遥感典型地物提取综述
如何进行遥感图像分类与地物提取
如何进行遥感图像分类与地物提取遥感图像分类与地物提取是遥感技术中的重要应用之一。
通过对遥感图像中的地物进行分类和提取，可以获得地物的信息和特征，为资源管理、环境监测、城市规划等领域提供有力的支持。
本文将探讨如何进行遥感图像分类与地物提取的方法和技术。
一、遥感图像分类概述遥感图像分类是将遥感图像中的像素按照一定的规则和标准进行分组和分类，从而实现地物的自动提取和识别。
遥感图像分类主要包括无监督分类和监督分类两种方法。
无监督分类是指利用计算机算法对图像进行像素聚类，根据像素的相似性将其划分到不同的类别中。
这种方法不需要任何先验知识，适用于对地物分布不熟悉的区域。
常用的无监督分类方法包括K-means聚类、高斯混合模型等。
监督分类是指通过人工对一部分样本进行分类标注，并训练出一个分类器，然后用该分类器对图像中的像素进行分类。
这种方法需要大量的标注样本和专业的知识，但分类精度通常较高。
常用的监督分类方法包括支持向量机、随机森林、神经网络等。
二、地物提取方法地物提取是指从遥感图像中提取出感兴趣的地物信息，如建筑物、森林、湖泊等。
地物提取方法有许多种，下面介绍几种常用的方法。
1. 目标检测目标检测是指在遥感图像中检测出特定类型的地物目标。
常用的目标检测方法包括基于像素的阈值法、基于纹理特征的方法、基于形状特征的方法等。
这些方法基于不同的特征和算法，可以对地物目标进行准确的检测和提取。
2. 图像分割图像分割是将遥感图像划分为不同的区域，每个区域代表一个地物或一组地物。
常用的图像分割方法包括基于阈值的分割、基于区域的分割、基于边缘的分割等。
这些分割方法可以有效地将图像中的地物分割出来，为后续的地物提取和分类提供基础。
3. 特征提取和选择特征提取是指从遥感图像中提取出与地物分类和识别相关的特征。
常用的特征包括颜色、纹理、形状、大小等。
特征选择是指从提取出的特征中选择最具有代表性和区分度的特征，以减少计算量和提高分类精度。
etm数据典范地物光谱采集方法介绍[整理版]
![etm数据典范地物光谱采集方法介绍[整理版]](https://img.taocdn.com/s3/m/98f12201876fb84ae45c3b3567ec102de2bddfca.png)
ETM 数据典型地物光谱采集方法介绍地物, 光谱, ETM, 典型, 数据遥感的物理基础是地物对电磁波的反射、吸收和发射特性；遥感研究的最终目的是应用，遥感技术及其应用实质上是一个地物电磁波谱特性成像与反演的问题，要想利用遥感图像正确有效地分析问题、解决问题，必须对各类地物波谱特性及其变化规律有较全面、深入的认识。
过去，在对地物波谱特性研究方面，人们更多地侧重于在地面和实验室进行光谱的测试与研究，而对卫星数据地物光谱特性的研究不足，这使得理论研究和应用研究不能很好地相结合，理论研究的成果不能有效地、更直接地指导应用。
遥感应用的实践证明，地物波谱研究不仅包括地面（近地面）地物光谱测量和研究，而且还应包括同步（准同步）航天遥感数据的光谱采集与研究。
Landsat-7 ETM+数据是目前及今后我国遥感用户使用最多的遥感数据源之一，本文以北京幅ETM+数据为例，概括介绍如何利用Landsat7 ETM+数据采集、反演地物光谱数据。
1.1．数据的选择与预处理根据研究区植被的季节变化特点，选择了2001年4月1号、2001年4月17号、2001年5月19号和2001年6月4号4个时相北京幅ETM+数据，考虑到白天的热红外波段6的数据对本项研究没有太大的意义，另外，从光谱的角度来说全色波段8并不是一个独立的波段，所以此研究所使用的是ETM+波段1~5、波段7共5个波段的数据。
首先对以上4个时相的遥感数据做系统级校正，然后对它们进行精确的空间配准，使相同地物在不同时相的遥感图像上的位置相一致，并使多时相遥感数据处于同一地理坐标系统之下。
2．典型地物类型选择首先，根据地物在遥感图像上的影像特征并结合专业知识，在图像上初步选择水体、植被（小麦、林地）、裸沙地、城镇和机场跑道为典型地物样本14个，然后，到实地进行考察，对所选典型地物的类型及位置进行检查和调整。
3.3．光谱数据采集先从遥感图像上读取各样本点在各波段上的灰度值（DN值），并对样本的灰度值进行统计运算和数值分析，结合遥感图像的影像特征进行样本的筛选与纯化。
遥感影像线状地物提取因素及方法分析
遥感影像线状地物提取因素及方法分析随着遥感技术的快速发展，获得的数据也越来越多，在海量的遥感数据中如何获取感兴趣的数据变得越来越重要。
本文针对遥感影像中的线状地物提取做了一定的分析，对提取線状地物的因素和具体方法做了一定分析和研究。
标签：遥感影像线状地物提取图像配准遥感是指非接触的、远距离的探测技术。
一般指运用卫星或者飞机上挂载的传感器对地面上或地面下的物体电磁波的辐射或者反射特性的探测，是现代科技技术之一。
通过在远离目标和非接触目标物体条件下探测目标地物，获取其相关信息的一门技术。
借助遥感手段获取信息具有时间周期短、信息丰富等优势。
但如何从海量影像数据中获取我们需要的信息，一直是需要解决的重大问题，依靠的人工判读和识别、效率和精度都不稳定。
对遥感影像地物的自动提取首先要将遥感图像自身的一些固有特征进行相应的量化处理。
一般遥感图像的自动分类主要是利用图像本身的一些信息，比如光谱信息和几何信息。
这些信息主要是遥感影像用于分类、地物提取和目标识别的最主要信息。
对于线状地物信息的提取，主要是利用它相对应的几何信息，并辅助于一些光谱信息进行判别。
对于道路信息，我们因此可以将它定义为有一定长度，利用相对应的曲线模型来模拟相对应的道路、河流、水域信息，包括一些地块的边界都可以规定为线特征，其中道路的提取最为重要。
对特定的线状地物的信息进行明确的规定和建立相应的模型，成为提取的基础。
以道路为例，如果希望取得较好的道路提取效果，必须充分了解道路在遥感图像上的一些特点。
