Question

我正在尝试使用Matlab将连续数据重新分类为分类数据。以下脚本采用4波段（红色，绿色，蓝色，近红外）航拍图像并计算归一化差异植被指数（即显示健康绿色植被的植被指数）。然后，脚本将值从（-1到1）重新调整为（0 - 255）。这是我试图在脚本%% Reclassify Imag1 matrix的第三部分重新分类的矩阵。我试图使用条件语句来执行重分类，尽管这可能是错误的方法。脚本中的重新分类步骤没有任何明显的效果。

如何逐个细胞地将连续值（0 - 255）重新分类为分类值（1,2,3,4）？

file = 'F:\path\to\naip\image\4112107_ne.tif';
[Z R] = geotiffread(file);
outputdir = 'F:\temp\';

%% Make NDVI calculations
NIR = im2single(Z(:,:,4));
red = im2single(Z(:,:,3));
ndvi = (NIR - red) ./ (NIR + red);
ndvi = double(ndvi);

%% Stretch NDVI to 0-255 and convert to 8-bit unsigned integer
ndvi = floor((ndvi + 1) * 128); % [-1 1] -> [0 256]
ndvi(ndvi < 0) = 0;             % not really necessary, just in case & for symmetry
ndvi(ndvi > 255) = 255;         % in case the original value was exactly 1
Imag1 = uint8(ndvi);

%% Reclassify Imag1 matrix
if (150 <= Imag1)
    Imag1 = 1;
elseif (150 > Imag1) & (140 < Imag1)
    Imag1 = 2;
elseif (140 > Imag1) & (130 < Imag1)
    Imag1 = 3;
elseif (130 >= Imag1)
    Imag1 = 4;

end

%% Write the results to disk
tiffdata = geotiffinfo(file);
outfilename = [outputdir 'reclass_ndvi' '.tif'];  
geotiffwrite(outfilename, Imag1, R, 'GeoKeyDirectoryTag', tiffdata.GeoTIFFTags.GeoKeyDirectoryTag) 

disp('Processing complete')

Answer 1

试试这个：

Imag1 = [ 62  41 169 118 210;
         133 158  96 149 110;
         211 200  84 194  29;
         209  16  15 146  28;
          95 144  13 249 170];

Imag1(find(Imag1 <= 130)) = 4;
Imag1(find(Imag1 >= 150)) = 1;
Imag1(find(Imag1 >  140)) = 2;
Imag1(find(Imag1 >  130)) = 3;

结果：

Imag1 =

    62    41   169   118   210
   133   158    96   149   110
   211   200    84   194    29
   209    16    15   146    28
    95   144    13   249   170

Imag1 =

   4   4   1   4   1
   3   1   4   2   4
   1   1   4   1   4
   1   4   4   2   4
   4   2   4   1   1

如果您愿意，我可以详细介绍逻辑，但我想确认这会先得出您的预期结果。

根据对follow-up question的评论进行的一些更新，以消除不必要的find，并使代码更加健壮，独立于执行顺序。

Imag2 = zeros(size(Imag1));
Imag2(Imag1 >= 150) = 1;
Imag2((Imag1 >  140) & (Imag1 < 150)) = 2;
Imag2((Imag1 >  130) & (Imag1 < 141)) = 3;
Imag2(Imag1 <= 130) = 4;

请注意，结果现在位于Imag2，而不是覆盖Imag1。

如何在Matlab中重新分类图像？

1 个答案: