遥感影像的特征提取和地物更新
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。
遥感图像处理中的特征提取技术使用教程
遥感图像处理中的特征提取技术使用教程遥感图像处理是一种利用航天器或飞机上的传感器通过接收地球表面反射或辐射的能量进行地球观测与地球表面信息获取的科学技术。
遥感技术广泛应用于农业、林业、地质勘探、环境监测等领域，为了更准确地获取地表信息，特征提取技术成为遥感图像处理中的重要环节。
本文将介绍遥感图像处理中常用的特征提取技术，并提供相应的使用教程。
一、像素级特征提取技术像素级特征提取技术是指从遥感图像中提取单个像素的特征信息。
常用的像素级特征提取技术有灰度级特征提取和颜色特征提取。
1. 灰度级特征提取灰度级特征提取是根据像素的灰度值来判断其特征属性。
常用的灰度级特征包括像素的亮度、纹理、形状等。
其中，像素的亮度可以通过计算灰度直方图或灰度矩来进行提取；纹理特征可以通过灰度共生矩阵、小波变换等方法来提取；形状特征可以通过边缘检测、形态学操作等技术来提取。
2. 颜色特征提取颜色特征提取是根据像素的颜色信息来判断其特征属性。
常用的颜色特征包括色调、饱和度、亮度等。
可以通过计算像素的颜色直方图、颜色矩来提取颜色特征。
二、对象级特征提取技术对象级特征提取技术是指从遥感图像中提取出具有独特形态和位置特征的地物对象。
常用的对象级特征提取技术有基于边缘提取的特征、基于区域分割的特征和基于形状提取的特征等。
1. 基于边缘提取的特征边缘是地物对象与背景之间的边界，通过提取边缘可以获得地物对象的形态信息。
常用的边缘提取算法包括Canny边缘检测算法、Sobel算子、Prewitt算子等。
通过对遥感图像进行边缘提取，可以得到地物对象的轮廓信息。
2. 基于区域分割的特征区域分割是将遥感图像划分为具有相似特征的连续区域的过程。
常用的区域分割算法有基于阈值的分割算法、基于区域增长的分割算法、基于边缘的分割算法等。
通过对遥感图像进行区域分割，可以得到地物对象的集合，并提取出地物对象的各种特征属性。
3. 基于形状提取的特征地物对象具有独特的形状信息，通过提取形状特征可以获得地物对象的几何性质。
如何进行遥感图像的地物提取与分类分析
如何进行遥感图像的地物提取与分类分析遥感技术是一种通过远程传感器获取地面信息的方法，其应用范围广泛，包括地球科学、环境监测、资源调查等领域。
其中，遥感图像的地物提取与分类分析是遥感技术的重要应用之一。
在本文中，将探讨如何进行遥感图像的地物提取与分类分析。
首先，地物提取是遥感图像处理的基本任务之一。
地物提取的目标是根据遥感图像的特征，获取感兴趣的地物信息。
在进行地物提取时，可以利用图像的颜色、纹理、形状等特征。
通过对遥感图像进行预处理，如去噪、增强等操作，可以提高地物提取的准确性。
此外，人工智能技术在地物提取中也发挥着重要作用。
利用深度学习算法，可以对遥感图像进行更精确的地物提取。
通过分析图像中地物的空间分布、大小等特征，可以对地物进行分类处理。
其次，地物分类是将提取得到的地物信息进行分类整理的过程。
地物分类可以根据不同的目标进行，例如根据地物的类型、用途等进行分类。
在进行地物分类时，需要寻找一种合适的算法或模型。
常用的分类方法包括最大似然分类法、支持向量机等。
这些算法可以根据已有的地物样本进行训练，从而得到一个能够将地物准确分类的模型。
同时，地物分类也可以通过人工加入额外的约束条件，如地物间的空间关系，来提高分类的准确性。
除了地物提取与分类分析，还可以对遥感图像进行地物变化分析。
地物变化分析可以帮助研究者了解地表条件的变化情况，如城市扩展、农田变化等。
在进行地物变化分析时，可以利用多期遥感图像进行对比，通过对图像间的差异进行分析，来获得地物变化的信息。
其中，差异检测是常用的分析方法之一。
通过对同一地区在不同时间获取的遥感图像进行差异检测，可以得到地物变化的空间分布。
此外，还可以利用遥感图像的时间序列数据，将多期图像进行时间序列分析，以揭示地物变化的趋势和周期。
除了上述提到的方法和技术，还有其他一些辅助性的工具和方法可用于遥感图像的地物提取与分类分析。
例如，遥感图像与地理信息系统（GIS）的集成可以帮助研究者更好地理解和分析遥感图像中的地物信息。
使用遥感影像进行地理数据提取的技巧
使用遥感影像进行地理数据提取的技巧遥感影像是一种获取地球表面信息的重要技术手段，可以为地理数据提取提供丰富的信息基础。
然而，由于遥感影像涵盖的空间范围广阔、数据量庞大，如何运用有效的技巧进行地理数据提取成为了研究的重点。
首先，合理选择影像类型是进行地理数据提取的基础。
根据研究的目的和需求，我们可以选择不同类型的遥感影像，如光学影像、合成孔径雷达(SAR)影像等。
光学影像适用于获取地表颜色、植被分布、水体分布等信息，而SAR影像则可以提供地表高度、土壤含水量等细微信息。
因此，在进行地理数据提取之前，我们应该详细了解影像类型的特点，从而选择适合的影像。
其次，了解地物识别技术是进行地理数据提取的关键。
地物识别是指通过遥感影像中的特征进行对象识别和分类。
常用的地物识别技术包括基于像元的分类和基于对象的分类。