本文将进一步将V osseleman的理论（也就是几何、光度、拓扑和功能特征）描述为景物域或物方空间知识，偏重于语义描述，便于进行理解；而道路的光度信息、几何信息和拓扑特征则由景物域的特征投影到影像上进行对比，它们有着直接对应的关系。
下面提出定义线状地物的各种特征的详细描述。
一、几何特征1.宽度：线状地物沿长度方向的纵向断面尺度。
2.宽度的一致性：沿线长度方向的宽度变化程度，可以用一定数学模型拟合变化状态。
如何进行遥感影像的分类与地物提取
如何进行遥感影像的分类与地物提取遥感影像是近年来在地理信息领域中应用广泛的一种技术。
通过使用遥感影像，我们可以获取地球表面的大量数据，可以利用这些数据进行地物的分类与提取。
地物分类与提取在自然资源管理、城市规划、环境监测等领域都有着重要的应用。
本文将探讨如何进行遥感影像的分类与地物提取。
一、遥感影像的分类方法遥感影像的分类主要是将影像中的像素点划分到不同的类别中，常用的分类方法有监督分类和无监督分类两种。
监督分类是指根据已经标记好的样本数据进行分类。
首先需要准备一部分已经标记好的样本数据，然后通过分析样本的特征，建立一个分类模型。
接下来，通过模型对整幅影像进行分类。
监督分类需要充分利用专业知识和经验，对样本特征进行细致的分析，从而提高分类的准确性。
无监督分类是指根据影像中像素点的相似性进行分类，不需要准备样本数据。
无监督分类是一种相对简单和快速的分类方法。
它可以帮助我们发现影像中存在的一些隐含的地物类型，但由于没有准确的样本数据，分类结果可能会存在一定的误差。
二、地物提取的方法地物提取是指根据分类结果，将影像中的地物单独提取出来。
常用的地物提取方法有阈值分割、形态学操作、边缘检测等。
阈值分割是一种基于像素灰度值的提取方法，根据不同地物的灰度特征，设置合适的阈值将地物提取出来。
阈值分割简单直观，但对光照、阴影等影像杂波比较敏感，对影像质量要求较高。
形态学操作是一种基于形状和结构的提取方法，通常包括腐蚀和膨胀操作。
通过对影像进行腐蚀操作，可以去除噪声，减小地物的面积；通过膨胀操作，可以填补裂缝，增大地物的面积。
形态学操作结合的阈值分割可以得到较为精确的地物提取结果。
边缘检测是一种基于边缘信息的提取方法，通过检测影像中的边缘特征来提取地物。
常用的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子等。
边缘检测可以提取出地物的轮廓信息，但对于复杂纹理和噪声干扰较多的影像，边缘检测可能会存在一定的偏差。
三、遥感影像分类与地物提取的挑战尽管遥感影像的分类与地物提取方法日益成熟，但仍然存在一些挑战。
全国土地利用数据遥感信息提取土地利用数据说明
全国土地利用数据遥感信息提取土地利用数据说明北京揽宇方圆信息技术有限公司是中国科学院系统的遥感影像数据服务企业，专注于遥感影像数据一站式的基础卫星数据服务、卫星影像数据处理服务。
土地利用数据时间：1985年、1990年、1995年、2000年、2005年、2010年、2015年土地利用数据源：Landsat TM影像Landsat ETM影像土地利用数据遥感信息的提取：根据影像光谱特征，利用ARCGIS、易康软件、ENVI软件等，同时参照有关地理图件，对地物的几何形状，颜色特征、纹理特征和空间分布情况进行分析，提取土地利用信息。
土地利用/覆被变化信息的提取。
采用arcgis与易康结合，它通过分析地物光谱特征和其他图像特征，充分利用高程、坡度等地理辅助信息可以有效地提高分类精度，比较适合于地形破碎、地物分布复杂的地区。
基于Landsat TM遥感影像，采用全数字化人机交互遥感快速提取方法，同时参考国内外现有的土地利用/土地覆盖分类体系，以及遥感信息源的实际情况，将遥感影像进行解译并进行验证将土地利用数据类型划分为6个一级分类，24个二级分类以及部分三级分类的土地利用/土地覆盖数据产品，并结合本项目制定土地利用数据产品分类体系。
目视解译侧重于人的知识的参与，为了减少由于不同人员的主观差异性所造成的误差，提高遥感判读精度，因此建立统一解译标志是十分必要的。
根据影像光谱特征，结合野外实测资料，同时参照有关地理图件，对地物的几何形状，颜色特征、纹理特征和空间分布情况进行分析。
一、TM影像数据的预处理。
遥感数据处理主要包括大气校正、几何校正和图像增强，并利用行政边界矢量图对影像进行裁剪。
二、土地利用变化信息提取。
首先对其中的一期影像分别采用人工解译的方法，然后利用易康开始分类。
三、数据集成对数据形式特征（如格式、单位、分辨率、精度）等和内部特征（特征、属性、内容等）做出全部或部分的调整、转化、合成、分解等操作，形成充分兼容的数据库。
遥感影像图中的地物信息自动提取技术研究
遥感影像图中的地物信息自动提取技术研究摘要:遥感影像推动了测绘技术的发展,而遥感影像的地物自动提取技术也有利于遥感影像的全数字化发展。
种子区域增长法是一种较好的遥感影像地物自动提取算法,但是由于容易受到噪声的影响,而导致地物提取轮廓不清晰。
在借助面向对象的遥感影像处理思想对种子区域增长算法进行改进后,所获得的地物轮廓更加精确,具有更好的遥感影像图地物自动提取效果。
关键词:遥感影像地物自动提取种子区域增长法自从20世纪60年代遥感技术问世以来,经过数十年的发展,遥感技术已经被广泛的应用于军事、测绘、环境等领域,并在其中发挥着非常重要的作用。
遥感影像图中的地物提取时测绘信息化、现代化发展的重要组成部分,极大的推动了遥感技术的数字化发展。
目前,如何从遥感影像中自动提取地物已经成为了遥感领域研究的重点。
但是,虽然目前国内外许多专家学者已经对此进行了许多的研究,并且已经取得了一定的研究成果,但是从遥感影像中自动获得地物信息作为一个较为前沿的研究领域,目前缺乏成熟的方法应用于实际当中。
1 种子区域增长法的改进种子区域增长法是一个较好的遥感影像图地物信息自动提取算法。
但是种子区域增长法受限于初始种子的好坏,容易受到噪声点的影响,同时区域增长停止准则的好坏对于增长的速度和增长的结果都有直接影响,如果在增长过程中如果某个像元有多个子集邻接像元,并且像元与多个子集邻接像元的差异都较小时,像元不同的归并方向会对区域增长速度和遥感影像图的地物提取效果造成较大的影响。
