遥感图像分类方法综述
多源遥感影像数据的分类与识别研究
多源遥感影像数据的分类与识别研究摘要：多源遥感影像数据的分类与识别是当前遥感图像处理领域的关键研究方向之一。
随着遥感技术的迅速发展，获取到的遥感影像数据来源越来越多样化，包括航空影像、卫星影像、无人机影像等。
这种多样化的数据来源使得遥感影像数据的分类与识别面临着更大的挑战。
本文针对多源遥感影像数据的分类与识别问题进行综述，介绍了相关的研究进展和方法。
同时，分析了目前存在的问题，并提出了未来的研究方向。
一、引言遥感影像数据的分类与识别是将获取到的遥感影像数据按照其特征进行分类和识别的过程。
这一研究方向在农业、环境监测、城市规划等领域有着广泛的应用价值。
然而，由于多源遥感影像数据的源头多样性和大规模性，研究和开发高效准确的分类与识别方法仍然是一个挑战。
二、多源遥感影像数据的特点多源遥感影像数据具有以下几个特点：1. 高维度：多源遥感影像数据包含大量的像素信息，具有高维度的特点，使得数据处理和分析变得困难。
2. 数据冗余：不同源数据中可能存在相同的信息，这导致数据的冗余性增加，处理和分析效率下降。
3. 数据分辨率不统一：不同源数据的空间分辨率和波段分辨率可能不一致，这要求在分类和识别过程中考虑到数据的分辨率差异。
4. 数据矛盾性：不同源数据中的信息可能具有相互矛盾的情况，这需要在分类和识别过程中进行数据校正和一致性检验。
三、多源遥感影像数据的分类与识别方法目前，针对多源遥感影像数据的分类与识别存在多种方法，包括基于特征提取的方法、基于深度学习的方法等。
1. 基于特征提取的方法基于特征提取的方法是将多源遥感影像数据转换为特征向量，然后利用分类算法进行分类和识别。
常用的特征包括纹理特征、形状特征和光谱特征等。
这种方法通常需要人工选择和提取特征，然后利用分类算法进行分类和识别。
虽然这种方法具有较好的可解释性，但是对于高维度的遥感影像数据处理效率较低，并且容易受到特征选择的影响。
2. 基于深度学习的方法基于深度学习的方法是利用深度神经网络模型对多源遥感影像数据进行特征提取和分类。
遥感图像分类技术综述
作者： 李梦诗
作者机构： 国家知识产权局专利局专利审查协作湖北中心,湖北武汉430070
出版物刊名： 科技创新与应用
页码： 48-49页
年卷期： 2016年 第21期
主题词： 遥感图像 检索 分类器 训练集 监督
摘要：近年来,遥感图像相关的图像处理技术得到了飞速发展,在遥感图像的分析中,人们可以获取的信息越来越丰富,也越来越全面,进而关于遥感图像分类技术的专利申请量也随之大幅增加,文章通过对中文专利库的相关专利的统计分析和对重要申请人的相关专利的分析,从中了解遥感图像分类器及其分类方法的发展历程,并挖掘专利申请背后的信息,把握相关领域的技术发展。
遥感图像分类技术研究综述
遥感图像分类技术研究综述随着遥感技术的不断发展，遥感图像已成为一种常用的数据来源，特别是在地理信息系统、城市规划、资源开发等领域中。
而图像分类是遥感应用中的重要研究方向之一，其主要任务是根据遥感数据和相关的语义信息，将图像划分为不同的类别或物体。
目前，图像分类技术已经成为遥感应用中的一个热点问题。
本文将从三个方面来论述遥感图像分类技术的研究综述。
一、遥感图像分类技术背景遥感图像分类技术是指根据遥感数据进行图像分类的技术，它主要应用于土地利用覆盖、城市建设规划、农业灾害监测、水利资源管理、生态监测等领域。
遥感图像分类技术存在的主要问题是如何提高分类的准确度和效率。
目前，遥感图像分类技术主要涉及三个方面：特征提取、分类方法和分类精度评价。
其中，特征提取是图像分类的基础，其目的是将图像中的信息提取出来，以便于分类识别。
分类方法则是根据遥感图像特征和分类规则进行分类的过程，其分类精度的高低直接影响分类结果的质量。
而分类精度评价则是对分类结果进行评价和验证，它是图像分类的关键环节之一。
二、遥感图像分类技术研究进展近年来，随着遥感技术的快速发展，遥感图像分类技术得到了广泛的研究。
在特征提取方面，传统的灰度共生矩阵、纹理特征等被广泛应用，而基于卷积神经网络的深度学习算法也逐渐成为图像特征提取中的热点。
在分类方法方面，支持向量机、决策树、朴素贝叶斯等传统分类方法仍然占据主导地位，但是现在越来越多的研究者开始关注深度学习算法在图像分类中的应用。
分类精度评价方面，传统的混淆矩阵、Kappa系数等指标已不能满足需求，现在更加注重用样本数据集和交叉验证的方式进行分类精度评价。
三、遥感图像分类技术发展趋势随着遥感图像数据量急剧增加和计算机技术的不断革新，未来遥感图像分类技术也将呈现出以下发展趋势：1、深度学习算法的应用。
随着深度学习算法在计算机视觉领域的成功应用，未来更多的研究者也将关注深度学习算法在遥感图像分类中的应用。
高光谱遥感图像分类方法综述
高光谱遥感图像分类方法综述张蓓（长安大学理学院陕西·西安710064）摘要高光谱遥感技术已经成为遥感技术的前沿领域，受到国内外的广泛关注。
而地物目标分类是高光谱数据处理的一个基本内容。