基于像元的分类通过对像元进行光谱分析，将像元划分为不同的类别，如水体、植被、建筑等。
而基于对象的分类则是将像素聚类为连续的对象，再对对象进行分类。
这两种方法都有各自的优势和适用场景，研究者可以根据实际情况选择合适的地物识别技术。
另外，影像预处理是进行地理数据提取的重要环节。
由于遥感影像受大气、地表反射率等因素的影响，其数据质量常常需要进行校正和增强。
常见的影像预处理方法包括大气校正、辐射校正、几何校正等。
通过预处理的过程，可以降低影像噪声、改善影像清晰度，为后续地理数据提取提供更准确的数据基础。
此外，结合地理信息系统(GIS)技术也是提高地理数据提取能力的有效途径。
GIS技术可以辅助遥感影像的处理和分析，提供空间信息和属性信息的关联、查询和分析功能。
通过将遥感影像与地理数据进行融合，可以更好地理解和利用遥感影像中的地理数据。
例如，可以将遥感影像与地理数据进行叠加，生成多维数据，实现更丰富的信息提取和分析。
最后，不断学习和更新遥感影像处理技巧也是提高地理数据提取效果的关键。
随着科技的进步和数据获取手段的不断改进，遥感影像处理技术也在不断更新和发展。
遥感影像的特征选择与提取研究
遥感影像的特征选择与提取研究在当今科技飞速发展的时代，遥感技术作为获取地球表面信息的重要手段，其应用范围日益广泛。
从自然资源监测到城市规划，从环境评估到农业生产，遥感影像都发挥着不可或缺的作用。
而在遥感影像的处理与分析中，特征选择与提取是至关重要的环节，它直接影响着后续的信息解译和应用效果。
遥感影像的特征可以理解为能够描述影像中地物目标的属性或特点。
这些特征多种多样，包括光谱特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征等。
光谱特征是指不同地物在不同波段的反射或辐射强度差异，这是遥感影像中最常见也是最基础的特征。
例如，植被在近红外波段具有高反射率，而水体在该波段则吸收较多能量，呈现低反射率。
纹理特征则反映了影像中地物的重复模式和粗糙度，比如森林的纹理通常较为细密，而沙漠的纹理则相对粗糙。
形状特征描述了地物的轮廓和外形，比如建筑物通常具有规则的几何形状。
空间关系特征则关注地物之间的相对位置和布局，比如道路与建筑物的相邻关系。
特征选择是从众多可能的特征中挑选出对特定任务最有价值的特征子集的过程。
这就像是在一个装满各种工具的工具箱中，挑选出最适合完成某项工作的工具。
为什么要进行特征选择呢？一方面，过多的特征可能会引入噪声和冗余信息，增加计算复杂度，降低处理效率；另一方面，不合适的特征可能会误导后续的分析和分类结果。
在进行特征选择时，需要综合考虑多个因素。
首先是任务的需求，比如是要进行土地利用分类还是植被覆盖度估算，不同的任务可能需要不同的特征组合。
其次是特征的可区分性，即所选特征能否有效地将不同类型的地物区分开来。
此外，特征的稳定性和可靠性也是重要的考量因素，那些容易受到外界因素影响而变化较大的特征可能不太适合。
常见的特征选择方法有很多种。
基于过滤器的方法是根据特征的统计特性进行筛选，比如计算特征的方差、相关性等。
这类方法简单快速，但可能忽略了特征之间的相互作用。
基于包裹器的方法则将特征选择与后续的学习算法结合起来，通过不断尝试不同的特征组合来寻找最优解。
遥感影像处理中的特征提取方法和应用
遥感影像处理中的特征提取方法和应用遥感影像是通过无人机、卫星等载体获取的地球表面的影像数据。
特征提取是遥感影像处理中的一项重要任务，旨在从遥感影像中提取出地物的特定特征，以实现对地物的分类、识别和监测等应用。
本文将介绍遥感影像处理中常用的特征提取方法及其应用。
一、特征提取方法1. 基于像素的特征提取方法基于像素的特征提取方法是从单个像素点的信息中提取特征。
常用的方法包括：（1）颜色特征提取：利用遥感影像中的颜色信息进行特征提取。
常用的方法包括二值化、RGB分量、HSV、归一化差异植被指数（NDVI）等。
（2）纹理特征提取：利用遥感影像中的纹理信息进行特征提取。
常用的方法包括灰度共生矩阵（GLCM）、灰度值标准差、平均灰度值等。
（3）形状特征提取：利用遥感影像中的形状信息进行特征提取。
常用的方法包括链码、Hu不变矩、区域面积等。
2. 基于目标的特征提取方法基于目标的特征提取方法是在已知地物目标的前提下，根据地物目标的特定特征进行特征提取。
常用的方法包括：（1）形状特征提取：利用地物目标的形状信息进行特征提取。
常用的方法包括面积、周长、伸长率等。
（2）纹理特征提取：利用地物目标的纹理信息进行特征提取。
常用的方法包括纹理能量、纹理熵、纹理对比度等。
（3）上下文特征提取：利用地物目标的上下文信息进行特征提取。
常用的方法包括边界连接、邻居分析、局部空间关系等。
二、特征提取应用1. 地物分类特征提取在地物分类中起到了关键作用。
通过提取不同地物的特定特征，可以将遥感影像中的地物进行分类，如水体、森林、建筑等。
特征提取方法可以通过训练分类器来实现自动分类。
2. 土地利用监测特征提取可以应用于土地利用监测。
通过提取遥感影像中地物的特定特征，可以实现对土地的类型和变化进行监测，如农田的扩张、森林的退化等，为土地规划和资源管理提供支持。