为此,在应用种子区域增长法实现遥感影像图地物自动提取时,需要对算法进行改进,以获得更好的地物自动提取效果。
在2009年周成虎所提出的面向对象的遥感影像处理思想中,将遥感影像图中地物要素的构成单元看成是unit(基元),并认为unit是根据一定的计算规则,在一定尺度下所获得的由具有相近像元所组成的连通区域,unit内部的像元具有特征相似性。
借助unit的思想,在使用种子区域增长法进行遥感影像图中地物自动提取过程中,如果将种子集Ai看成是初始基元,则基元的光谱特征反应了基元内部各个像元的光谱属性。
遥感图像识别与信息提取详解
2 遥感图像解译方法与步骤
3、解译步骤
➢ 准备工作 包括资料收集、分析、整理和处理 初步解译、建立解译标志 包括路线路勘，制订解译对象的专业分类系统和建立解译标志
室内解译 野外验证
包括解译结果校核检查，样品采集和调绘补测
成果整理 包括编绘成图，资料整理和文字总结
第二十六页，共八十五页。
➢ 图型（pattern）：目标地物有规律排列而成的图形结构。
第十九页，共八十五页。
（1）目视解译标志
➢ 阴影（shadow）：阴影是遥感图像上由于电磁辐能量被遮挡而产 生的辐射能量减弱。由于阴影的存在，可据此地物的性质或高度， 应注意的是阴影的形状与大小受到辐射能量入射角的影响。
➢ 形状（shape）：是指目标地物在遥感影像上呈现的外部轮廓。由 于不同地物的顶视平面的差异，可据此判断目标地物的性质。
遥感图像识别与信息提取详解演示文稿
第一页，共八十五页。
优选遥感图像识别与信息提取
第二页，共八十五页。
1 遥感图像地物特征与识别
（1）遥感图像地物特征
➢ 地物的反射光谱特性
➢ 地物的发射光谱特性
➢ 地物的透射光谱特性
（2）典型地物的反射光谱特征
第三页，共八十五页。
（1）遥感图像地物特征
在可见光与近红外波段，地表物体自身的辐射几乎等于零。地物发出 的波谱主要以反射太阳辐射为主。太阳辐射到达地面之后，物体除了反 射作用外，还有对电磁辐射的吸收作用。电磁辐射未被吸收和反射的其 余部分则是透过的部分，即：到达地面的太阳辐射能量＝反射能量＋吸 收能量＋透射能量
➢ 选择性辐射体，其发射率ελ＜1， 发射率ελ随波长而变化。
地物的发射波谱特性曲线
遥感影像中的地物参数识别技术
遥感影像中的地物参数识别技术一、遥感影像中的地物参数识别技术概述遥感技术作为现代地理信息科学的重要组成部分，其通过卫星、飞机等载体搭载的传感器，获取地球表面物体的影像信息。
地物参数识别技术则是遥感技术中的关键环节，它通过分析遥感影像来识别和提取地表的各种地物特征和参数，如植被覆盖度、土地利用类型、水体分布等。
这些信息对于环境监测、农业规划、城市规划、灾害评估等领域具有重要的应用价值。
1.1 地物参数识别技术的核心特性地物参数识别技术的核心特性主要包括以下几个方面：- 高精度：遥感影像的分辨率越来越高，使得地物参数的识别精度不断提升。
- 多时相：遥感技术能够提供不同时间点的影像数据，有助于分析地物的动态变化。
- 多光谱：遥感传感器能够获取不同波段的光谱信息，为地物参数的识别提供了丰富的数据源。
- 自动化：随着计算机视觉和机器学习技术的发展，地物参数识别的自动化程度不断提高。
1.2 地物参数识别技术的应用场景地物参数识别技术的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 环境监测：监测森林覆盖变化、城市扩张、水体污染等环境问题。
- 农业规划：评估作物生长状况、土壤湿度、病虫害发生等农业信息。
- 城市规划：分析城市土地利用变化、交通流量、人口分布等城市信息。
- 灾害评估：评估自然灾害如洪水、地震、火灾对地表的影响。
二、遥感影像地物参数识别的关键技术遥感影像地物参数识别的关键技术主要包括以下几个方面：2.1 遥感影像预处理技术遥感影像预处理是地物参数识别的基础，包括影像的辐射校正、几何校正、噪声去除等步骤。
这些预处理步骤能够提高影像的质量，为后续的地物参数识别提供准确的数据基础。
2.2 特征提取技术特征提取是从遥感影像中提取有用信息的关键步骤。
常见的特征提取方法包括光谱特征、纹理特征、形状特征等。
这些特征能够反映地物的物理属性和空间分布特征，为地物参数的识别提供依据。
2.3 机器学习与模式识别技术机器学习与模式识别技术是实现地物参数自动识别的重要手段。
如何进行遥感影像的地物提取和土地覆盖分类
如何进行遥感影像的地物提取和土地覆盖分类遥感影像是一种获取地球表面信息的重要工具，它通过卫星、飞机等平台获取的图像可以为土地覆盖分类和地物提取提供大量的数据。
本文将探讨如何进行遥感影像的地物提取和土地覆盖分类的方法和技巧。
遥感影像的地物提取是指从图像中识别和提取出不同的地物对象，例如建筑物、道路、植被等。
地物提取的关键在于选择合适的特征和分类算法。
常见的特征包括光谱特征、纹理特征、形状特征等。
其中，光谱特征是最常用的特征之一，通过计算影像上不同波段的反射率或辐射亮度，可以得到不同地物在光谱上的特征曲线。
借助于统计学方法，可以将光谱特征与地物进行关联，从而实现地物的提取。
除了光谱特征，纹理特征也被广泛用于地物提取。
纹理特征描述了地物的细节和表面信息，例如纹理的粗糙度、方向、周期性等。
常用的纹理特征提取方法有灰度共生矩阵法、灰度豪斯多边形法等。
这些方法可以通过计算像素之间的相对位置和灰度值来描述图像的纹理特征，从而提高地物提取的准确性。
在地物提取的过程中，分类算法起到了关键的作用。
常见的分类算法包括最大似然法、支持向量机、人工神经网络等。
最大似然法基于概率模型进行分类，它假设不同地物的像素值服从不同的概率分布，通过最大化似然函数来估计每个像素属于某个类别的概率。
支持向量机是一种基于统计学习理论的分类算法，它通过构建一个超平面来划分不同类别的地物。
人工神经网络模拟了人脑神经元之间的连接和作用，通过训练网络来实现地物的分类。
