智能优化算法与遥感影像分类(孙根云 等著)思维导图
遥感图像自动分类
类间散布矩阵表示了不同类别间相互散布的程度
3）总体散布矩阵：
类间散布矩阵表示了不同类别间相互散布的程度
8.3、监督分类
自动识别分类
监督分类法
非监督分类法
监督分类法是选择有代表性的试验区
来训练计算机，再按一定的统计判别规则 对未知地区进行自动分类的方法。
监督分类的思想：
1）确定每个类别的样区 2）学习或训练 3）确定判别函数和相应的判别准则 4）计算未知类别的样本观测值函数值 5）按规则进行像元的所属判别
4 比值变换
– 比值变换图像用作分类有许多优点，它可以增强土 壤，植被，水之间的辐射差别，压抑地形坡度和方 向引起的辐射量变化。由于地形的影响，一般情况 下各种地物光谱反射率ρi乘上一个相近的因子α ,当 使用比值变换时，
– R12 = x1/x2 = αρ1/αρ2 = ρ1/ρ2
5 生物量指标变换 NDVI (NIR R) (NIR R)
距离判别函数是设法计 算未知矢量X到有关类别集 群之间的距离，哪类距离它 最近，该未知矢量就属于那 类。
距离判别函数不象概率
判别函数那样偏重于集群分 布的统计性质，而是偏重于 几何位置。
距离判别规则是按最小 距离判别的原则。
最小距离法中常使用的三种距离判别函数
➢ 马氏（Mahalanobis）距离 ➢ 欧氏（Euclidean）距离 ➢ 计程（Taxi）距离
虽然每一种图像数据都可能包含了一些可用 于自动分类的信息，但是就某些指定的地物 分类而言，并不是全部获得的图像数据都有 用，如果不加区别地将大量原始图像直接用 来分类，不仅数据量太大，计算复杂，而且 分类的效果也不一定好
8.2 特征变换及特征选择
（1）特征变换，是将原有的m测量值集合 并通过某种变换，产生n个新的特征。n<=m ➢特征变换将原始图像通过一定的数字变换 生成一组新的特征图像，这一组新图像信息 集中在少数几个特征图像上，这样，数据量 有所减少。 （2）特征选择，是从原有的m个测量值集 合中，按某一准则选择出n个特征。 ➢特征选择就是在原始图像或特征影像中， 选择一组最佳的特征影像进行分类。
人工智能柴玉梅版第二章知识整理
问题：指事件或事物的已知或当前状态与目标状态之间的有差异。
问题求解：指在一定的控制策略下，通过一系列的操作或运算来改变问题的状态，使之与目标状态接近或一直。
问题求解所需的知识（求解框架）：叙述性知识、描述客观事物的特点及关系。
过程性知识、通常是解决问题的操作步骤和过程的知识，也称为操作性知识。
控制性知识、求解问题的方法和技巧的知识，确定解决问题的策略。
知识表示:研究在计算机中如何用最合适的形式表示问题求解过程中所需要的各种知识，包括构成问题求解框架的全部知识。
常用的知识表示形式:状态空间图，与或图，谓词逻辑，产生式，框架，语义网络盲目搜索：无向导的搜索，也称穷举搜素。
在搜索过程中，没有任何背景知识作指导，不考虑任何与解有关的信息，随机地或按预先规定的顺序（如广度优先和深度优先）机械地生成树的节点，并判断是否为解，直到找到解或证明问题无解为止。
特点：搜索效率太低，所以在实际中往往是不可行的。
启发函数：通过函数计算来评价每种选择的价值大小，用以指导搜索过程。
启发式搜索：利用问题本身的“启发性信息”不断地改变或调整搜索的方向，使搜索朝着问题本身最希望的方向进行，加速问题的求解并找到最优解。
特点：重排OPEN表，选择最有希望的节点加以扩展。
启发式搜索—全局择优算法：也叫做最好优先搜索，在启发性知识导航下的广度优先搜索，在OPEN表中保留所有已生成而为考察的节点，对其中的每个节点x计算启发函数h（x）,从全部节点中选出最优节点进行扩展，而不管这个结点出现的搜索树的什么地方。
步1、把初始几点S。
放入OPEN表中，计算h(S。
)；步2、若OPEN表为空，则搜索失败，退出。
步3、否则，移出OPEN表中第一节点N放入CLOSED表中，并冠以序号n;步4、若目标结点S。
=N，则搜索成功，利用CLOSED表中的返回指针找出S。
到N的路径即为所求解，退出。
步5、若N不可扩展，则转步2；步6、否则，扩展N，计算N的每个子节点x的启发函数h(x)，并将N所有子节点x配以指向N的返回指针后放入OPEN表中，依据启发函数值h(x)对节点的计算，对OPEN表中所有节点按其启发函数值的大小以升序排列，转步2.局部择优：是启发性知识导航下的深度优先搜索，在OPEN表中保留所有已生成为为考察的节点，对其中新生成的每个子节点x计算启发函数h(x),从全部子节点中选出最优节点进行扩展，其选择下一个要考察的结点的范围是刚刚生成的全部子节点。