3. 城市规划特征提取在城市规划中具有重要意义。
通过提取遥感影像中的建筑、道路等特定特征，可以分析城市的发展趋势和扩张方向，为城市规划和交通规划提供数据支持。
测绘技术中如何进行遥感影像的地物提取和分类识别
测绘技术中如何进行遥感影像的地物提取和分类识别遥感影像地物提取和分类识别在现代测绘技术中扮演着重要的角色。
通过遥感技术，我们能够获取到大量的卫星和航空影像数据，而这些数据中蕴藏着宝贵的地理信息，可以用于城市规划、土地利用、环境监测等众多领域。
然而，由于遥感影像的复杂性和巨大数据量，如何高效准确地提取和识别地物成为了一个挑战。
在本文中，我将介绍一些常用的方法和技术，来分享在测绘技术中如何进行遥感影像的地物提取和分类识别。
首先，我们需要了解遥感影像地物提取的基本原理。
遥感图像是通过卫星或飞机拍摄到的图像，可以直接获取到地面的信息。
地物提取就是将这些遥感图像中的地物进行识别和分割，以获取地物的位置、形状和其他相关属性。
地物提取的方法主要分为基于像素的分类和基于目标的识别。
基于像素的分类是将每个像素点根据其像素值、光谱特征等属性进行分类，从而得到一个像素分类的地物提取结果。
而基于目标的识别则是先对整幅图像进行预处理，然后利用各种图像处理算法和模式识别方法，对图像中的目标进行检测和识别。
第二，对于地物分类识别，选择适当的特征是非常重要的。
地物的特征可以包括形状、纹理、光谱等。
对于形状特征，我们可以使用边缘检测、形态学运算等方法来提取。
纹理特征可以通过对图像进行灰度共生矩阵、小波变换等处理来获取。
而光谱特征则是通过分析图像中每个像素的反射率或辐射亮度来获得。
这些特征的选择和提取将直接影响到分类的准确性和稳定性。
接下来，我们讨论一些常用的算法和技术。
在地物提取中，常用的算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、人工神经网络（ANN）等。
这些算法可以根据训练样本中的特征和标签进行模型训练，然后应用到新的遥感图像数据中，以实现地物的分类提取。
此外，深度学习在地物分类识别中也显示出了巨大的潜力。
卷积神经网络（CNN）是目前最常用的深度学习算法之一，它可以利用卷积和池化等操作提取图像的特征，并通过全连接层输出分类结果。
卫星遥感影像处理的特征提取与地表覆盖分类
卫星遥感影像处理的特征提取与地表覆盖分类遥感影像处理是利用卫星获取的遥感影像数据进行信息提取和分析的过程。
在遥感影像处理中，特征提取和地表覆盖分类是其中重要的环节。
本文将重点介绍卫星遥感影像处理中的特征提取方法和地表覆盖分类技术。
特征提取是指从遥感影像数据中提取与目标或感兴趣区域相关的信息或特征。
这些特征可以是光谱、纹理、形状、结构等。
在卫星遥感影像处理中，特征提取有多种方法，如光谱特征提取、纹理特征提取、形状特征提取等。
光谱特征提取是根据不同物质在不同波段上的反射和吸收特性来提取信息的方法。
不同的物质在不同的波段上具有不同的反射率，通过分析不同波段的反射率可以获得不同物质的分类信息。
光谱特征提取可以通过计算不同波段的统计值、构建光谱指数等方式进行。
纹理特征提取是针对遥感影像中的纹理信息进行提取的方法。
纹理是指物体表面或区域中出现的细节、图案和颜色分布。
纹理特征提取可以通过计算灰度共生矩阵、小波变换等方式进行。
纹理特征提取可以用于土地利用、植被覆盖等地表覆盖分类中。
形状特征提取是提取目标或区域的形状信息的方法。
形状特征可以通过计算目标的边界长度、面积、周长等进行。
形状特征提取可以用于建筑物、水体等地物的提取和分类。
在进行特征提取后，地表覆盖分类是根据提取到的特征将遥感影像中的地物进行分类的方法。
地表覆盖分类可以通过监督分类和非监督分类两种方法进行。
监督分类是根据已知的地物类型和相应的训练样本来进行的。
先人工选取一些样本，并提取相应的特征，然后将样本分别分类标记。
通过计算新样本与训练样本之间的相似性，来将新样本分类到对应的类别中。
非监督分类是根据影像数据自身的特征进行分类的方法。
非监督分类不需要先验的训练样本，通过对影像数据进行聚类分析，将具有相似特征的像元聚在一起，形成不同的类别。
地表覆盖分类还可以结合其他的信息源，如地理信息系统数据、地形数据等，提高分类的准确性和精度。
通过将遥感影像数据与其他空间数据进行集成分析，可以更全面地理解和描述地表覆盖的特征。
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。
测绘技术中如何进行遥感影像的地物提取和分类识别
测绘技术中如何进行遥感影像的地物提取和分类识别遥感影像的地物提取和分类识别是现代测绘技术中的重要内容，它通过对遥感影像的处理与分析，能够快速准确地获取地物信息，为城市规划、农业管理、环境保护等领域提供了有力的支持。
本文将从数据获取、特征提取和分类识别三个方面介绍遥感影像的地物提取和分类识别技术。
首先，数据获取是遥感影像地物提取与分类识别的基础。
遥感影像数据可以通过卫星、航空器和无人机等载体获取。
其中，卫星遥感是最常用的获取方式。
通过卫星传感器获取的遥感影像具有广阔的覆盖范围和较高的空间分辨率，可以获取大面积的地物信息。