土地覆盖分类是将遥感影像中的不同地物对象划分为不同的土地覆盖类别，例如森林、农田、城市等。
土地覆盖分类的目的是为了研究地表的空间分布和变化规律，从而支持土地资源管理和环境保护。
土地覆盖分类的关键在于构建合适的分类系统和选择适当的分类方法。
构建分类系统是土地覆盖分类的第一步，它需要根据研究的目的和土地表现进行分类的层次和类别划分。
一般来说，土地覆盖分类可以分为三个层次：大类、中类和小类。
遥感影像提取农作物种植分布数据之经验总结
遥感影像提取农作物种植分布数据之经验总结最近在做利⽤Sentinel-2影像提取湖北省棉花种植分布，前前后后快两个⽉了，学到⼀些东西，记录⼀下。
1、⽬标作物最好是研究区内的主要作物，种植⾯积⼤、分布⼴泛，这样⽅便获取作物在影像上的光谱特征，训练样本、验证样本也好获取，实地调研难度也⼩；本次提取的是湖北省的棉花分布数据，但受农村劳⼒流失、棉花种植⼈⼒物⼒成本⾼等因素影响，棉花种植⾯积逐年减少，农民转⽽种植⼤⾖、⽟⽶等⽥间管理少、⼈⼒成本低的作物。
棉花在湖北省不再是⼤⾯积种植，除少数试验⽥外，都是零零散散的分布，⽥间地头、房前屋后，棉花⽥块⾯积⼩，分布不集中，在10m哨兵数据上极易出现混合像元问题，很难识别出棉花的特征，同时制作训练样本和验证样本也极为困难(实地调研找不到)；2、承接前述1中的问题，因为⽬标作物分布不集中，都是⼩⽥块，实地调研时⼿机拍照定位存在数⽶的误差，在10⽶的哨兵影像上，实地调研点就很可能出现位置偏差，造成训练样本错误；上述两条主要说明⽬标作物应是研究区内的主要作物。
3、提取某年份作物分布时，最好时当年去实地调研，否则农户极可能存在种植属性记忆模糊，尤其是对于⼩地块、⾮主要作物；4、训练样本、验证样本⽐例应该是七三或⼋⼆；5、验证样本中各个类别的样本数量和⼤⼩应当基本持平，不应存在较⼤出⼊，否则利⽤混淆矩阵作精度评价时，易分地物的⾼精度会掩盖难分地物的低精度，虽然总体精度较⾼，但某些作物分类精度可能很低；本次提取棉花时，起初验证样本中⽔体、⽔稻等地物样本数量较多，棉花样本数量较少，⽔体、建设⽤地、⽔稻等地物分类精度⾼，就掩盖了棉花的低精度；上述两条主要说明样本选择注意事项。
6、受云雾影像，作物⽣长期内，很难获取到逐⽉满⾜要求的影像，造成某些敏感时期影像缺失，⽆法准确区分某些地物，此处对专家决策树法影响较⼤；本次提取棉花过程中，起初采⽤专家决策树⽅法，7⽉上中旬，⽔稻⽥⾥还有积⽔，利⽤NDWI可以有效识别，9⽉中旬，⼤⾖基本收割完成，棉花还处于吐絮期，可以有效区分两者，但受云雾影像，两期影像都不能采⽤，给决策树法提取棉花带来很⼤困难。
03地物光谱特征及地面光谱数据采集详解
《高光谱遥感》
2.反射率和反射光谱
(e) 实际物体反射
' ( ii , r r
)
Lr Ii
( r r ) (ii )
入射辐照度Ii应该由两部分组成: • 太阳的直接辐射
是由太阳辐射来的平行光束穿过大气直接照射地面， 其辐照度大小与太阳天顶角和日地距离有关；
• 太阳辐射经过大气散射后又漫入射到地面的部分
• 自然界中真正
的镜面很少，非常
平静的水面可以近
似认为是镜面.
对可见光而言，其它方向上应该是黑的。
武汉大学 龚龑
全站仪棱镜
10
一、地物反射光谱特征
《高光谱遥感》
2.反射率和反射光谱 (c)镜面反射和漫反射 • 漫反射
当目标物的表面足够粗糙，以致于它对太阳短波 辐射的反射辐射亮度在以目标物的中心的2π空间中呈 常数，即反射辐射亮度不随观测角度而变，我们称该 物体为漫反射体，亦称朗伯体。
收作用强，而对绿光吸收作用相对较弱。
叶绿素的吸 收波段
•叶绿素a以0.45μm为中心 的吸收带
•胡罗卜素、叶黄素在 0.43μm-0.48μm吸收带
•叶绿素b以0.66μm 为中 心的吸收带
31
武汉大学 龚龑
二、典型地物反射波谱特征
《高光谱遥感》
2.植被反射光谱特征 (a) 基本特征 植被的反射光谱特征规律性明显而独特
漫反射又称朗伯(Lambert)反射，也称各向同性反射。
11
武汉大学 龚龑
一、地物反射光谱特征
《高光谱遥感》
2.反射率和反射光谱 (c)镜面反射和漫反射 • 漫反射
特点：整个表面都均匀地向各向反射入射光，不 论入射方向如何，反射方向是“四面八方”。
使用遥感技术进行测绘的步骤
使用遥感技术进行测绘的步骤遥感技术，也被称为遥感遥视技术，是一种通过获取远距离的地球表面信息的方法。
它利用航空或卫星平台上的传感器来收集数据，然后将这些数据分析和解释为可视化的图像或数据。
遥感技术可以应用于多个领域，包括测绘。
下面将介绍使用遥感技术进行测绘的一般步骤。
第一步：获取遥感数据使用遥感技术开始测绘的第一步是获取遥感数据。
遥感数据可以通过卫星图像、航空摄影图像或使用无人机收集的图像来获得。
这些数据提供了对地球表面特征的广泛视角，包括地形、土地覆盖和水域等。
第二步：数据预处理一旦获取到遥感数据，下一步就是对数据进行预处理。
这是一个必要的步骤，旨在去除传感器捕捉到的噪音或干扰，并纠正图像的几何特性。
预处理包括去噪、大气校正和几何校正等处理过程，以确保得到准确的测绘结果。
第三步：影像分类在测绘中，图像分类是将像素分为不同的类别或地物类型的过程。
通过对遥感图像进行分类，可以识别出地面上的不同特征，例如植被、水体、道路等。
这可以通过使用机器学习算法、人工智能或图像处理软件来实现。
第四步：地物提取地物提取是测绘的核心步骤之一。
在这一步骤中，地物的形状、大小和位置信息从遥感图像中提取出来。
这可以通过建立地物的边界或多边形，然后计算其面积和位置来实现。
地物提取可以应用于土地利用规划、城市规划和环境保护等领域。
第五步：数据分析与集成一旦地物被提取出来，接下来的步骤是对提取出的地物数据进行分析和集成。
这可以包括计算地物的统计特征、评估地物的变化、进行比较分析等。
数据分析与集成可以帮助我们了解地球表面的变化趋势和发展态势，为决策提供有价值的信息。
第六步：制图和呈现最后一步是将测绘结果制作成图表或图像，以便更直观地呈现。
这可以通过使用地理信息系统（GIS）软件来实现。
制图和呈现可以以各种形式呈现，包括二维图像、三维模型、动画等。
这有助于用户更好地理解地理信息和空间关系。
总结：使用遥感技术进行测绘的步骤涵盖了数据获取、预处理、影像分类、地物提取、数据分析与集成以及制图和呈现。
生态环境遥感概述
生态环境遥感概述生态环境遥感是一种将遥感技术应用于生态环境研究的方法，通过获取、解译和分析遥感数据，可以获得关于地表特征、植被覆盖、土地利用、土地变化等生态环境信息。
本文将从生态环境遥感的基本原理、数据源获取、数据处理与分析以及在生态环境研究中的应用等方面进行综述。
生态环境遥感的基本原理主要包括辐射传输原理和特征参数提取原理。
辐射传输原理指的是遥感数据是通过感应、接收、记录地物辐射能量，进而提取地物特征参数的一种方法。
特征参数提取原理是利用遥感数据中的能谱信息和空间信息，通过模型建立，提取出与生态环境相关的参数。
数据源获取是生态环境遥感的第一步，主要包括航空遥感、卫星遥感和地面观测等方法。
航空遥感通过航空平台获取高分辨率的遥感图像，可以提供较为详细的地表信息。
卫星遥感则利用卫星在太空中获取遥感图像，其优势在于覆盖范围广、时间周期长。
地面观测主要是指在地面安装观测站点，通过测量土壤水分、温度、植被等参数来获取生态环境信息。
数据处理与分析是生态环境遥感中的关键环节，主要包括图像预处理、信息提取和数据分析等步骤。
图像预处理是为了消除图像中的噪声和伪迹，保证后续处理的可靠性。
信息提取指的是通过图像解译、光谱分析等方法，提取出与生态环境相关的参数，如植被指数、土地覆被等。
数据分析则是在获取特征参数后，通过统计分析、空间分析等方法，对生态环境的变化趋势和空间分布规律进行研究。
生态环境遥感在生态环境研究中的应用十分广泛，主要包括生态环境监测、生态系统服务估计和生态环境评价等方面。
生态环境监测是指通过遥感技术获取大范围的生态环境信息，对生态环境的变化进行实时监测。
生态系统服务估计是利用遥感数据对生态系统的功能和过程进行定量评估，如碳储量估计、水资源评估等。
生态环境评价通过获取遥感数据，对生态环境的质量进行评估，如水质评估、土壤质量评价等。
总之，生态环境遥感是一种将遥感技术应用于生态环境研究的方法，通过获取、解译和分析遥感数据，可以获得关于地表特征、植被覆盖、土地利用、土地变化等生态环境信息。
如何使用遥感技术进行地表物理参数提取和分析
如何使用遥感技术进行地表物理参数提取和分析地表物理参数是指地表上的各种物理特征，例如地表温度、植被覆盖度、土壤湿度等。
通过遥感技术，我们可以获取地表物理参数的数据，并进行分析和应用。
本文将介绍如何使用遥感技术进行地表物理参数提取和分析。
一、遥感技术简介遥感技术是利用航空器、卫星等远距离传感器获取地物信息的一种技术。
它可以获取地表物理参数的数据，而不需要直接接触地面。
遥感技术可以利用电磁波的反射、辐射等特性来感知地物，并将其转化为数字数据。
遥感技术广泛应用于地质勘探、环境监测、农业等领域。
二、遥感数据的获取与处理1. 遥感数据的获取遥感数据可通过卫星遥感、航空遥感等方式获取。
卫星遥感可以利用地球观测卫星获取大范围的覆盖数据，而航空遥感则可以提供更高分辨率的数据。
选择合适的遥感数据源是进行地表物理参数提取和分析的首要步骤。
2. 遥感数据的预处理遥感数据在获取后需要进行预处理，以提高数据的质量和可用性。
预处理包括大气校正、几何校正、辐射校正等。
大气校正可以消除大气对遥感数据的干扰，而几何校正可以校正遥感数据的几何形态。
辐射校正则可以将遥感数据转换为地表反射率或辐射率数据。
三、地表物理参数的提取方法1. 温度参数的提取地表温度是描述地表热状态的重要物理参数。
可以通过热红外遥感数据来获取地表温度信息，利用热辐射定律将遥感数据转换为地表温度数据。
地表温度的提取可以用于城市热岛效应研究、气候变化监测等领域。
2. 植被参数的提取植被覆盖度是指地表被植被覆盖的程度。
可以利用植被指数来表征植被覆盖度，常用的植被指数有归一化差异植被指数（NDVI）、植被指数（EVI）等。
通过计算遥感数据中的植被指数，可以获取地表的植被覆盖度信息。
植被参数的提取可以用于农作物生长监测、森林资源调查等领域。
3. 土壤参数的提取土壤湿度是描述土壤水分状况的重要指标。
可以通过微波遥感数据来获取土壤湿度信息，利用微波辐射与土壤湿度之间的关系建立模型，将遥感数据转换为土壤湿度数据。
遥感影像处理与测绘数据提取技术详解
遥感影像处理与测绘数据提取技术详解引言：自工业化时代开始以来，人类对于地球的了解与探索不断加深，在这一过程中，遥感影像处理和测绘数据提取技术起着重要的作用。
遥感影像处理技术通过获取和分析地球表面上的图像数据，为我们提供全球范围内的地理信息。
而测绘数据提取技术则从地面上获取的各种数据中提取有关地理特征的信息。
本文将详细介绍遥感影像处理和测绘数据提取技术的原理和应用。
一、遥感影像处理技术1. 遥感影像获取技术遥感影像是通过卫星、飞机等远离地球表面的平台获取的地球表面图像。
这些图像可以提供宽广的视野，从而获得地球不同部位的图像数据。
遥感影像获取技术包括多光谱影像、高光谱影像、合成孔径雷达影像等。
其中，多光谱影像通过记录地表不同波段的电磁波信息，可以提供更为详细的地表信息。
而高光谱影像则通过记录地表众多的光谱波段，可以提供更加精细的地表信息。
合成孔径雷达影像则基于雷达信号，可以在夜晚或天气恶劣的情况下获取地表图像。
2. 遥感影像处理技术的原理遥感影像处理技术主要包括预处理、特征提取和信息提取三个步骤。
预处理步骤包括辐射校正、大气校正、几何校正等，主要是为了将原始数据转换为可用的标准化数据。
特征提取步骤则针对不同的地物特征进行分析，以提取出地表的不同要素，如水体、道路、建筑等。
信息提取步骤则是将特征提取的结果整合并分析，以获得一定规模的遥感影像数据集。
3. 遥感影像处理技术的应用遥感影像处理技术在许多领域都有广泛的应用。
例如，在农业领域，可以通过遥感影像处理技术监测作物的生长状况和土壤湿度等重要指标，以便农民及时采取相应的措施。
在城市规划与管理方面，遥感影像处理技术可以用于快速提取城市建筑物、道路和绿化带等信息，在城市规划与管理中起到重要的作用。
此外，遥感影像处理技术还可用于环境保护、自然资源调查与管理等诸多领域。
二、测绘数据提取技术1. 测绘数据获取技术测绘数据的获取通常通过测量和观测来实现。
地面测量是最常见的方式之一，通过使用测量仪器，如全站仪、测距仪等，可以测量地面上各种特征的位置和形状等信息。
遥感影像中建筑物提取研究综述
基于遥感影像的建筑物提取研究方法综述摘要：遥感影像上建筑物提取的基础理论研究始于20世纪80年代，随着遥感技术的不断进步，遥感影像的分辨率及精确度越来越高以及快速发展的城市在城市空间数据库方面的巨大要求。
现在城市空间数据库需要对数据快速获取更新，又因为遥感影像本身具有的现时性，更新速度快的特点。
在城市空间数据库的更新、城市动态监测、城市变化监测以及“智慧城市”建设等方面有着重要的使用价值。
本文介绍基于不同遥感影像提取建筑物的基本方法和几个发展趋势。
主要包括SAR图像，LIDAR点云数据，高光谱影像，航空影像等多种源数据不同的提取方法，以及不同数据来源的优缺点。
同时对建筑物提取研究中需要解决的问题和研究趋势进行了总结。
1.引言城市地区的遥感影像中，超过8成的目标是建筑物和道路，所以对建筑物和道路的识别和提取式遥感影像地物提取的主要研究方向，除道路和建筑物以外，剩下的大部分都是植被，在城市中绿地的面积占了一定的比例，在建筑物的提取中，建筑物在遥感影像中容易受到植被的干扰，如何高效率、高质量的剔除植被对建筑物的影响成了建筑物提取的关键。
进行建筑物提取的主要应用有城区自动提取、地图更新、城市变化监测、城市规划、三维建模、数字化城市建立等诸多方面，如何实现建筑物的快速、高精度、自动化提取成为目前的研究热点。
目前对绿地和水体的自动提取已经比较成熟，而道路和建筑物由于其自身的复杂性导致自动提取困难，本文主要提出了目前遥感影像建筑物提取研究的热点及其发展趋势。
2.建筑物提取的历史发展快速准确地获取不同类型城市建筑的空间位置、形状等信息具有极其重要的意义，在城市规划、城市动态监测、城市三维建模、地形图更新、地籍调查等方面有广泛的应用。
目前，对自动建立城市三维模型和实现城市虚拟现实的需求越来越多，利用大比例尺航空影像获取城市建筑物的三维几何信息和表面纹理，是实现“三维城市”建模的有效途径之一。
到目前为止，利用高分辨率航空相片或卫星影像提取建筑物等人工地物信息的方法大体分为两类：其一，利用图像信息结合高程信息进行建筑物信息提取，因为城市里的建筑物有一定的高度信息，通过建筑物与周围环境（地面）之间的高差进行屋顶边界的提取，这种方法大多需要一定的辅助数据如DEM、DSM等一类具有地物高程数据的影像。
如何应用遥感技术进行地物提取
如何应用遥感技术进行地物提取遥感技术是一种利用卫星、飞机等遥感器获取地球表面信息的技术。
通过遥感技术，大部分地物特征可以在远距离就能被有效观测和检测。
遥感技术在环境监测、农业、城市规划等领域发挥着重要作用。
其中，地物提取是遥感技术应用的一个重要方向，本文将讨论如何应用遥感技术进行地物提取。
一、遥感数据的获取在开始进行地物提取之前，我们首先需要获取遥感数据。
目前，卫星遥感数据已经很容易获取，而且可免费使用。
例如美国宇航局的Landsat系列卫星和欧空局的Sentinel系列卫星都提供高质量的遥感数据。
此外，还有一些商业卫星公司提供各种类型的遥感数据，用户可以根据需求选择适合的数据。
二、图像预处理在进行地物提取之前，我们需要对遥感图像进行预处理，以提高后续分析的精度。
预处理的步骤包括辐射校正、大气校正、几何校正等。
辐射校正主要是将图像中的数字值转换为物理辐射度，以便进行接下来的分析。
大气校正是消除由大气介质引起的图像变暗和颜色偏差。
几何校正主要是校正图像的空间位置和方向，以确保不同卫星图像的一致性。
三、特征提取特征提取是地物提取的核心过程。
通过遥感图像，我们可以提取各种地物特征，例如颜色、纹理、形状等。
这些特征可以用于区分不同的地物类型。
对于特定的地物类型，我们可以选择适合的特征集合。
例如，对于农作物，颜色和纹理特征可能更加重要，而对于建筑物，形状特征可能更有意义。
四、分类算法地物提取的一种常用方法是利用分类算法对具有不同特征的像元进行分类。
分类是指根据一定的规则将遥感图像中的像元分为不同的类别。
常用的分类算法包括最大似然分类、支持向量机等。
这些算法通过对已知类别的样本进行训练，建立了分类模型，然后利用该模型对未知样本进行分类。
分类的结果可以表示为一个分类图像，其中每个像元都被标记为相应的类别。
五、后处理分类算法得到的分类图像通常存在一定的误差。
为了减小误差，我们需要进行后处理。
后处理的目标是消除分类图像中的小孔洞、小区域以及边界上的噪声。
实测地物光谱数据处理与信息提取原理
实测地物光谱数据处理与信息提取原理一、地物光谱数据的获取1. 遥感技术的应用遥感技术是通过获取地面物体的电磁辐射来获取其信息的技术手段，地物光谱数据便是通过遥感技术获取的一种数据。
遥感技术广泛应用于土地利用规划、环境监测、资源调查等领域，是获取地球表面信息的重要手段。
2. 地物光谱数据获取方式地物光谱数据可以通过航空遥感、卫星遥感等方式获取。
其中，卫星遥感是目前应用最广泛的一种方式，主要有高分辨率遥感卫星、中分辨率遥感卫星等。
二、地物光谱数据的处理1. 数据预处理地物光谱数据在获取后需要进行预处理，主要包括辐射校正、大气校正、几何校正等。
这些处理能够提高数据的质量，为后续的信息提取做好准备。
2. 数据融合在获取的不同波段的地物光谱数据可以进行融合，融合后的数据能够更全面地反映地物的信息，提高信息的获取效率和准确率。
3. 数据降维地物光谱数据具有高维度的特点，为了提高处理效率和降低存储成本，需要进行数据降维。
常用的方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