《遥感图像分类》课件
将原始特征进行变换，生成新的特征，以更好地 反映地物类别之间的差异。
分类器设计
监督分类
利用已知样本的训练集设计分类器，对未知样本进行分类。
非监督分类
对未知样本进行聚类分析，将相似的样本归为同一类。
混合分类
结合监督分类和非监督分类的优势，提高分类精度和稳定性。
分类结果评价
精度评价
通过比较分类结果与实际地物类别， 计算分类精度、混淆矩阵等指标。
THANKS
感谢观看
分类器。
多源遥感数据融合问题
多源遥感数据融合可以提高分类精度和可靠性，但同时也带 来了数据匹配、融合算法选择等问题。
解决多源遥感数据融合问题的策略包括使用先进的融合算法 ，如基于深度学习的融合方法，以及优化数据匹配方法。
遥感图像分类技术的发展趋势
01
遥感图像分类技术正朝着高精度、高效率和自动化的方向发展 。
可靠性评价
评估分类结果的稳定性、可靠性以及 抗干扰能力。
应用价值评价
根据分类结果在实际应用中的价值， 如土地利用、资源调查、环境监测等
，对分类方法进行综合评价。
04
CATALOGUE
遥感图像分类的挑战与展望
数据质量问题
遥感图像常常受到噪声、失真和 模糊等影响，导致数据质量下降
。
数据质量问题还表现在不同传感 器获取的图像之间的差异，以及 不同时间获取的图像之间的变化
遥感图像分类的应用
遥感图像分类在多个领域有广泛应用，如环境保护、城市规划、资源调查、军事 侦察等。
通过遥感图像分类，可以快速获取大范围的地物信息，为相关领域的决策提供科 学依据。
02
CATALOGUE
遥感图像分类的方法
人工智能算法在遥感图像处理中的应用
人工智能算法在遥感图像处理中的应用随着科技的飞速发展和计算机技术的不断革新，人工智能的应用领域也得到了极大的扩展。
在现代遥感图像处理中，人工智能算法的出现带来了诸多便利，被广泛应用于遥感图像的几何校正、目标检测、地物分类等方面。
下面将结合实例，探讨人工智能算法在遥感图像处理中的应用。
一、几何校正遥感图像的几何校正是指通过计算机技术将图像中的像素与实际地球坐标系之间的映射关系建立，从而达到对遥感图像的位置修正和几何精度的提高的目的。
利用人工智能算法，我们可以更加准确地进行几何校正。
例如，针对遥感图像中的大气干扰和地面地形变化等因素，传统的几何校正方法常常存在误差，甚至出现较大的偏差。
而人工智能算法不仅可以在处理数据的同时自动修正这些误差，还能够根据不同数据类型进行精准的校正，使得几何校正结果更加准确和可靠。
二、目标检测遥感图像中包含着大量的信息，其中主要包含着各种地物、人工结构体和自然景观等。
在处理这些复杂数据时，人工智能算法可以通过自主的学习和推理能力来实现图像中目标的自动检测。
例如，可以利用神经网络算法通过对大量地面目标的图像进行训练，提取出某一地物的特征，从而实现该地物的快速、准确和自动化的检测。
同时，还可以利用深度学习算法将遥感图像与其他数据源如卫星、数字地图等进行叠加分析，提高目标检测的精确度和鲁棒性。
三、地物分类遥感图像中不同类型的地物的色彩、纹理等特征各不相同，传统的分类方法常常依靠人工判断，费时费力且容易出现误差。
在这种背景下，人工智能算法的应用无疑为地物分类带来了新的突破。
利用深度学习算法，可以将不同地物类型的特征进行自主提取和学习，并将经过分类训练的模型应用于实际的遥感图像中，实现对不同地物的自动识别和分类。
通过这种方法，可以大大提高地物分类的准确度，同时实现对遥感图像数据汇总的更加高效和自动化的处理。
四、总结总之，人工智能算法在遥感图像处理中的应用已经到达了一个新的水平，其广泛的应用为遥感图像数据的压缩、处理、分析等方面带来了新的解决方案。
《遥感图像分类》ppt课件
训练样区的选择
准确性——确保选择的样区与实践地物的 一致性
代表性——思索到地物本身的复杂性，所 以必需在一定程度上反映同类地物光谱特 性的动摇情况
统计性——选择的训练样区内必需有足够 多的像元
选择训练区
训练区与特征空间的联络
选择样本区域
▪ 植被 老城区 耕地 水 新城区
将样本数据在特征空间进展聚类
分类的总目的是将图像 中一切的像元自动进展 土地覆盖类型或土地覆 盖专题的分类
计算机分类实例
原始遥感图像
对应的专题图像
光谱方式识别
空间方式识别
新方法
统计分类 构造分类 模糊分类 神经网络分类 小波分析 专家系统 遥感图像计算机分类
颜色、颜色、阴影、外形、纹理、大小、位置、图型、相关规划
基于光谱的
非监视分类方法的特点
优点： 不需求预先对待分类区域有广泛的了解 需求较少的人工参与，人为误差的时机减
少 小的类别可以被区分出来 缺陷： 盲目的聚类 难以对产生的类别进展控制，得到的类别
不一定是想要的类别
非监视分类与监视分类的结合
监视分类的缺陷在于，必需在分类前确定 样本，难度大、效率低
主要的非监视分类方法
K-均值法〔K-means Algorithm〕 迭代自组织数据分析技术方法〔
Iterative Self-Organization Data Analysis Techniques，ISODATA〕
K-均值法
经过自然的聚类，把它分成8类
K-均值法
K-均值算法的聚类准那么是使每一聚类中，像元 到该类别中心的间隔的平方和最小
最大似然分类法
最大似然分类法
地物类数据在特征空间中构成特定的点群 每一类的每一维数据都在本人的数轴上为正态分
人工智能算法图解
读书笔记
01 思维导图
03 精彩摘录 05 目录分析
目录
02 内容摘要 04 阅读感受 06 作者简介
思维导图
关键字分析思维导图
图解
读者
神经网络
理解
包括
将其
人工智能
应用于
实际问题
强化
梯度
核心
领域
内容摘要
《算法图解》是一本全面而实用的指南，旨在帮助读者理解（）的核心算法。本书以图解的方式 详细解释了各种重要的算法，包括机器学习、深度学习、强化学习等领域的基础知识和应用实例。 通过本书的阅读，读者可以深入了解的核心概念和技术，以及如何将其应用于实际问题。
在机器学习算法部分，作者详细介绍了监督学习、无监督学习、半监督学习 等不同类型的机器学习算法。这些算法在人工智能领域的应用广泛，例如分类、 回归、聚类等。书中不仅给出了算法的数学模型，还通过实例代码展示了如何在 Python中实现这些算法。这对于想要了解机器学习算法的读者来说非常有帮助。
在深度学习算法部分，作者深入探讨了神经网络的原理和各种常见的深度学 习模型，如卷积神经网络、循环神经网络等。书中不仅介绍了这些模型的数学原 理，还通过图解的方式展示了它们的实现过程。这对于想要了解深度学习算法的 读者来说是一本非常宝贵的资料。
《算法图解》这本书是一本非常值得一读的算法入门书籍。通过阅读这本书， 我能够更好地理解算法的基本原理和应用，从而更好地将所学知识应用到实际工 作中。这本书的语言简洁明了，内容丰富全面，具有很强的实用性和指导性。我 相信这本书对于想要了解和学习算法的读者来说是一本非常宝贵的参考资料。
目录分析
《算法图解》是一本由南非的里沙尔·赫班斯所著，清华大学社于2021年12 月的书籍。该书以图解的方式，深入浅出地介绍了领域中的各种算法，为读者提 供了一本生动且实用的学习指南。以下是对该书目录的详细分析。
浙教版初中科学七年级上册全册思维导图
《思维导图画册》-（七年级）第一讲《走近科学》知识思维体系科学画册•你相信吗？空调的发明居然沾了印刷机的光说起对盛夏湿热的体验，人们大多会用酷暑难耐来形容！多亏有了空调相伴，才使人们摆脱了暑热之苦。
然而，空调最初并不是为人类研发的。
1902年，世界上第一个空调系统诞生了，但它是按照印刷机的“体验”进行设计的。
说起空调的发明，有一个人不能不提，他就是美国工程师及发明家威利斯·开利(Willis Haviland Carrier，1876年-1950年)。
由于他是现代空调系统的发明者，因此被誉为是“空调之父”。
那么，空调是怎样发明出来的呢？人类又是如何享用到这个伟大发明的呢？知冷知热的印刷机1901年，开利毕业于康奈尔大学，并获得机械工程硕士学位。
他入职的第一份工作是在一家锻造公司担任供暖工程师。
第二年，他接手的第一个任务就是处理纽约市沙克特威廉印刷厂的温度和湿度问题。
“空调之父”——威利斯·开利原来，这家印刷厂是锻造公司的客户单位。
这家印刷厂在生产中遇到了一个大难题，由于空气温度和湿度的变化，使得纸张的伸缩不定，这样就导致了油墨对位不准，自然就无法生产出清晰的印刷品了。
于是，这家印刷厂就求助于关联公司了。
印刷也是一个细活，对环境条件的要求也是十分苛刻的。
比如，对室内温度和湿度都是有要求的，一般冬季要保持在21℃，夏季要保持在27℃，全年相对湿度要保持在55%。
威利斯·开利对于只有26岁的开利来说，这个问题无疑是一个巨大的挑战。
不过，开利是个聪明人。
他很快就找到了问题的症结所在，原来都是湿热波动惹的“祸”。
但是，要想用机器装置来解决这个问题还是要付出努力的。
大雾让他茅塞顿开开利的一次经历开阔了他的思路。
有一天的傍晚，开利在某火车站等火车的时候，那弥漫天空的大雾启发了他，使得他对温度、湿度和露点之间的关系有了更深刻的认识。
说起雾，可以说是无人不晓，然而，真正能从大雾中捕捉灵感的人并不多。
《航天返回与遥感》第43卷（2022）总
I《航天返回与遥感》第43卷（2022）总目次第1期开“窗”结构对环帆伞稳态气动性能的影响 ································································ ······································· 包文龙, 贾贺, 薛晓鹏, 王奇, 黄雪姣, 高树义, 荣伟, 吴壮志(1) 火星探测用透气降落伞气动干扰的数值模拟研究 ·························································· ························································ 陈雅倩, 贾贺, 徐欣, 荣伟, 蒋伟, 王奇, 薛晓鹏(12) 基于灵敏度分析的翼伞系统动力学参数辨识 ································· 赵令公, 贺卫亮, 杜钰舰(26) 充气式气动减速器增强结构对蒙皮凹坑的影响研究···························· 王智超, 戈嗣诚, 甄铎(40) 面向空间目标观测的垂轴运动变焦方法研究 ························ 蒋婷婷, 李奇, 徐之海, 郝中洋(51) 基于MPSoC的遥感图像目标检测算法硬件加速研究·························· 李强, 武文波, 何明一(58) 分块变形镜面形解耦控制方法研究 ·························· 廖春晖, 于飞, 刘成, 李超, 侯帅, 黄刚(69) 一种空间用大口径变形镜的结构设计 ························································ 刘强, 连华东(79) 遥感卫星体系贡献率评估方法及参数设计 ············· 王晓北, 马子轩, 朱明月, 于龙江, 申志强(88) 基于反射点源阵列的光学遥感卫星在轨辐射定标方法····················································· ··················································· 徐伟伟, 张超, 陈卓, 张黎明, 李鑫, 司孝龙, 杨宝云(98) PCA结合非下采样Shearlet变换的遥感图像融合算法···························· 符娇, 刘荣, 林凯祥(108) 基于“高分二号”卫星影像的黑臭水体识别 ················ 韩文龙, 赵起超, 金永涛, 苑林, 罗巍(120) 基于改进UKF的空间非合作目标相对导航方法 ···························································· ························································ 张艾, 程瑞, 郭兰杰, 侯帅, 于飞, 李婧, 鄢南兴(129) 定制化光学遥感器精益质量管理探索与实践 ········ 郭成亮, 张凯, 张霜飚, 王蕊, 李文, 吴新平(139)第2期低空无伞无损空投包装设计及其自稳和缓冲性能验证············· 贾山, 高翔宇, 陈金宝, 王永滨(1) 大钝头外形气动热环境工程预示方法研究 ··········· 张赋, 史增民, 张杨, 王欣, 甄华萍, 李旭东(15) 气垫参数辨识与参数优化 ···························································· 朱九英, 张亮, 付佳杰(24) 航天器回收着陆系统总装多余物预防与控制 ·················································· 赵玮, 刘燕(37) 太阳诱导叶绿素荧光卫星遥感技术研究进展 ························ 仝迟鸣, 鲍云飞, 黄巧林, 王钰(45) 一种非接触式红外透镜间距测试方法 ········································································· ······················· 牛锦川, 张凯, 赵英龙, 都晓寒, 王聪, 黄阳, 王春雨, 张超, 董欣, 伏瑞敏(56) 高分辨率可见光遥感卫星像质评价与比对方法研究························································ ······································· 李龙飞, 李丹妮, 方舟, 李岩, 邢坤, 胡永力, 陈元伟, 王定文(62) 一种基于轻量级深度网络的无参考光学遥感图像增强算法··························· 庞英娜, 马烽基(74) 最佳波段组合的典型地物信息提取 ······································································ 王芳(82) 基于“资源一号”02D数据的植被提取效果对比研究············· 郑舒元, 海燕, 何孟琦, 王建雄(92) 移动平台气象卫星遥感数据处理系统设计与验证 ············································ 许萌, 方舟(104) 基于特征优选随机森林算法的GF-2影像分类······················· 杨迎港, 刘培, 张合兵, 张文志(115) 美国宇航局“Artemis”月球探测计划新进展············································ 张家铭, 闫赟彬(127) 某航天国际合作项目中的产品保证工作研究 ························ 秦丽娟, 汪洲, 王伟之, 高卫军(134) 面向航天产品全生命周期BOM管理研究——以航天发射支持系统为例······························ ················································································· 郑怀芳, 杨锋, 周璇, 周业元(142)II 第3期上翼面开缝的翼伞翼型气动特性研究 ························· 续荣华, 王震, 黄及水, 钟伟, 张红英(1) “天问一号”探测器降落伞强度空投试验 ··································································· ··················································· 刘威, 朱维亮, 李烨, 房冠辉, 张兴宇, 鲁媛媛, 李健(12) 航天器返回可达区域国土占比快速计算方法 ······································· 淡鹏, 姜宇, 李恒年(25) 高空科学气球应急安全控制及落点定位系统 ··············································· 南肖瑶, 赵帅(33) 基于回收测试数据特点的判读方案设计与实现 ······· 乔茂永, 黎光宇, 刘海烨, 裴晓燕, 闫云龙(42)反射镜面形三坐标白光扫描检测精度研究 ················ 罗小葵, 孙海洋, 张宁, 董书岳, 马玉洋(51) 深空探测WIFI分离监视相机锁紧释放机构研制···························································· ························································ 张青春, 贾子年, 胡永富, 邹昕, 佟静波, 张保贵(60) 基于热变形补偿的双材料低温镜头支撑结构研究 ······························ 葛桓宇, 肖正航, 王跃(69) 双光梳光谱探测性能仿真分析 ······················································ 黄荀, 徐彭梅, 张玉贵(77)单睿, 孙倩, 牛锦川(88) 大视场日盲紫外告警系统研究 ··············· 杨立欣, 粘伟, 董联庆, 张琢, 䶮林, 赵筱琳, 张晗, 汪瑜(96) 空间斯特林制冷机系统模型辨识与预测控制 ··················· 陈子印, 喆面向应急事件的卫星任务规划技术 ···································· 王静巧, 杨磊, 庄超然, 史小金(105) 基于遥感大数据云计算平台下的水稻识别研究 ····························································· ······························································ 汤以胜, 孙晓敏, 陈前, 汤璟浩, 陈伟, 黄兴(113) 复杂背景下深度学习方法的夜光船舶目标检测 ····························································· ································· 刘万涛, 聂云峰, 陈兴峰, 李家国, 赵利民, 郑逢杰, 韩昱, 刘述民(124) 基于变化检测的输电走廊外力破坏隐患区域识别 ·························································· ······················································ 黄然, 方正云, 马御棠, 黄双得, 文刚, 刘靖, 孙浩轩(138) 第4期天基边缘智能光学遥感技术构想 ······················· 李维, 刘勋, 张维畅, 孙德伟, 李强, 阮宁娟(1) 遥感影像人工智能数据集联邦共享技术研究 ····· 郑继龙, 李维, 刘勋, 鲍云飞, 何鸿凌, 齐红威(12) 遥感影像建筑物提取多尺度特征深度学习网络 ······· 赵元昊, 赵莹莹, 刘东升, 张爱竹, 孙根云(25) 基于改进Unet++的丘陵地区耕地地块深度分割与提取························ 张海天, 高懋芳, 任超(36) 降落伞空投试验多模式开伞控制系统设计与实现 ·························································· ··························································· 黎光宇, 刘海烨, 乔茂永, 李春, 刘靖雷, 李健(46) 基于FPGA的高性能回收控制器的设计与实现 ····························································· ····················································· 刘海烨, 黎光宇, 乔茂永, 刘靖雷, 裴晓燕, 闫云龙(57) 空间X射线探测技术发展新趋势······································· 董联庆, 杨立欣, 苏云, 单睿䶮(67) 面向遥感应用的飞秒激光在轨传输规律仿真研究 ·························································· ······························································ 刘勋, 李维, 冯志芳, 刘渊, 任维贺, 孙德伟(78) 航天遥感电子学单机产品重点检验环节复查方法 ·························································· ······································· 郭成亮, 张凯, 王蕊, 董立业, 郑兴林, 陈华, 张星轲, 贾振江(89) 用于遥感影像亮度均衡的亮度补偿方法 ······························ 刘小帆, 鲁金金, 邢鹏威, 张炎(97) 中国陆地观测卫星应急成像时效性分析 ······························ 史小金, 王静巧, 庄超然, 湧曾(111) 基于多源遥感数据的灌丛化草原识别技术研究 ............. 张词谦, 孙斌, 洪亮, 高志海, 王丝丝(123) 卫星遥感数据在生态系统生产总值核算中的应用 .......................................................... ................................................... 孙秀平, 杨天鹏, 徐崇斌, 韩维, 陈前, 左欣, 樊子萌(138) 航天简讯 . (148)III第5期“神舟号”载人飞船总体方案设计技术的发展 ···················································· 李颐黎(1) 可复用运载火箭着陆装置展开与着陆分析 ··························· 贾山, 赵建华, 陈金宝, 王永滨(11) 基于折纸技术的组合型缓冲气囊设计及仿真 ················ 徐彦, 杨毅龙, 陈刚, 李广兴, 陈华健(24) 多翼伞系统智能协同控制研究 ·········································· 卢伟涛, 孙昊, 滕海山, 孙青林(36) 几何形状对十字伞充气和滑翔性能的影响 ······································· 黄云尧, 武士轻, 张扬(48) 返回式航天器水域回收用浮囊制造技术 ················································ 王垒, 甄铎, 廖航(59) 面向在轨遥感应用的飞秒激光成丝调制延长方法研究····················································· ······························································ 宋海英, 安汶源, 李瑶, 刘勋, 李维, 刘世炳(70) 基于扩张状态观测器的空间跟瞄转台指向控制方法····· 王语晨, 康建兵, 喆林, 彭建军, 许志炜(78)张, 于志(90) 静轨空间遥感器反射式光栏数值研究 ························· 陈祥贵, 赵振明, 孟庆亮, 煚次镜三杆与筒体复合支撑结构轻量化设计 ··· 廖军刚, 杨云云, 魏鑫, 陈旭, 吴亚明, 卜石, 张毅(102) 面向广域场景的可见光-SAR遥感图像匹配方法 ···························································· ··························································· 王钦炜, 李璋, 江云天, 卞一杰, 赵宏, 叶熠彬(109) 改进YOLOv3算法的遥感图像道路交叉口自动识别······················································· ····················································· 邵小美, 张春亢, 韦永昱, 张显云, 周成宇, 张忠豪(123) 基于改进FCOS网络的遥感目标检测 ············································· 郑美俊, 田益民, 杨帅(133) 基于深度监督的TransUNet可见光卫星图像分割····· 侯作勋, 鲁泓言, 武伟超, 周家乐, 屈晓磊(142) 第6期森林碳储量遥感卫星现状及趋势 ······················· 庞勇, 李增元, 余涛, 刘清旺, 赵磊, 陈尔学(1) 陆地生态系统碳监测卫星总体设计 ············································································ ·········································· 张新伟, 黄缙, 贺涛, 毛一岚, 李雨廷, 徐驰, 莫凡, 曹海翊(16) 主被动一体化多波束激光雷达设计与实现 ··································································· ··· 孙立, 杨居奎, 王玉诏, 彭欢, 张晨阳, 杨超, 汤天瑾, 宋志清, 穆生博, 倪建军, 孟俊清, 张传强(27) 陆地生态系统碳监测卫星多波束激光雷达光学系统设计·················································· ················································ 汤天瑾, 杨居奎, 伏瑞敏, 孙立, 孙欣, 王玉诏, 宋志清(36) 陆地生态系统碳监测卫星植被测量子系统无控定位方法··········· 岳春宇, 周楠, 杨舒琪, 何红艳(50) 陆地生态系统碳监测卫星多波束激光雷达激光器设计·····················································张鑫, 孟俊清, 刘经启, 吴姚芳, 施君杰, 赖宁安, 夏浩伟, 宋铁强, 刘丹, 杨成, 王明建, 侯霞, 陈卫标(59) 陆地生态系统碳监测卫星日光诱导叶绿素荧光超光谱探测仪设计与验证·····························王伟刚, 胡斌, 杜国军, 段鹏飞, 井亚舟, 李碧岑, 柯君玉, 郭永祥, 夏晨晖, 安宁, 崔程光, ············································································ 李云飞, 崔博伦, 伏瑞敏, 毛一岚(68) 日光诱导叶绿素荧光超光谱探测仪杂散光测试与校正技术··············································· ······················································ 郭永祥, 柯君玉, 王牧卿, 王伟刚, 伏瑞敏, 李永强(79) 日光诱导叶绿素荧光超光谱探测仪偏振响应抑制与测试·················································· ························································· 崔程光, 安宁, 于宗伟, 张生杰, 王伟刚, 徐彭梅(85) 日光诱导叶绿素荧光超光谱探测仪高稳定性设计与验证·················································· ················································ 段鹏飞, 胡斌, 汪勇, 夏晨晖, 王立科, 王伟刚, 毛一岚(97) 遥感技术在“双碳”目标实现中的应用进展 ································································ ·································· 张晓娟, 李东杰, 刘思含, 王昊, 李小涵, 李春林, 宗继彪, 王宇翔(106) 基于时空谱的生态保护修复工程碳汇遥感监测技术框架研究············································ ································································· 张丹丹, 肖晨超, 魏丹丹, 梁树能, 魏英娟(119) 基于多源遥感数据的森林虫害监测及驱动力分析 ······································ 罗先轶, 张永光(129) 基于OCO-2卫星遥感数据的三峡库区XCO2时空特征演变分析········································ ····································································阮琳, 曹维佳, 杨国兴, 张丽丽, 牟晓莉(141)（卷终）。
自动识别分类 遥感数字图像判读 无人机遥感测绘技术及应用 教学PPT课件
§5.3.2、特征变换及特征选择
特征变换
3穂帽变换
§5.3.2、特征变换及特征选择
特征选择
在遥感图像自动分类过程中，不仅使用原始遥感图像进 行分类，还使用如上节所述多种特征变换之后的影像。我 们总希望能用最少的影像数据最好地进行分类。这样就需 在这些特征影像中，选择一组最佳的特征影像进行分类， 这就称为特征选择。
训练区所包含的样本在种类上要与待分区域的类别一致。训 练样本应在各类目标地物面积较大的中心选取，这样才能体 现代表性。
训练样本的选取应能够提供各类足够的信息和克服各种偶然 因素的影响。训练区的数目最少要满足建立判别函数的要求 。
样本选择要具有完整性、代表型，选择多个样区，分布均匀 。
训练区选择的精度直接影像分类结果。
1分类原理
分类原理
遥感图像分类的主要依据是地物的光谱特征，即地物的辐射 亮度值，这些亮度值就是遥感图像分类的原始特征变量。
不同地物具有不同的光谱特征，同类地物具有相同或相似的 光谱特征。图像分类就是依据遥感图像像素光谱特征的相似 性来划分种类的过程。
就某些特定地物的分类而言，多波段影像的原始亮度值并不 能很好地表达类别特征，因此需要对数字图像进行运算处理 （如比值处理、差值处理、主成分变换以及K-T变换等）， 以寻找能有效描述地物类别的特征变量，然后利用这些特征 变量对数字图像进行分类。
上的线性变换 。 目的：
K—L变换能够把原来多个波段中的有用信息尽量集中到 数目尽可能少的特征图像组中去，达到数据压缩的目的；同 时，K—L变换还能够使新的特征图像之间互不相关，也就是 使新的特征图像包含的信息内容不重叠，增加类别的可分性 。
§5.3.2、特征变换及特征选择
特征变换 2哈达玛变换