而航空器和无人机遥感则具有较高的时间分辨率和较高的空间分辨率，适合于对局部区域进行高精度的地物提取与分类识别。
除了卫星、航空器和无人机，地面观测设备也可以用于获取遥感影像数据，如摄影测量仪、激光雷达等。
这些设备可以提供高质量、高分辨率的遥感影像数据，为地物提取与分类识别提供更准确的输入。
其次，特征提取是遥感影像地物提取与分类识别的关键环节。
遥感影像中地物的特征可以分为两大类：光谱特征和几何特征。
光谱特征是指地物在遥感影像中的反射或辐射特征，通常通过遥感传感器记录的多光谱或高光谱数据来获取。
通过对多光谱或高光谱数据进行预处理和特征提取，可以获取到地物的光谱信息，进而进行地物提取与分类识别。
几何特征是指地物在遥感影像中的形状、大小、纹理等几何属性，可以通过图像分割和图像处理等方法提取出来。
几何特征在地物提取与分类识别中起到了重要的作用，特别是对于一些没有明显光谱差异的地物，几何特征可以提供辅助信息，提高地物提取与分类的准确度。
最后，分类识别是遥感影像地物提取与分类识别的核心任务。
分类识别的目标是将遥感影像中的像元划分为不同的地物类别。
常见的分类方法有监督分类和无监督分类。
监督分类是指人工选择一些代表性样本进行训练，然后根据这些样本对遥感影像进行分类。
无监督分类则是根据遥感影像中像元间的相似度进行自动分类。
如何进行遥感图像的特征提取与目标检测
如何进行遥感图像的特征提取与目标检测遥感图像是一种通过航天技术获取的地球或其他天体上的图像，它能提供大量的地理信息和环境数据。
然而，由于遥感图像具有高维复杂性和丰富的信息量，解读和利用这些图像是一项具有挑战性的任务。
在本文中，我将介绍如何进行遥感图像的特征提取与目标检测，以便更好地理解和利用遥感图像的信息。
一、遥感图像的特征提取特征提取是从原始数据中选择和提取出与特定任务相关的信息的过程。
对于遥感图像，我们可以通过以下几种方法进行特征提取。
1. 颜色特征提取遥感图像中的颜色信息具有重要的地理、环境和地物属性。
通过使用颜色直方图、颜色矩和颜色空间变换等方法，可以从遥感图像中提取出丰富的颜色特征。
这些颜色特征可以用于分类、目标检测和地物识别等应用。
2. 纹理特征提取纹理是遥感图像中地物表面的经典特征之一。
通过灰度共生矩阵、局部二值模式和小波变换等方法，可以提取出遥感图像中地物的纹理信息。
这些纹理特征可以用于地物分类、目标检测和地貌分析等任务。
3. 形状特征提取遥感图像中的地物形状信息也具有重要的地理和环境属性。
通过使用边缘检测、形态学操作和轮廓描述等方法，可以提取出遥感图像中地物的形状特征。
这些形状特征可以用于地物识别、目标检测和地貌分析等应用。
二、遥感图像的目标检测目标检测是通过分析遥感图像，自动或半自动地识别和定位其中的目标。
遥感图像的目标检测是遥感技术的重要应用之一，它可以用于农业监测、城市规划和环境监测等领域。
1. 基于区域的目标检测方法基于区域的目标检测方法是一种常用的遥感图像目标检测方法。
该方法先通过图像分割将图像分成多个区域，然后通过计算每个区域的特征向量，利用机器学习算法进行分类和目标检测。
常用的图像分割算法包括基于阈值、基于区域增长和基于图割等方法。
2. 基于卷积神经网络的目标检测方法随着深度学习的兴起，卷积神经网络在遥感图像的目标检测中得到了广泛应用。
通过训练深度卷积神经网络，可以实现对遥感图像中的目标进行准确识别和定位。
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。
遥感影像处理技术在测绘中的应用案例
遥感影像处理技术在测绘中的应用案例引言：遥感技术是一种利用卫星或飞机等远距离方式获得地球表面信息的技术，因其高效、全面、无创等优势而在测绘领域得到广泛应用。
本文将以案例的形式介绍一些遥感影像处理技术在测绘中的应用，展示其在地理信息获取、地图制作和城市规划等方面的重要作用。
一、土地利用变化监测遥感影像处理技术可以快速有效地监测土地利用变化情况。
以某城市为例，通过对多年的高分辨率卫星遥感影像进行比对分析，可以准确判断城市化进程下土地利用类型的转变。
通过遥感影像处理软件，将不同年份的影像进行融合，标注和分类土地利用类型，并进一步计算相应的面积和比例。
这些监测数据为城市规划、土地资源管理和生态环境保护提供了重要依据。
二、地理信息提取与更新遥感影像处理技术在地理信息的提取和更新方面也发挥着重要作用。
通过对遥感影像进行特征提取，可以提取出地形、河流、湖泊、林地、道路等地理元素的空间分布信息。
结合地理信息系统技术，将这些提取的信息与实际情况进行对比验证，并进行进一步的更新与修正。
这种方法比传统的实地调查更加高效，可以大大节省时间和人力资源。
三、地形测量与地图制作遥感影像处理技术在地形测量和地图制作中具有广泛应用。
一方面，通过对遥感影像进行数字高程模型（DEM）的提取，可以实现对地形的定量分析，包括山脉、河流、湖泊等地形特征的高程、坡度和坡向等信息。
另一方面，利用遥感影像进行地图制作，可以制作出具有高精度和时效性的地图资料，提供给相关部门和个人使用。
这对于交通规划、灾害预防和生态保护等方面具有重要作用。
四、城市规划与土地资源管理遥感影像处理技术在城市规划和土地资源管理方面的应用同样十分重要。
通过对城市的遥感影像进行处理，可以实现对城市建设用地和非建设用地的划分，并进一步分析各类用地的分布情况和可利用性。
这些数据对于城市规划和土地资源的合理利用十分关键。
另外，在城市扩张与土地资源有限之间取得平衡的问题上，遥感影像处理技术可以帮助政府和城市规划者做出科学决策，实现可持续发展。
如何进行遥感影像的分类与地物识别
如何进行遥感影像的分类与地物识别遥感影像是现代遥感技术的重要成果之一，它通过卫星、飞机等遥感平台获取的图像数据，可以为我们提供大范围、全面、准确的地貌信息。
遥感影像的分类与地物识别是一项非常重要的任务，它可以帮助我们快速准确地了解地球表面的特征，为各个领域的应用提供支持。
一、何为遥感影像的分类与地物识别遥感影像的分类与地物识别是指将遥感图像中的像素点或区域进行分类，根据地物的不同特征对其进行识别和划分。
通过这样的操作，我们可以得到不同类别地物的分布情况和空间分布特征。
遥感影像的分类可以分为监督分类和无监督分类两种方法。
监督分类是根据已经确定好的训练样本进行分类，通过机器学习方法对图像进行识别；而无监督分类则是根据图像中像素点之间的相似度进行自动分类。
这两种方法都有各自的优劣，需要根据具体需求选择合适的方法。
二、遥感影像分类与地物识别的意义遥感影像的分类与地物识别在许多领域具有重要的应用价值。
首先，在城市规划领域，可以通过遥感影像的分类与地物识别分析城市土地利用状况，为城市的合理规划提供数据支持。
其次，在环境资源管理中，可以通过对遥感影像的分类与地物识别，对农田、水域、林地等进行识别和划分，提供环境资源管理的参考信息。
再次，在灾害监测和评估中，可以通过遥感影像的分类与地物识别，快速获取受灾区域的信息，进行灾害评估和应急响应。
总之，遥感影像的分类与地物识别具有广泛的应用前景，对于各个领域的研究和决策都具有重要的参考意义。
三、遥感影像分类与地物识别的方法1. 特征提取特征提取是遥感影像分类与地物识别的关键步骤，通过提取合适的特征可以有效地区分不同地物。
常用的特征包括光谱特征、纹理特征和形状特征等。
在特征提取过程中，可以利用不同的算法和技术，如主成分分析、小波变换等，将原始图像转化为具有判别性的特征。
2. 分类算法分类算法是基于提取的特征对遥感影像进行分类与地物识别的关键环节。
常用的分类算法包括最大似然法、支持向量机、人工神经网络等。
第三讲遥感影像的特征提取和地物更新
光度特性：目标的反射特性，以及与周围环境 的对比度。
拓扑特性：表示了道路目标满足作为网络一部 分的完整性程度，以及连接的类型。连接类型 有T形，+形和Y形等。
上下文特性：完整性、连接性、周边区域的关
联特性、局部上下文线索、高程断面。
3.2 高分辨率遥感影像上线状地物的提取方法 二、GIS引导的道路提取
3.2 高分辨率遥感影像上线状地物的提取方法 二、GIS引导的道路提取
3.2 高分辨率遥感影像上线状地物的提取方法 二、GIS引导的道路提取
3.2 高分辨率遥感影像上线状地物的提取方法 二、GIS引导的道路提取
3.2 高分辨率遥感影像上线状地物的提取方法 三、基于感知编组的道路提取
3.2 高分辨率遥感影像上线状地物的提取方法
一、基于结构信息的侯选道路段提取
道路段的编组
在提取的过程中对每一道路段记录了如下参数： 道路段对象标识 平行线组的标识 标明是单平行线对（一对一的平行线对）还是多平行线 组 左平行线的个数 左平行线的集合 与左平行线的集合一一对应的平行距离集合 右平行线的个数 右平行线的集合 与右平行线的集合一一对应的平行距离集合 组织的标志，标明该道路段是否已被组织过
一、遥感影像上道路影像示例
3.1遥感影像上线状地物的特性
一、遥感影像上道路影像示例
（IKONOS左右像对，已缩小）
3.1遥感影像上线状地物的特性
一、遥感影像上道路影像示例
3.1遥感影像上线状地物的特性
一、遥感影像上道路影像示例
航空影像上的立交桥
3.1遥感影像上线状地物的特性
一、遥感影像上道路影像示例
遥感影像处理中的地物提取与测绘技巧详细步骤
遥感影像处理中的地物提取与测绘技巧详细步骤引言：随着科技的不断进步与创新，遥感成像技术得到了广泛应用，尤其在地物提取与测绘领域。
地物提取是指通过对遥感影像进行处理与分析，从中提取出感兴趣的地物信息，为测绘、规划和资源管理等领域提供重要依据。
本文将详细探讨遥感影像处理中的地物提取与测绘技巧的步骤，旨在为相关从业人员提供参考和借鉴。
一、遥感影像数据准备在进行地物提取与测绘之前，首先需要收集与选取合适的遥感影像数据。
合适的遥感影像数据应具备高分辨率、全色、多光谱等特点，以确保能够捕捉到需要提取的地物信息。
常用的遥感影像数据包括航空遥感图像、卫星遥感图像等，选取合适的影像数据将为后续的处理提供可靠的基础。
二、影像预处理与增强在进行地物提取与测绘之前，影像预处理与增强是必要的步骤。
首先，对遥感影像进行大气校正，以去除由大气等因素引起的干扰。
其次，进行辐射校正，消除因影像捕捉设备差异而导致的亮度差异。
最后，进行影像增强，以突出地物特征，方便后续地物提取工作。
