。
NDVI变换可以用于AVHRR、LandsatMSS、LandsatTM、SPOT或AVIRIS数据，也可以输入其他数据类型的波段来使用。
在实际应用中，NDVI可以用来检测植被生长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差等。
主成分分析：
把原来多波段图像中的有用信息集中到数目尽可能少的新的主成分图像中，并使这些主成分图像之间互不相关，也就是说各个主成分包含的信息内容是不重叠的，从而大大地减少总的数据量并使图像信息得到增强。
主成分变换的技术对于增强信息含量、隔离噪声、减少数据的维数非常有用。
K-T变换：
缨帽变化是一种多波段图像的正交线性变换，是一种经验性的结果，所以也只对特定的数据进行处理，目前，ENVI可以对LandsatMSS、Landsat5TM和Landsat7ETM的数据进行缨帽变换。
第五章：
遥感图像的分类：
遥感分类：
遥感影像通过亮度值或像元值的高低差异（反映地物的光谱信息）及空间变化（反映地物的空间信息）来表示不同地物的差异，这是区分不同影像地物的物理基础。
遥感影像分类就是利用计算机通过对遥感影像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析，选择特征，将图像中每个像元按照某种规则或算法划分为不同的类别，然后获得遥感影像中与实际地物的对应信息，从而实现遥感影像的分类：
（数据量大、复杂性、需要预处理）监督分类和非监督分类
信息类别：
是用户使用的对地面事物的信息分类。
光谱类别：
是像元按照亮度值进行的分组，亮度信息相似度大的像元归在一个组内，光谱类别可以直接在遥感数据中观察到。
监督分类：
是用已知类别的样本（已经被分到某一信息类别的像元）对未知类别的像元进行分类的过程。
在分类之前通过目视判读和野外调查，对遥感图像上某些样区中影像地物的类别属性有了先验知识，对每一种类别选取一定数量的训练样本，计算机计算每种训练样区的统计或其他信息，同时用这些种子类别对判决函数进行训练，使其符合于对各种子类别分类的要求，随后用训练好的判决函数去对其他待分数据进行分类。
使每个像元和训练样本作比较，按不同的规则将其划分到和其最相似的样本类，以此完成对整个图像的分类。
监督分类特点：
优点：
分析人员可以控制适用于研究需要和区域地理特征的信息类别；可控制训练样区和训练样本的选择；分析人员运用监督分类不必担心光谱类别和信息类别的匹配问题；通过检验训练样本数据可确定分类是否正确，估算监督分类中的误差；避免了非监督分类中对光谱集群类别的重新归类。
缺点：
分类体系和训练样区的选择有主观因素的影响；训练样区的代表性问题；有时训练样区的选择很困难；只能识别训练样本所定义的类别，对于某些未被分析人员定义的类别则不能识别，容易造成类别的遗漏
分类方法：
平等算法分类；最小距离分类；马氏距离法；最大似然法分类；贝叶斯法分类；ECHO分类法。
步骤：
类别定义：
根据分类目的、影像数据自身的特征和分类区收集的信息确定分类系统；特征判别：
对影像进行特征判断，评价图像质量，决定是否需要进行影像增强等预处理；样本选择：
为了建立分类函数，需要对每一类别选取一定数目的样本；分类器选择：
根据分类的复杂度、精度需求等确定哪一种分类器；影像分类：
利用选择的分类器对影像数据进行分类，有的时候还需要进行分类后处理；结果验证：
对分类结果进行评价，确定分类的精度和可靠性。
非监督分类：
指在多光谱影像中搜寻和定义自然光谱集群组的过程，也叫聚类分析点群分析。
特点：
优点：
非监督分类不需要预先对所要分类的区域有广泛的了解；人为误差的机率很小；面积很小的独立地物均能被识别。
缺点：
非监督分类形成的光谱类别并不一定与信息类别对应；分析人员很难控制分类产生的类别并进行识别；光谱类别的解译识别工作量大而复杂。
分类方法：
散点图的运用、距离量算（欧几里德距离、绝对值距离）分级集群、动态聚类法
ENVI中非监督分类方法包括了ISODATA和K-Means两种。
ISODATA是一种重复自组织数据分析技术。
ISODATA使用最小光谱距离方程产生聚类，此方法以随机的类中心或已知信号集中心。
K-Means的过程说明如下：
首先对N个数据对象任意选择K个对象作为初始的聚类中心；而对于剩下的其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（可以用距离进行衡量），分别将它们分配给与其最相似的聚类（通过最小距离等）；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心，不断地重复这一过程直到标准差或者是类别数等判定标准符合需求。
步骤：
1确定分类数量；2选择集群类别中心点；3
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