文中列举了一些高光谱遥感图像的分类方法，并对每种方法作简要介绍。
关键词高光谱遥感图像处理分类中图分类号：TP751文献标识码：A1高光谱遥感的简介高光谱遥感技术是上世纪80年代发展起来的一种新兴的遥感技术，高光谱遥感利用很多窄的电磁波段（通常波段的宽度小于10nm）从感兴趣的物体中获取图像数据，一般它是在电磁波谱的可见光，近红外，中红外和热红外波段范围内，设置了几十甚至几百个连续波段，其光谱分辨率可高达纳米（nm）数量级。
由于许多地表物质的吸收特性仅表现在20~40nm的光谱分辨率范围内，高光谱遥感图像可以识别在宽波段遥感中不可探测的物质。
现在，遥感应用领域也更加拓宽，涉及全球环境，土地利用，资源调查，自然灾害，以及星际探测等方面。
遥感图像分类一直是遥感研究领域的重要内容，如何解决多类别的图像的分类识别并满足一定的精度，是遥感图像研究中的一个关键问题，具有十分重要的意义。
2高光谱遥感图像的分类方法依据是否使用类别的先验知识，可分为监督分类和非监督分类。
2.1非监督分类非监督分类是指人们事先对分类过程不施加任何的先验知识，而仅凭遥感影像地物的光谱特征的分布规律，随其自然地进行盲目的分类；其分类的结果，只是对不同类别达到了区分，但并不确定类别的属性；其类属是通过事后对各类的光谱响应曲线进行分析，以及与实地调查数据相比较后确定的。
非监督分类主要的方法有K-均值聚类，ISODATA分类等。
K均值分类方法属于动态聚类法,其假定被用来表示样本空间的聚类中心的个数是预先知道的,这种假定本身在某种程度上限制了这一类方法的利用,它使聚类域中所有样本到聚类中心的距离平方和最小，这是在误差平方和准则的基础上得到的。
K均值分类方法简便易行。
基于深度学习的遥感图像分类与识别研究
基于深度学习的遥感图像分类与识别研究摘要随着遥感技术的快速发展，遥感图像分类与识别的研究变得越来越重要。
深度学习作为一种强大的机器学习方法，具有在遥感图像分类和识别任务中取得显著效果的潜力。
本文主要探讨了基于深度学习的遥感图像分类与识别的研究现状和未来发展方向，并提出了一种基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的遥感图像分类与识别框架。
1. 引言遥感图像分类与识别是分析和解释遥感图像所具有的地物和地表覆盖类型的过程。
传统的遥感图像分类与识别方法需要手动提取特征并设计分类器，但这些方法对图像特征的选择和分类器的设计非常依赖于专业知识和经验。
而深度学习通过自动学习高级特征和特征表达，可以有效地解决这个问题。
2. 基于深度学习的遥感图像分类与识别方法2.1 卷积神经网络卷积神经网络是一种前馈神经网络，能够自动从数据中学习特征。
卷积神经网络通过卷积层、池化层和全连接层构成。
卷积层可以自动提取图像中的局部特征，池化层能够减小特征的维度并保持其空间结构信息，全连接层用于进行分类。
2.2 数据预处理在应用深度学习方法进行遥感图像分类与识别之前，需要对数据进行预处理。
常见的预处理方法包括图像增强、数据增广和特征标准化等。
图像增强可以提升图像的质量，数据增广可以增加数据的多样性，特征标准化可以使数据具有可比性。
2.3 深度学习模型训练与优化深度学习模型的训练与优化是遥感图像分类与识别中的关键环节。
训练深度学习模型的主要步骤包括初始化模型参数、选择损失函数、选择优化算法和定义评估指标等。
常用的优化算法有随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent，SGD）、Adam算法等。
3. 实验与结果本研究使用了公开的遥感图像数据集进行实验，包括地表覆盖分类、目标检测和场景识别等任务。
实验结果表明，基于深度学习的遥感图像分类与识别方法相比传统方法具有更高的准确率和泛化能力。
遥感数据处理与解译方法的综述与比较
遥感数据处理与解译方法的综述与比较引言:遥感技术作为一种重要的地球观测方法，在环境监测、资源调查、城市规划等领域发挥着不可替代的作用。
对于遥感数据的处理与解译方法的研究和比较，旨在提高数据的有效性和准确性，促进遥感技术的进一步应用和发展。
一、遥感数据处理方法1. 数字图像处理数字图像处理是遥感数据处理中最基本的方法之一。
它通过对遥感影像进行灰度拉伸、图像增强、滤波等处理，可以改善图像的质量和分辨率，提取出有用的地物信息。
常用的数字图像处理软件有ENVI、ERDAS等。
2. 特征提取与分类特征提取和分类是遥感数据处理中的关键环节。
特征提取通过采用不同的算法和方法，将地物进行几何、光谱、纹理等多个维度的描述，并将其转化为可用于分类的特征向量。
分类则是将提取的特征向量与事先定义好的地物类别进行匹配，以实现不同地物的自动识别和分类。
3. 数据融合数据融合是将多源数据进行集成和融合，以获得更全面和准确的地物信息。
常见的数据融合方法包括像素级融合、特征级融合和决策级融合等。
数据融合能够充分利用不同源数据的优势，提高地物分类和解译的准确性。
二、遥感数据解译方法1. 监督分类监督分类是一种基于已有样本训练的分类方法。
它通过使用事先标记好的样本数据进行训练，并根据样本数据的特征对整个遥感影像进行分类。
监督分类的精度较高，但需要大量的标记样本数据，且对选取的样本数据质量要求较高。
2. 非监督分类非监督分类是一种无需事先标记样本的分类方法。
它通过对遥感影像进行聚类分析，将图像中相似的像素聚在一起形成多个类别。
非监督分类的优势在于可以发现图像中的隐含信息和相似性，但分类结果的准确性较低。
3. 目标检测目标检测是遥感数据解译中的另一重要方法。
它通过对遥感影像中的特定地物目标进行识别和提取，比如建筑物、道路、植被等。
目标检测通常需要结合地物的形状、纹理等特征进行分析，以提高检测的准确性和稳定性。
三、遥感数据处理与解译方法的比较1. 精度比较从数据处理的角度来看，数字图像处理是最基础的方法，可以对图像进行增强和滤波，但并不能提供地物的精确分类信息。
高光谱遥感分类与信息提取综述
ＮＱＭ （ ｖｓ ｈ ｒ Ｑｕ ｌｔ ｏ Ｓ ｒ ｉｅ Ｎａ ｉｐ ｅ ｅ ａｉｙ ｆ ｅ ｖ ｃ Ｍ ａ ａ ｅ ） 软 件 来 监 控 和 调 配 性 能 使 用 ，保 ｎｇｒ
用 最 新 的版 本 来 达 到 较 优 的性 能 。 其 次 可 以考虑 硬盘 方面 。按照 磁盘 ＲＡＩ Ｄ的特 性 ， 不 同 类 型 的 ＲＡＩ Ｄ类 型 会 有不 用 的 性 能 表 现 ，如 ＲＡＩ Ｄ０就 比 ＲＡＩ Ｄ５性 能要好 ，只是 总 体 可 用 容 量 少 了 。 同 是 ＲＡＩ Ｄ５也 有 性 能 差 异 ，按照 每 个 厂 商 的 不 同 ， 一 般 到十 几 ， 个硬盘的情况下性能达到最佳。 几 乎 所 有 的 盘 阵 都 会 配 置 大 量 的 缓 存 ，缓 存 的读 写 分配 也会 影 响 性 能 。针 对 不 同 的 应 用 特 性 我 们 需 要 分 配 不 同 多 少 的 缓存 。 有 些 极 端 的性 能 要 求 的 ，还 可 以使 用 企 业级 的 闪盘 （ ａｈＤｉｋ）来支 持 。企业 Ｆｌｓ ｓ 级 闪 盘 有非 常 优 异 的 性能 特 点 ，比 如读 写
［ 图分 类 号 ］ ７ 中 ＴＰ 【 献标识码］ 文 Ａ
【 文章编号１０ ７ ９ １ （０ ０ ３ １ ４ ３ １ ０ － ４ ６ ２ １ ）０ －０ －０ ３
１高光谱遥 感概述
高光谱遥 感 （ ｐ ｒ ｐ ｃｒ ｌ Ｈｙ ｅ ｓ ｅ ｔａ Ｒｅ ｔ ｍｏ ｅ Ｓ ｎ ｉｇ 简称 ＨＲＳ）起步于 ８ ｅ ｓｎ ０年 代 ，发 展 于９ ０年 代 ， 至 今 已 解 决 了 一 系 列 重 大 的 技 术 问 题 。 它 是 光 谱 分 辨 率 在 ｌ －２ 的 光 谱 ０ 遥 感 ，其 光谱 分 辨率 高 达纳 米 （ ｍ）数 量 ｎ 级 ，具 有波段数 众多 ，连续性 强的 特点 ，其 传 感 器 在 可 见 光 到 红 外 光 的 波 长 范 围 内 （ ４ ｕ ｍ～２ ５ ｍ）范 围内以很 窄的波段 ０． ． 宽 度（ ～３ ｎ ３ ０ ｍ） 获 得 几百个 波 段的 光谱 信 息 ，相 当 于 产生 了一 条 完 整而 连 续 的 光谱 曲线 ，光谱分辨 率将达 到 ５ ｍ～１ ｎ ｎ ０ ｍｔ。高 光 谱 遥 感数 据 的 表 现 可 以 从 以下 三 个 方 面
遥感图像分类方法的国内外研究现状与发展趋势
遥感图像分类方法的研究现状与发展趋势摘要：遥感在中国已经取得了世界级的成果和发展，被广泛应用于国民经济发展的各个方面，如土地资源调查和管理、农作物估产、地质勘查、海洋环境监测、灾害监测、全球变化研究等，形成了适合中国国情的技术发展和应用推广模式。
随着遥感数据获取手段的加强，需要处理的遥感信息量急剧增加。
在这种情况下，如何满足应用人员对于大区域遥感资料进行快速处理与分析的要求，正成为遥感信息处理面临的一大难题。
这里涉及二个方面，一是遥感图像处理本身技术的开发，二是遥感与地理信息系统的结合，归结起来，最迫切需要解决的问题是如何提高遥感图像分类精度，这是解决大区域资源环境遥感快速调查与制图的关键。
关键词：遥感图像、发展、分类、计算机一、遥感技术的发展现状遥感技术正在进入一个能够快速准确地提供多种对地观测海量数据及应用研究的新阶段，它在近一二十年内得到了飞速发展，目前又将达到一个新的高潮。
这种发展主要表现在以下4个方面：1. 多分辨率多遥感平台并存。
空间分辨率、时间分辨率及光谱分辨率普遍提高目前，国际上已拥有十几种不同用途的地球观测卫星系统，并拥有全色0．8～5m、多光谱3．3～30m的多种空间分辨率。
遥感平台和传感器已从过去的单一型向多样化发展，并能在不同平台上获得不同空间分辨率、时间分辨率和光谱分辨率的遥感影像。
民用遥感影像的空间分辨率达到米级，光谱分辨率达到纳米级，波段数已增加到数十甚至数百个，重复周期达到几天甚至十几个小时。
例如，美国的商业卫星ORBVIEW可获取lm空间分辨率的图像，通过任意方向旋转可获得同轨和异轨的高分辨率立体图像；美国EOS卫星上的MOiDIS-N传感器具有35个波段；美国NOAA的一颗卫星每天可对地面同一地区进行两次观测。
随着遥感应用领域对高分辨率遥感数据需求的增加及高新技术自身不断的发展，各类遥感分辨率的提高成为普遍发展趋势。
2. 微波遥感、高光谱遥感迅速发展微波遥感技术是近十几年发展起来的具有良好应用前景的主动式探测方法。
遥感图像分类方法_文献综述
遥感图像分类方法研究综述摘要本文概述了遥感图像分类的概念和原理，详细探讨了传统的遥感分类方法，对各种方法的进行了定性的比较与分析。
然后介绍了分别基于GPU、计算机集群和刀片机服务器的三种加快分类速度的途径，最后展望了遥感图像分类方法的发展方向和研究热点。
关键词：遥感；图像分类；监督分类；非监督分类；GPU；机群系统；刀片机1．引言在遥感图像处理的研究中，无论是专业信息提取，地物变化预测，还是专题地图制作等都离不开分类。
遥感图像分类有类别多，混合度大和计算量大的特点，分类方法的优劣直接关系到分类的精度和速度。
由于遥感图像本身的空间分辨率以及“同物异谱”和“异物同谱”现象的存在，往往出现较多的错分、漏分现象，导致分类精度不高[1]，如何实现图像分类识别并满足一定的分类精度，是当前遥感图像研究中的一个关键问题, 也是研究的焦点[2]。
2．遥感图像分类原理遥感图像通过亮度值或像素值的高低差异及空间变化表示不同地物的差异，如不同类型的植被、土壤、建筑物及水体等，这也是区分不同地物的理论依据。
利用光谱特征（地物电磁波辐射的多波段测量值）或纹理等空间结构特征，按照某种规则就能对地物在遥感图像上的信息进行识别与分类。
图像分类的目标就是通过对各类地物波谱特征的分析选择特征参数，将特征空间划分为不相重叠的子空间，进而把影像诸像元划分到各子空间去，从而实现分类[3]。
3．传统分类方法遥感影像的计算机分类方法可分为两种：统计判决分类和句法模式识别。
前者通过对研究对象进行大量的统计分析, 抽出反映模式的本质特点、特征而进行识别。
后者则需要了解图像结构信息, 从而对其进行分类。
传统的分类方法一般为统计判决分类, 如最大似然法、K均值法等。
近年来发展的分类新方法则多采用句法方法, 如专家系统法和决策树分类法等。
根据是否已知训练样本的分类数据，统计模式方法可分为监督分类、非监督分类。
下面将具体介绍监督分类、非监督分类以及其它分类（如模糊分类和人工神经网络分类）的典型算法及其主要步骤。
遥感点云分类综述
遥感点云分类是遥感领域中一项重要的技术，它通过对遥感影像中的点云数据进行分类，实现对地物的识别和分类。
本文将对遥感点云分类技术进行综述，介绍其发展历程、分类方法、应用领域以及未来发展趋势。
一、发展历程遥感点云分类技术的发展可以追溯到20世纪60年代，当时主要是基于目视解译的方法对点云数据进行分类。
随着计算机技术和遥感技术的不断发展，遥感点云分类技术也得到了不断的发展和完善。
目前，遥感点云分类技术已经广泛应用于地质调查、环境监测、城市规划等领域。
二、分类方法遥感点云分类方法主要包括基于规则网格的方法、基于不规则网格的方法、基于样本的方法和基于深度学习的方法等。
其中，基于规则网格的方法主要是将点云数据划分为规则的网格区域，然后对每个区域进行分类；基于不规则网格的方法则是将点云数据划分为不规则的网格区域，然后对每个区域进行分类；基于样本的方法则是通过选择具有代表性的样本点进行分类；基于深度学习的方法则是利用神经网络对点云数据进行分类。
目前，深度学习在遥感点云分类中的应用越来越广泛，特别是卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）等。
这些网络能够自动学习点云数据的特征，从而实现对地物的准确分类。
三、应用领域遥感点云分类技术在多个领域得到了广泛应用，包括地质调查、环境监测、城市规划、农业监测等领域。
在地质调查方面，遥感点云分类技术可以用于地壳表面物质的识别和分类；在环境监测方面，遥感点云分类技术可以用于水体、土壤污染等环境的监测；在城市规划方面，遥感点云分类技术可以用于城市建筑物、交通设施等的分类和规划；在农业监测方面，遥感点云分类技术可以用于作物类型、土地利用等信息的提取。
四、未来发展趋势随着遥感技术的不断发展，遥感点云分类技术也将不断进步。
未来，遥感点云分类技术将向着更高精度、更高效、更智能的方向发展。
具体来说，未来遥感点云分类技术将更加注重数据融合、多源信息协同处理，以提高分类的准确性；同时，也将更加注重自动化、智能化技术的应用，以提高分类的效率；此外，随着大数据和人工智能的发展，遥感点云分类技术也将向着更加精细化、个性化的方向发展，以满足不同领域的需求。
遥感图像分类方法综述
遥感图像分类方法综述
张裕;杨海涛;袁春慧
【期刊名称】《四川兵工学报》
【年(卷),期】2018(039)008
【摘要】将常见的遥感图像分类方法分为基于人工特征描述的分类方法、基于机器学习的分类方法和基于深度学习的分类方法三类.介绍了各类方法的主要算法,总结和评述了各算法的优缺点,最后展望了遥感图像分类方法研究发展趋势.
【总页数】5页(P108-112)
【作者】张裕;杨海涛;袁春慧
【作者单位】航天工程大学研究生管理大队,北京101416;航天工程大学航天遥感室,北京101416;航天工程大学研究生管理大队,北京101416
【正文语种】中文
【中图分类】TP751
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1.遥感图像分类方法综述 [J], 马莉
2.高光谱遥感图像分类方法综述 [J], 张蓓
3.稀疏表示遥感图像分类方法综述 [J], 何苗;王保云;盛伟;孔艳
4.遥感图像分类方法综述 [J], 张裕; 杨海涛; 袁春慧
5.稀疏表示遥感图像分类方法综述 [J], 何苗;王保云;盛伟;孔艳
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遥感图像场景分类综述
遥感图像场景分类综述遥感图像场景分类是指通过对遥感图像进行分析和解读，将图像中的不同场景进行分类和识别。
随着技术的不断进步和应用领域的拓展，遥感图像场景分类在农业、城市规划、环境监测、资源调查等领域具有广泛的应用前景和重要的研究价值。
本文将综述遥感图像场景分类的研究进展、常用的分类方法以及挑战和未来发展方向。
一、研究进展1.1 图像特征提取方法在遥感图像场景分类中，图像特征提取是关键的步骤之一。
传统的特征提取方法包括颜色直方图、纹理特征、形状特征等。
然而，随着深度学习技术的快速发展，基于卷积神经网络（CNN）的特征提取方法在遥感图像场景分类中取得了显著的性能提升。
1.2 分类器设计和优化分类器的设计和优化对于遥感图像场景分类的准确性和稳定性具有重要影响。
常见的分类器包括支持向量机（SVM）、决策树（DT）和随机森林（RF）等。
此外，研究人员还提出了一系列改进的分类器结构，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），用于提高分类精度和处理复杂场景。
二、常用的分类方法2.1 基于传统机器学习的方法传统机器学习方法在遥感图像场景分类中被广泛应用。
这些方法通过提取图像的统计特征，如颜色、纹理和形状等，然后使用分类器对特征进行训练和分类。
这些方法的优点是计算效率高、模型可解释性强，但在复杂场景和大规模数据集上的表现有限。
2.2 基于深度学习的方法深度学习方法近年来在图像分类领域取得了巨大的成功，并在遥感图像场景分类中得到了广泛应用。
这些方法利用深度神经网络对图像进行特征学习和分类。
其中，卷积神经网络（CNN）是最常用的深度学习模型之一，通过采用多层卷积和池化操作，实现对图像特征的有效提取和表示。
三、挑战和未来发展方向3.1 多样性的地物类型和场景遥感图像中存在着多样性的地物类型和场景，如农田、森林、建筑物等。
不同地物类型的特征差异较大，因此如何从复杂的遥感图像中准确地提取并表示不同地物的特征仍然是一个挑战。
遥感图像配准方法研究——综述
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文章 编 号 ： １７—７５２ １）０ ０ １ ６ ６２８８（００１— ０— ０ ０
遥 感 图像 配 准 方 法 研 究 —— 综 述
苏清 贺 程 红 孙 文邦
（ 国人 民解放 军 空军 航 空大 学 特 种 专业 系 ，吉 林 长 春 １０２） 中 ３０２
摘 要 ：图像 配 准技 术是 近 年来发 展迅 速 的 图像处理 技术 之 一，是 图像 融合、 图像 镶
中。随着 全球 遥 感 图像 数据 量 的迅 速 增 加 ，研
嵌 、超 分辨 率 图像 处理 等领 域所 不可缺 少 的关键 步骤 。对 遥 感 图像 自动 配准领 域 出现
遥感图像场景分类综述
人工智能及识别技术本栏目责任编辑：唐一东遥感图像场景分类综述钱园园，刘进锋*（宁夏大学信息工程学院，宁夏银川750021）摘要：随着科技的进步，遥感图像场景的应用需求逐渐增大，广泛应用于城市监管、资源的勘探以及自然灾害检测等领域中。
作为一种备受关注的基础图像处理手段，近年来众多学者提出各种方法对遥感图像的场景进行分类。
根据遥感场景分类时有无标签参与，本文从监督分类、无监督分类以及半监督分类这三个方面对近年来的研究方法进行介绍。
然后结合遥感图像的特征，分析这三种方法的优缺点，对比它们之间的差异及其在数据集上的性能表现。
最后，对遥感图像场景分类方法面临的问题和挑战进行总结和展望。
关键词：遥感图像场景分类；监督分类；无监督分类；半监督分类中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1009-3044(2021)15-0187-00开放科学（资源服务）标识码（OSID ）：Summary of Remote Sensing Image Scene Classification QIAN Yuan-yuan ，LIU Jin-feng *(School of Information Engineering,Ningxia University,Yinchuan 750021,China)Abstract:With the progress of science and technology,the application demand of remote sensing image scene increases gradually,which is widely used in urban supervision,resource exploration,natural disaster detection and other fields.As a basic image pro⁃cessing method,many scholars have proposed various methods to classify the scene of remote sensing image in recent years.This pa⁃per introduces the research methods in recent years from the three aspects of supervised classification,unsupervised classification and semi-supervised classification.Then,combined with the features of remote sensing images,the advantages and disadvantages of these three methods are analyzed,and the differences between them and their performance performance in the data set are com⁃pared.Finally,the problems and challenges of remote sensing image scene classification are summarized and prospected.Key words:remote sensing image scene classification;Unsupervised classification;Supervise classification;Semi-supervised clas⁃sification遥感图像场景分类，就是通过某种算法对输入的遥感场景图像进行分类，并且判断某幅图像属于哪种类别。
遥感影像变化检测综述
遥感影像变化检测综述一、本文概述随着遥感技术的快速发展和广泛应用，遥感影像变化检测已成为地球科学、环境科学、城市规划等领域的重要研究工具。
本文旨在综述遥感影像变化检测的基本原理、方法、技术及其在各领域的应用，以期对遥感影像变化检测领域进行全面的梳理和总结，为相关研究和应用提供参考和借鉴。
本文首先介绍了遥感影像变化检测的基本概念和研究意义，然后重点阐述了遥感影像变化检测的主要方法和技术，包括基于像素的方法、基于对象的方法和基于深度学习的方法等。
本文还探讨了遥感影像变化检测在土地利用/覆盖变化、城市扩张、自然灾害监测等领域的应用，并分析了当前遥感影像变化检测面临的挑战和未来的发展趋势。
本文旨在为遥感影像变化检测领域的研究者和实践者提供全面的理论支持和实践指导。
二、遥感影像变化检测的基本原理遥感影像变化检测是一种通过对比不同时间点的遥感影像，识别并提取地表覆盖和特征变化的技术。
其基本原理主要基于遥感影像的像素级、特征级和决策级三个层次的变化检测。
在像素级变化检测中，通过对两个或多个时相的遥感影像进行像素级别的比较，直接识别出发生变化的区域。
这种方法通常依赖于像素值的差异，如灰度值、色彩值等，通过设定阈值或采用统计方法来判断像素是否发生变化。
像素级变化检测能够提供较为精细的变化信息，但也可能受到噪声、光照条件、传感器差异等因素的影响。
特征级变化检测则侧重于从遥感影像中提取出关键特征，如纹理、形状、边缘等，并对这些特征进行变化分析。
这种方法通过提取和比较不同时相影像中的特征信息，可以更加准确地识别出地表覆盖和特征的变化。
特征级变化检测通常需要对遥感影像进行预处理，如滤波、增强等，以提高特征提取的准确性和稳定性。
决策级变化检测是在更高层次上对遥感影像进行变化分析。
它通常基于分类或目标识别的结果，通过比较不同时相影像的分类结果或目标识别结果，来判断地表覆盖和特征的变化。
决策级变化检测可以提供更加宏观和全面的变化信息，但也需要更加复杂的算法和模型支持。
遥感图像变化检测方法研究综述
遥感图像变化检测方法研究综述# 遥感图像变化检测方法研究综述随着遥感技术的发展，遥感图像在城市规划、环境监测、灾害评估等领域的应用越来越广泛。
其中，变化检测是遥感图像处理中的一项关键技术，它能够识别和分析不同时间点的图像之间的差异，从而揭示地表的变化情况。
本文综述了遥感图像变化检测的常用方法，并对这些方法的优势和局限性进行了分析。
## 引言遥感图像变化检测是指通过比较同一地区在不同时间获取的两幅或多幅图像，来识别和分析地表变化的技术。
这一技术对于理解地表动态过程、评估人类活动对环境的影响以及监测自然灾害等具有重要意义。
近年来，随着遥感技术的进步和计算能力的提升，变化检测方法也在不断发展和完善。
## 变化检测方法概述变化检测方法主要分为三类：基于像素的方法、基于特征的方法和基于模型的方法。
### 基于像素的变化检测方法这类方法直接对图像的像素值进行比较，识别出变化区域。
其主要步骤包括图像预处理、像素级比较和变化区域提取。
常用的技术包括差分法、归一化植被指数(NDVI)变化检测和主成分分析(PCA)等。
- 差分法：通过计算两幅图像对应像素值的差值来识别变化区域，简单直观，但容易受到光照和大气条件的影响。
- NDVI变化检测：利用植被指数的变化来检测地表覆盖的变化，适用于植被覆盖变化的监测。
- PCA：通过降维处理，提取图像的主要变化特征，减少噪声的影响。
### 基于特征的变化检测方法这类方法通过提取图像中的特征，如边缘、纹理和形状等，来识别变化。
特征提取后，利用模式识别技术进行变化检测。
常见的技术有边缘检测、纹理分析和基于机器学习的特征分类。
- 边缘检测：通过识别图像中的边缘信息来检测变化，适用于建筑物和道路等人造结构的变化检测。
- 纹理分析：利用图像的纹理特征来识别变化，适用于植被和水体等自然景观的变化检测。
- 机器学习分类：通过训练机器学习模型来识别变化特征，适用于复杂场景的变化检测。
### 基于模型的变化检测方法这类方法通过建立数学模型来模拟图像变化过程，从而检测变化。
遥感影像处理中的深度学习算法综述
遥感影像处理中的深度学习算法综述深度学习是一种基于人工神经网络的算法，近年来在遥感影像处理领域取得了显著的进展。
深度学习算法的出现，使得遥感影像处理变得更加高效和准确。
本文将对遥感影像处理中的深度学习算法进行综述，分析其应用、优势和挑战。
一、深度学习在遥感影像分类中的应用遥感影像分类是遥感影像处理中的重要任务之一。
深度学习算法在遥感影像分类中展现出了出色的表现。
通过神经网络的训练，深度学习算法可以自动学习遥感影像的特征，并实现对不同类别的分类。
这种能力使深度学习算法在土地利用、植被覆盖、城市化程度等方面的应用变得更加准确和高效。
二、深度学习在遥感影像目标检测中的应用遥感影像目标检测是指在遥感影像中自动识别和定位感兴趣的目标。
深度学习算法通过卷积神经网络的训练，可以有效地从遥感影像中提取特征，实现对目标的精确检测和定位。
在城市规划、环境监测等领域，深度学习算法的应用对于准确识别建筑物、道路、河流等目标具有重要意义。
三、深度学习在遥感影像中的变化检测中的应用遥感影像的变化检测是指在不同时刻的遥感影像中检测出地物变化的区域。
深度学习算法通过学习遥感影像中的时间序列数据，能够对遥感影像中的变化进行准确、高效的检测。
利用深度学习算法进行变化检测，可以在灾害监测、资源管理等方面提供重要依据。
四、深度学习在遥感影像的超分辨率重建中的应用超分辨率重建是指通过低分辨率遥感影像推断出高分辨率遥感影像的过程。
深度学习算法通过学习低分辨率和高分辨率遥感影像之间的映射关系，可以实现对低分辨率遥感影像进行准确的重建。
这种方法对于遥感影像的分析和解译具有重要意义。
五、深度学习在遥感影像处理中的挑战和优势深度学习算法在遥感影像处理中具有一些挑战和优势。
首先，深度学习算法需要大量标注好的样本进行训练，这在遥感影像处理中可能存在困难。
其次，深度学习算法计算复杂度高，需要大量的计算资源。
然而，深度学习算法在遥感影像处理中的优势也是显而易见的。
分形理论在遥感图像分类处理中的应用综述
２０ ０ ８年第 ４ 期
分形 理论在遥感 图像分 类处 理 中的应用综述
王 倩 张起鹏
（． １ 湖北大 学 资 源环境 学 院 ，湖 北 ４ 。 ６ ３Ｃ２
２
．
西北师范大学 地理与环境科学学院，兰州 ７ ０ ７ ） Байду номын сангаас ４０ ０
摘 要 ：针对遥 感 图像 的特 点 ，将 分 形理论 应 用 于遥 感 图像 分类 中 ，可 以根 据 不 同的 类型 引
的受 到人 们的重 视 ，遥感 图像 数据 有着广 泛 的应 用 ， 例 也会对 遥 感 图像 的分类 造 成影 响 。
如 资源调 查 、 环境 监 测 、 灾害监 测和评 估 、 作物估 产 、 农 针对遥 感 图像 的多 时相 、多波 段 、多尺 度 的特点 ， 城 市和 区域 调查 和规 划等 ， 这些 应用 中分 别采 用不 同 在 海量 的遥感 数据 中，如果 没有 合适 、快 速 的分类方 法 在
策 有着 重要 的作用 ， 这就 在一 定程度 上对 遥感 图像 的分 ２ 分形 理论
分 形 （ ｒ ｃａ ）概 念是法 国数学 家曼德 尔勃 罗特 Ｆ ａ ｔ１ 类精度和速度有着较高的要求。 在浩瀚的数据 中寻求需 要 的数 据是一 个 亟待解 决的 问题 ， 图像 应用 中分类 的 （ Ｍａ ｄｌｒｔ 而 Ｂ． ｎ ｅ ｏ）大 约于 １８ 年提 出的泣。主要 研究 在 ｂ ９２ Ｊ
遥感 图像 分类从最 原始的 目视 解译到后来 随着计算 解 决欧 氏几何 所 不能解 决的 问题 。 形理 论有 其 自身 的 分 机 发展 起来 的用计 算机进 行 的分类 ， 以及 现在 进行 的各 特 点 ，主 要特 征有局 部与整 体 的 自相似 性 ；局部 到整 体 种遥感 图像分 类算 法 的改进 ， 各种 方法 的不 同改进 在提 的不 同 尺度 的 比例 变 换 ；任意 小 的 比例 尺 都 可 以包含 高分类 精度 的 同时 ，也 会出现 相应 的问题 。例 如 目视 解 整 体 的精 细 结 构等 。分 形几 何 在 与欧 氏几何 比较 的时 译 受到 解译 人员 的业务 素质 、 工作 经验 等人为 因素 的影 候 ，从 规则性 、层 次性 、比例 尺度 以及对 象特 征上都有 响较大 ，并且 分类 的速度 相对 的较慢 。监督分 类和 非监 自己的独特性 ， 重要 的是分 形几何 在一 定程度 是没有 最
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遥感图像分类方法综述
作者：胡伟强鹿艳晶
来源：《中小企业管理与科技·下旬刊》2015年第08期
摘要：对传统图像监督分类方法和非监督分类方法在遥感图像分类中的应用进行总结，对基于人工神经网络、模糊理论、小波分析、支持向量机等理论的新的遥感图像分类方法进行了介绍，并对遥感图像分类方法研究的发展趋势做了展望。
关键词：遥感图像；监督分类；分类精度
1 概述
遥感就是远离地表，借助于电磁波来收集、获取地表的地学、生物学、资源环境等过程和现象的科学技术。
遥感技术系统由四部分组成：遥感平台、传感器、遥感数据接收及处理系统、分析系统。
遥感数据就是用遥感器探测来自地表的电磁波，通过采样及量化后获得的数字化数据。
2 传统遥感图像分类方法
2.1 非监督分类方法
非监督分类方法也称为聚类分析。
进行非监督分类时，不必对遥感图像影像地物获取先验类别知识，仅依靠遥感图像上不同类别地物光谱信息进行特征提取，根据图像本身的统计特征的差别来达到分类的目的。
主要的算法有：K-均值聚类（K-means）算法和迭代自组织数据分析法（Iterative Self-organizing Data Analysis Techniques A， ISODATA）等。
2.2 监督分类方法
对于监督分类，训练区的选择要求有代表性，训练样本的选择要考虑到遥感图像的地物光谱特征，而且样本数目应能够满足分类的要求，否则，一旦样本数目超过一定的阈值时，分类器的精度便会下降。
主要的算法有：最大似然分类（Maximum Likelihood classification，MLC）、最小距离分类、K-近邻分类等。
3 基于新理论的遥感图像分类方法
3.1 基于人工神经网络的遥感图像分类
在遥感图像的分类处理中，人工神经网络的输入层神经元表征遥感图像的输入模式。
每一个输入层神经元对应于一个光谱波段，每一个输出层神经元则对应于一种土地覆盖类型。
其
中，主要的神经网络分类方法包括BP神经网络、径向基函数（Radial Basis Function， RBF）神经网络等。
3.2 遥感图像的复合分类方法
这种方法分类时，首先用监督分类法（或非监督分类法）将遥感图像概略地划分成几个大类，再用非监督分类法（或监督分类法）对第一步已分出的各个大类进行细分，直到满足要求为止。
如靳文戟等提出的分级复合分类方法，结合了多层神经网络BP模型和非监督分类算法K-means算法。
这样不仅避免了多层神经网络在识别类别多时学习速率慢，不易收敛的缺点，还使得迭代次数减少。
3.3 基于模糊理论的遥感图像分类方法
模糊理论是1965年扎德提出的，模糊理论往往用于对不确定性事物的描述。
模糊模式分类是依据隶属原则进行判别。
这种方法的关键是确定适当的隶属度函数。
在实际的模式分类问题中，要分类的对象往往不是论域中的某个确定元素，而是论域中的模糊子集，此时研究的不是某元素对集合的隶属程度，而是两个模糊子集之间的贴近程度。
3.4 基于小波理论的遥感图像分类方法
小波分析是上个世纪80年代迅速发展起来的应用数学分支。
小波理论具有良好的时频局部特性，从而能够从时域和频域的角度精确描述图像的特征。
小波函数可以看作是一个带通滤波器的系统响应，小波变换是将原始信号用一组多尺度带通滤波器进行滤波，将信号分解到多个频带上分析。
因而小波分析在图像降噪、分类、分割和压缩等领域得到了广泛的应用。
3.5 基于支持向量机的遥感图像分类方法
支持向量机是基于两类问题提出的，遥感图像涉及的一般是多类问题，需要将两类SVM 进行扩展才能适合于多类别分类问题。
为此不少学者提出了几种改进方法，①对于多类SVM，可以组合几个二类分类器；②构造一个更大的最优化问题来进行分类。
4 结束语
在遥感技术的研究中，提高遥感图像的分类精度是一个关键问题，具有十分重要的意义。
虽然上述方法以及分类思想的出现比传统的方法在分类精度上有明显的提高，也无疑为遥感图像分类的发展注入了新的活力，但是这些方法同时存在一定的不足。
所以还需要在此基础上进行改进，达到较好的分类效果。
笔者认为可以从以下几个方面得到改进：
①BP算法与Cauchy训练的结合的方法。
由于BP算法容易陷入局部极小点，而Cauchy训练是随机调整权值，可能背离寻找全局极小点。
所以，将二者结合可以互相补充取得较好的效果。
②优化距离度量方法。
③选择多个代表类别的特征。
如，将光谱体征和纹理特征相结合。
基于像元的分析与基于光谱分析相结合。
④基于核函数的分类方法。
在核函数上进行突破。
⑤遥感与地理信息系统一体化。
⑥基于小波的神经网络分类方法的进一步研究以及基于模糊理论的神经网络的分类方法的研究。
总之，为了进一步提高分类精度，综合利用各种方法进行遥感图像分类是提高遥感图像分类精度的一种有效方法。
参考文献：
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