三、地物提取算法选择地物提取算法是地物提取与测绘的核心，不同的地物提取算法适用于不同的地物类型和研究对象。
常用的地物提取算法包括阈值法、层次分割法、纹理分析法和机器学习算法等。
选择合适的地物提取算法需要根据研究需求和实际情况进行综合评估，以确保提取结果准确可靠。
四、影像分类与分割在进行地物提取之前，需要对遥感影像进行分类与分割，将不同的地物类型进行划分。
常用的分类与分割方法包括基于光谱信息的像素级分类、基于纹理信息的目标级分类以及基于形状信息的对象级分类等。
通过分类与分割，能够提高地物提取的精度和可靠性。
五、地物提取与测绘地物提取与测绘是整个过程的重点和核心。
通过选择合适的算法和工具，对经过预处理与增强的遥感影像进行地物提取与测绘。
地物提取与测绘的步骤包括特征提取、特征选择、训练模型和测试验证等。
在进行模型训练和验证时，需要注意选择合适的训练样本和测试样本，并进行交叉验证和误差分析，以提高提取结果的准确性和可靠性。
如何进行遥感影像处理与地物提取工作
如何进行遥感影像处理与地物提取工作遥感影像处理与地物提取工作是遥感技术在实际应用中的重要环节。
随着遥感技术的不断发展和应用领域的逐步拓宽，如何准确高效地进行遥感影像处理和地物提取工作成为了研究和实践的热点话题。
本文将从准备工作、数据预处理、特征提取和结果分析等方面探讨如何进行遥感影像处理与地物提取工作。
首先，准备工作是遥感影像处理与地物提取工作的基础。
在进行具体的处理与提取前，需要明确任务的目标和要求，并进行相关数据的收集和整理。
这包括获取遥感影像数据、获取相关地物特征数据等。
对于遥感影像数据，可以通过购买商业数据或者利用开源数据进行获取。
而对于地物特征数据，则可以通过地面调查、已有的地理信息数据库等途径获取。
在准备工作中，要注意数据的质量和完整性，为后续的处理和分析工作奠定基础。
其次，数据预处理是进行遥感影像处理与地物提取的重要步骤。
数据预处理包括对遥感影像进行几何校正、辐射校正、大气校正等，以消除影像中的噪声和失真。
几何校正是校正影像的几何形状和位置，可以通过地面控制点的匹配来实现。
辐射校正是校正影像的辐射能量，主要是进行辐射定标和大气校正。
大气校正是校正由大气效应引起的影像辐射偏差，可以通过大气模型和辐射传输模型来实现。
通过数据预处理，可以提高影像质量，为后续的特征提取和分析工作提供可靠的数据基础。
然后，特征提取是进行地物提取的核心步骤。
特征提取是指从遥感影像中提取与地物有关的信息和特征参数。
常用的特征包括光谱特征、纹理特征、形状特征等。
光谱特征是指根据不同波段的反射率和辐射亮度来提取地物信息。
纹理特征是指地物在影像中的纹理分布和规律性。
形状特征是指地物在影像中的形状和几何特征。
特征提取可以采用各种算法和方法，如像素级的分类、对象级的目标检测和图像分割等。
通过特征提取，可以获取地物的空间分布和特征信息，为后续的地物分类和识别工作提供依据。
最后，结果分析是对遥感影像处理与地物提取工作的总结和评估。
遥感数据处理中的特征提取方法与应用技巧
遥感数据处理中的特征提取方法与应用技巧遥感技术是指通过高空或高速传感器获取地球表面信息的一种手段。
它通过光电传感器、雷达传感器等设备获取的数据，经过一系列的处理和分析，可以提取出地球表面的特征信息。
特征提取是遥感数据处理的重要环节，本文将介绍几种常用的特征提取方法和应用技巧。
一、图像预处理在进行特征提取之前，首先需要对遥感图像进行预处理。
预处理的目的是去除图像中的噪声和干扰，使图像更加清晰，提高特征提取的精度和准确性。
常见的预处理方法有去噪、边缘增强和图像增强等。
去噪是指去除图像中的噪声信号，常用的方法有平滑滤波、中值滤波和小波滤波等。
平滑滤波是通过邻域平均值或加权平均值来替代噪声像素值，中值滤波则是通过邻域像素的中值来替代噪声像素值，小波滤波则是通过小波变换的方法来滤除噪声。
边缘增强是用于增强图像中的边缘信息，以提高特征提取的效果。
常用的边缘增强方法有Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子等。
这些算子可以从图像中提取出边缘信息，使得特征提取更加准确。
图像增强是通过增加图像的对比度和亮度来使图像更加清晰。
常用的方法有直方图均衡化和伽马校正等。
直方图均衡化是通过对图像的直方图进行变换，使得图像的灰度级在整个灰度范围内均匀分布，从而增加图像的对比度。
伽马校正是通过对图像的像素值进行幂次变换，从而调整图像的亮度。
二、特征提取方法特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征信息，以反映地物或目标的性质和特征。
常用的特征提取方法有灰度共生矩阵法、纹理特征提取法和形状特征提取法等。
灰度共生矩阵法是一种常用的纹理特征提取方法，它通过计算图像中像素之间的灰度值差异来反映图像的纹理信息。
该方法通过构建灰度共生矩阵，计算出不同方向上的纹理特征，如对比度、相关性和能量等。
这些特征可以用于地物分类、目标检测和图像匹配等应用。
纹理特征提取法是一种常用的特征提取方法，它通过提取图像中的纹理信息来表征地物或目标的特征。
如何进行遥感图像的特征提取与分类
如何进行遥感图像的特征提取与分类遥感图像是通过航空或卫星等远距离感知装置获取的地表信息图像。
利用遥感技术可以获取大范围的地理信息，广泛应用于农业、城市规划、环境监测等领域。
而遥感图像的特征提取与分类则是处理遥感图像的重要环节，它能够帮助我们更好地理解和利用遥感图像。
一、遥感图像的特征提取特征提取是将原始遥感图像转化为能够描述地物类别的数学特征的过程。
在遥感图像中，不同地物或者地物类别往往具有不同的光谱、纹理、形状等特征。
因此，通过提取这些特征，我们可以对地物进行分类与分析。
1.光谱特征提取光谱特征是指反映地物物理性质的光谱波段数据。
通过选择不同的波段组合，我们可以提取出反映植被、水体、建筑物等地物特性的光谱特征。
常用的方法有主成分分析（PCA）、最大似然分类（MLC）等。
2.纹理特征提取纹理特征描述了图像中像素间的空间关系。
在遥感图像中，纹理特征可以用于区分不同地物的纹理复杂程度。
例如，植被具有较为均匀的纹理，而建筑物则较为具有几何纹理。
常用的纹理特征提取方法有灰度共生矩阵法（GLCM）、局部二值模式法（LBP）等。
3.形状特征提取形状特征是指地物在图像中的几何形状信息。
通过提取地物的形状特征，可以识别出地物的边界和形状。
例如，对于建筑物来说，我们可以通过提取其形状特征来判断其是直角形、圆形还是其他形状。
常用的形状特征提取方法有边缘检测算子、Hough变换等。
二、遥感图像的分类分类是将遥感图像中的像素划分到不同地物类别中的过程。
通过分类，我们可以获取遥感图像中不同地物的分布情况，进而进行地物的监测与分析。
1.监督分类监督分类是指使用人工定义的训练样本对遥感图像进行分类。
首先，我们需要准备一些具有代表性的训练样本，这些样本包含不同地物类别的图像区域。
然后，通过计算遥感图像与这些训练样本之间的差异，可以得到分类决策函数，进而对整幅遥感图像进行分类。
2.非监督分类非监督分类是指根据遥感图像中像素值的统计特征，自动将其划分到不同的类别中。
遥感影像的特征提取与应用分析
遥感影像的特征提取与应用分析在当今科技飞速发展的时代，遥感技术作为一种强大的工具，为我们获取地球表面的信息提供了高效且准确的手段。
遥感影像作为遥感技术的重要成果，蕴含着丰富的地物特征和信息。
对遥感影像的特征提取以及其应用的深入研究，对于众多领域都具有至关重要的意义。
遥感影像，简单来说，就是通过卫星、飞机等遥感平台获取的地球表面的图像。
这些影像包含了各种各样的信息，如地形、地貌、植被、水体、建筑物等。
然而，要从这些海量的影像数据中提取出有用的特征并非易事，需要借助一系列的技术和方法。
特征提取是遥感影像处理中的关键环节。
从直观的角度来看，我们可以将遥感影像的特征分为光谱特征、空间特征和纹理特征。
光谱特征反映了地物在不同波段的反射或辐射特性。
例如，植被在近红外波段通常具有较高的反射率，而水体在这个波段则吸收较多的能量，表现为低反射率。
通过对不同地物光谱特征的分析，我们可以区分出不同的地物类型。
空间特征则主要关注地物的形状、大小、位置和分布等方面。
比如，城市中的建筑物往往呈现规则的几何形状，且分布较为密集；而农田则通常具有较大的面积和较为规则的边界。
利用这些空间特征，可以对城市规划、土地利用等进行有效的监测和分析。
纹理特征则描述了影像中地物的重复模式和变化规律。
例如，森林的纹理通常比较细腻且均匀，而荒漠地区的纹理则相对粗糙和不规则。
纹理特征对于区分具有相似光谱和空间特征的地物具有重要的辅助作用。
在实际的特征提取过程中，会运用到多种技术和算法。
例如，主成分分析（PCA）可以将多个相关的波段数据转换为少数几个不相关的主成分，从而降低数据的维度，同时保留主要的信息。
还有基于小波变换的方法，能够在不同的尺度和方向上分析影像的特征，有效地捕捉到地物的细节信息。
提取到的遥感影像特征在众多领域有着广泛的应用。
在农业方面，通过对遥感影像的分析，可以监测农作物的生长状况、评估病虫害的影响范围、估算农作物的产量等。
比如，根据植被的光谱特征变化，可以判断农作物是否缺水、缺肥，从而及时采取相应的灌溉和施肥措施，提高农业生产效率和质量。
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3.2 高分辨率遥感影像上线状地物的提取方法
➢一、基于结构信息的侯选道路段提取 ➢二、GIS引导的道路提取 ➢三、基于感知编组的道路提取 ➢四、基于统计信息的道路提取 ➢五、基于自适应模板的道路提取 ➢六、基于带状Snake的道路提取 ➢七、城市道路新型提取方法
3.2 高分辨率遥感影像上线状地物的提取方法
常相互平能有桥或隧道 桥或隧道
向有桥或隧 地常形成Y型分 常以正交方向通常以正交方 沿河流的植被 有时与成群建筑物 比较独立
叉
过道路下方 向通过道路 线常平行于或 接近平行
下方
部分遮蔽河流
线
机动车道-
常有明显的 大部分情况下 在农村地区极少有 有可能互相
双股道
连接
相互独立
一、基于结构信息的侯选道路段提取
3.2 高分辨率遥感影像上线状地物的提取方法
一、基于结构信息的侯选道路段提取
3.2 高分辨率遥感影像上线状地物的提取方法
一、基于结构信息的侯选道路段提取
在边缘检测及跟踪后，采用栅格转矢量的方法可将 图像中的线条形成矢量的表示形式
一、遥感影像上道路影像示例
3.1遥感影像上线状地物的特性
一、遥感影像上道路影像示例
（IKONOS左右像对，已缩小）
3.1遥感影像上线状地物的特性
一、遥感影像上道路影像示例
3.1遥感影像上线状地物的特性
一、遥感影像上道路影像示例
航空影像上的立交桥
3.1遥感影像上线状地物的特性
一、遥感影像上道路影像示例
功能特性：人工目标在现实世界所实现的功能。
3.1高分辨率遥感影像上线状地物的特性
铁路 河流
机动车道-双股 单股道 道
树木行
建筑物行
篱笆线/ 场地边界线
铁路
小曲率，相互独立；接 相互独立；接近相互独立； 在城区常接近 在城区常接近平行， 接近相互
在城区常近正交方向可 正交方向可能有接近正交方 平行，在农村 在农村地区常较弱 平行（尤其
中、低级知识（景物 域投影到影象域）
光度特性
几何特性
道路的特性
对道路的功能和上下文特性是其在景物域或物方 空间的知识，偏重于语义描述；而道路的光度、 几何与拓扑特性则由景物域的特征投影到影像域，
它们有着直接对应的关系。
3.1高分辨率遥感影像上线状地物的特性
四、高分辨率遥感影像上道路特性
对城市道路的各种特性的详细描述：
– 几何（Geometric） – 光度或辐射度（Photometric） – 拓扑（Topologic） – 功能（Functional） – 和关联或上下文（Contextual）
3.1高分辨率遥感影像上线状地物的特性
四、高分辨率遥感影像上道路特性
功能特性
关联特性
高级知识（景物域）
拓扑特性
道路
第三讲遥感影像的特征提取和地物更新
第三讲遥感影像的特征提取和地物更新
➢3.1 遥感影像上线状地物的特性 ➢3.2 遥感影像上线状地物的提取方法
➢3.3 遥感影像上线状地物提取流程
➢3.4 面向对象的遥感提取方法 ➢3.5 遥感影像上道路的提取 ➢3.6 遥感影像上铁路的提取 ➢3.7 基于高分辨率遥感影像的
几何特性：宽度、宽度的一致性、形状、大小 和朝向、曲率、模式；
光度特性：目标的反射特性，以及与周围环境 的对比度。
拓扑特性：表示了道路目标满足作为网络一部 分的完整性程度，以及连接的类型。连接类型 有T形，+形和Y形等。
上下文特性：完整性、连接性、周边区域的关
联特性、局部上下文线索、高程断面。
基础空间数据更新
3.1遥感影像上线状地物的特性
➢一、遥感影像上道路影像示例 ➢二、遥感影像上道路提取的作用 ➢三、遥感影像上道路提取的难度 ➢四、遥感影像上道路特性
3.1 遥感影像上线状地物的特性
一、遥感影像上道路影像示例
3.1遥感影像上线状地物的特性
一、遥感影像上道路影像示例
3.1遥感影像上线状地物的特性
一、基于 结构信 息的侯 选道路 段提取
3.2 高分辨率遥感影像上线状地物的提取方法
一、 基于 结构 信息 的侯 选道 路段 提取
3.2 高分辨率遥感影像上线状地物的提取方法
一、基于结构信息的侯选道路段提取
提取线特征分两步: ➢ 首先提取反映灰度变化的基本单元——边缘 ➢ 其次再将这些边缘连接为有意义的线特征 ➢ 通常将前者称为边缘检测，后者称为边缘连接或边 缘跟踪
由于太阳光线被遮挡 航空、遥感影像上有
阴影是不可避免的
阴影
3.1遥感影像上线状地物的特性
三、遥感影像上道路提取的难度
3.1高分辨率遥感影像上线状地物的特性
四、高分辨率遥感影像上道路特性
对特定的地物的描述将导出对应的相关知 识和约束，成为提取的基础。以道路为例， Vosselman和Knecht用以下指标来描述道路 的特性：
平行关系
平行
单股道
树木行 建筑物行
篱笆线/场 地边界线
在农村地区常 与成群建筑物常相 有时接近平
互相平行，树 互平行
行
木遮蔽路面
大多相互无关 有时相互平行，尤 常难以区分 其是城区的林荫大 道 在城区常平行，两 大部分相互 行建筑物可推断中 独立，有时 间道路的存在 互相平行
拓扑关系也 有T型或+型 的连接
卫星影像上的立交桥
3.1遥感影像上线状地物的特性
一、遥感影像上道路影像示例
3.1遥感影像上线状地物的特性
二、遥感影像上道路提取的作用
数 字 城 市
数
字 铁
数 字
路
校
园
3.1遥感影像上线状地物的特性
二、遥感影像上道路提取的作用
基于移动终端的空间信息服务
3.1遥感影像上线状地物的特性
三、遥感影像上道路提取的难度
➢ 最优算子 ➢ 多尺度方法 ➢ 自适应方法
Canny应用变分原理推导出一种Gaussian模板导数逼 近的最优算子，是目前被广泛使用的边缘检测方法
Canny给出了评价边缘检测性能优劣的三个指标：
➢ 好的信噪比 ➢ 好的定位性能 ➢ 对单一边缘有唯一的响应
3.2 高分辨率遥感影像上线状地物的提取方法
常用的各种边缘检测算子（如Robertes、Sobel、 Prewitt等）: ➢ 缺点在于很难可靠的确定边缘的存在和边缘存在的 位置 ➢ 因为真实的灰度变化不一定是阶跃的，基于阶跃变 化假定的算子将要检出多个边缘
3.2 高分辨率遥感影像上线状地物的提取方法
一、基于结构信息的侯选道路段提取
多种改进方法，这些新的算子大致可以分为三类：