4. 数据分类在进行信息提取前，地物光谱数据需要进行分类处理，将不同的地物进行分割和识别。
常用的分类方法有最大似然分类、支持向量机分类等。
三、地物光谱数据信息提取原理1. 地物信息提取的目的地物光谱数据的信息提取是为了获取地表覆盖、土地利用、资源分布等信息，为地理信息系统（GIS）的更新和相关领域的研究提供数据支撑。
2. 信息提取方法信息提取方法包括监督分类、非监督分类、目标检测等。
监督分类是在有已知类别的样本数据的基础上，通过训练生成分类器，再对未知数据进行分类；非监督分类则是在未知类别的情况下将数据进行分类；目标检测是指根据特定的目标进行数据提取。
3. 信息提取结果应用通过信息提取得到的数据可以应用于土地规划、环境检测、资源调查等领域，为相关领域的决策制定提供重要的科学依据。
实测地物光谱数据处理与信息提取原理是通过遥感技术获取地球表面信息的重要手段之一，经过数据获取、处理和信息提取等步骤，可以获取到准确全面的地物信息，为地理信息系统的更新和相关领域的研究提供数据支持。
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考虑地物光谱多样性的遥感影像典型地物提取方法综述摘要光谱信息是遥感影像用于分类、地物提取和目标识别的最主要信息，然而在遥感高精度分类研究中，特别面对大区域（全国或全球尺度）地表分类时，由于地表情况复杂，地物光谱多样性问题突出，在对遥感影像进行具体处理时往往难以实现高精度的地物识别。
例如对于水体而言，海洋水体和内陆水体会由于水体成分的不同而使得其具有不同的光谱特征。
植被由于其具有物候特征，光谱往往会随着季节的变化而变化，城市不透水层由于建筑物材料的差异以及大量的建筑物阴影使得地物光谱之间具有较大的差异。
这些由于空间或时间引起的地物光谱多样性特征会随着研究范围的增大而变得更加突出。
本文从基于像元级与基于亚像元级两个方面对地物提取研究进行综述，系统的介绍了当前国内外在考虑地物光谱多样性典型地物提取的研究进展，为后续的研究提供参考。
关键词：遥感，光谱多样性，水体，植被，建筑物，像元级，亚像元级1.引言：光谱信息是遥感影像用于分类、地物提取和目标识别的最主要信息，然而在遥感高精度分类研究中，特别面对大区域（全国或全球尺度）地表分类时，由于地表情况复杂，地物光谱多样性问题突出，在对遥感影像进行具体处理时往往难以实现高精度的地物识别。
例如对于水体而言，海洋水体和内陆水体会由于水体成分的不同而使得其具有不同的光谱特征。
植被由于其具有物候特征，光谱往往会随着季节的变化而变化，城市不透水层由于建筑物材料的差异以及大量的建筑物阴影使得地物光谱之间具有较大的差异。
这些由于空间或时间引起的地物光谱多样性特征会随着研究范围的增大而变得更加突出。
制约遥感影像上地物信息准确提取的最主要因素之一便是遥感影像上广泛存在的“同物异谱”现象，该现象产生的原因主要有：（1）地物自身属性随着空间-时间的变化而发生变化，即是该课题所研究的地物光谱多样性特征；（2）地物由于临近效应，大气散射等使得遥感影像上地物所表现出来的光谱特征相对于其原有光谱特征发生变化。
原因（1）是导致“同物异谱”现象最主要的原因，因此在对遥感影像进行处理中如果能够解决地物光谱多样性问题，其实也就很大程度上解决了遥感影像上的“同物异谱”问题。
地物光谱多样性并不是毫无规律的，以落叶植被为例，在一年的周期里，落叶植被的叶绿素含量呈现出先增加后减少的自然规律，反映在遥感影像上为植被在绿光波段的反射率会先增加后减小。
对于水体而言，无论是清澈水体还是浑浊水体，其在中红外波段区间的反射率都趋近于0。
除此之外，对于不同地物的光谱多样性特征还有很多有待探索的规律。
随着空间科学技术，信息技术以及传感器技术的发展，现已经能够获取到一些具有三高特性（高空间分辨率、高光谱分辨率和高时间分辨率）的遥感影像。
这为我们深入分析地物光谱多样性特征随着地物时空分布的不同所呈现出来的变与不变的内在规律提供基础。
同时，由于光谱可变会严重影响混合像元分解中地物丰度估计的结果，因此关于光谱多样性问题在软分类领域已有较多研究，如近年来提出的CoB、EAR、IES等最有代表性端元光谱选取方法，能够从地物光谱库中找到地物光谱在某些波段区间的不变规律，以此筛选出最具有地物代表性的端元光谱。
除此之外，软分类领域涉及解决地物光谱多样性问题的具体方法还有很多，这都为遥感影像上地物光谱多样性问题的解决提供了思路和参考。
2.典型地物光谱规律探索地物光谱多样性特征是指同一种地物在时空中往往呈现出多样化的光谱特征，地物光谱多样性体现在遥感影像上即为“同物异谱”、“端元可变(endmember variability)”、“光谱可变(spectral variability)”等现象。
地物光谱的多样化并不是毫无规律的，其与时间、空间之间一定存在着某些变与不变规律。
对于水体而言，传感器接受到的水体辐射包括了水面反射、水体底部物质反射和悬浮物反射，因此光谱吸收和透射特性不仅与水体本身性质有关，还受到水中各类有机物和无机物的影响(Davis等,1978; Palmer等,2015; Villa等2015)。
浑浊水体随着水中悬浮泥沙浓度及粒径的增加，反射率也逐渐增加，反射峰向长波方向移动，成为“红移”，至0.8um附近，由于水体对红外辐射的强烈吸收，反射率急剧衰减，“红移”现象终止（王伟武，2006; 邢小罡等,2007;王繁,2008）。
植被的光谱反射特性由其化学和生态学特征决定，健康的植被有着明显的光谱特征：在可见光蓝波段0.45um和红光波段0.67um附近各有一吸收谷值，绿光波段0.55um附近有反射率为10-20%的一个峰值：在红光波段0.7um附近反射率值迅速升高，并且在近红外0.8-1.0um间有一个反射率为50-60%的较宽反射坪；之后在1.4um、1.9um和2.7um出现三个强烈的水吸收波段（Lillesand等,2014; Das 等,2013）。
对于不透水层，城市道路的铺面材料一般可分为水泥路和柏油路两大类，其反射光谱曲线形状大体相似，在0.4-0.6um区间缓慢上升，后趋于平缓，至0.9-1.1um区间逐渐下降。
一般而言，水泥路面的反射率较柏油路反射要高（刘建贵，1999）。
建筑物在遥感影像上通常只能表达出建筑物屋顶信息，反映在遥感影像上即不同材料建筑物屋顶的波谱特征。
研究表明灰色水泥瓦在所有波段范围上反射率中等，且变化平缓，而青瓦在可见光短波波段反射率高，在红光波段下降趋势也最明显；白色涂料的屋顶反射率要显著高于其他类型屋顶，可以达到80%（童庆喜等，2006）。
在对典型地物水体、植被以及不透水层进行提取时，采用归一化光谱指数的方法即是通过分析地物光谱多样性中的光谱不变规律，利用地物光谱相对稳定的波段区间来对地物进行提取(Deering,1978; McFeeters,1996; Feyis等,2014; Deng 等,2015; Sun等,2014,Liu等,2013; Bolton等,2013; Mahlein等,2013; Delegido 等,2013; Schuster等,2012; Veraverbeke等,2012; Tanaka等,2015)。
3.遥感影像像元级地物提取中光谱多样性问题的解决方法当地物在光谱上的不变规律无法解决地物光谱多样性问题时，尤其是在复杂景观条件下,光谱特征的变异性增大,“同物异谱”现象严重, 传统的基于像元级的遥感图像分析和处理方法仅靠光谱特征是不足以表达目标或类别的，因而其分析结果的可靠性常常不尽人意。
虽然近年在基于像元级的遥感影像分析和处理上引入的方法，如模糊集（Fuzzy set）、神经网络分类器(Neural Net Classifer)、分层聚类(Hierarchical Clustering)、空间逐步寻优模型(Stepwise optimization)等(Comber等,2012; Ghosh等,2011; Ghaffarian等,2014; Kussul等,2014; Zhong 等,2015;Garcia-Pineda等,2013; Senthilnath等,2012; Taşdemir等,2011; Bijamov 等,2014; Zhao等,2013; Yuan等,2015)，在影像分类精度等方面有了很大的改进，但是由于这些方法从本质上还是基于光谱特征的分类，因而无法从根本上摆脱方法的局限性。
因此要想进一步提升地物识别与分类精度，则必须联合高光谱影像的光谱与空间信息（Fauvel等,2013;Plaza等,2009; Lu and Weng,2007; Fauvel 等,2012 ;Gray等，2012）。
空谱特征提取与分类方法在利用地物光谱信息的同时，考虑了像素与其周围像素的空间上下文信息，有效的降低“同物异谱”与“异物同谱”对识别精度的影响。
探索联合影像上地物空间信息与光谱信息的特征提取与识别方法也是当前多/高光谱遥感领域研究的焦点(许将军,2007,陈进,2010,黄昕,2009)。
在空间信息的利用上，最常用的是地物的空间纹理信息(Casa等,2013; Yuan 等,2014 ;Wood等,2012; Regniers等,2013)，在最新的研究中，Osaku等(2015)和Falco等(2015)通过将地物光谱信息与地物空间纹理信息结合，实现了土地覆盖的高精度分类。
此外，空间关系，空间形状等也被用于地物光谱多样性问题的解决之中。
Qiao(2014)提出了最大空间邻接MSA和定向空间邻接MDA两种空间关系，通过地物与地物之间的空间关系建立规则，在高分辨率遥感影像上实现了地物的更准确分类。
随着遥感影像数据源的丰富，我们能够获取到多时相的时间序列影像，这使得我们在基于遥感影像的地物提取和分类应用中能够更多的结合地物的时间信息。
Begue(2014)讨论了不同植被在时间上的不同物候特征，并探索出植被光谱与时间、气候之间的关系，为植被地物的识别提供了参考。
Dudley(2015)考虑了植被光谱由物候特征所引起的差异，建立了多时相光谱库，用类似于光谱匹配的方法对植被物种进行分类，在对具有明显物候特征的植被物种进行分类时取得了比单时相光谱库更好的结果。
Mannel和Price(2012)利用决策树分类法结合两个季节（春/秋）的Landsat TM遥感影像对树种进行分类，分类结果优于仅用单个季节遥感影像获得的分类结果。
实验结果表明了植被光谱在时间上季节性的变化是影响遥感影像上地物类型识别的重要因素。
除此之外，GIS辅助数据的结合也为地物光谱多样性问题的解决提供思路。
李德仁(2004)院士曾经说过，从GIS空间数据库中挖掘和发现的知识也可以有效的支持遥感图像解译，以解决“同物异谱”和“异物同谱”的问题。
邸凯昌等（2000）利用GIS水域数据库进行归纳学习，获得了水体的形状特征，并将其应用于水域的细分，获得了显著提高的分类精度。
Juel(2015)结DEM数据，利用基于目标的图像分析和机器学习方法，实现了海岸植被90%的提取精度。
Asare-Kyei(2015)结合GIS数据和水文资料，利用统计模型提出了洪水灾害指数PHI，实现了洪水区域的高精度制图。
4.遥感影像亚像元级地物信息提取中光谱多样性问题的解决方法在遥感影像软分类中，认为影像上的每个像元都是以包含不同地物信息的混合像元形式存在的，而构成混合像元中的每一类地物则被称为端元。
端元光谱只包含一种地物信息，由于地物光谱多样性特征，用于软分类中丰度估计的端元光谱也一定不是恒定不变的。
针对端元光谱在空间上的多样性特征，现有研究中主要有以下几类方法：4.1考虑端元可变的迭代混合分析方法在迭代混合分析方法中，应用最多的是Roberts（1998）等提出的多端元光谱混合分析模型（MESMA），MESMA是基于线性光谱混合分析的端元可变混合像元分解方法，通过建立地物光谱库，逐像元调整端元的数量与端元组合动态进行混合像元分解，是比固定端元线性光谱混合模型更加合理且分解精度更高的混合像元分解方法(Powell等,2007;Rashed等,2003;Wu,2004; Franke等,2009; Tits 等,2012)。