2遥感图像计算机自动识别
遥感数字图像计算机解译
遥感数字图像计算机解译引言遥感技术是利用航空器、卫星等远离目标的载体获得目标的信息，并通过计算机对图像进行解析与处理的一种技术。
遥感数字图像计算机解译是对遥感数字图像进行分析、解释和提取有用信息的过程，广泛应用于地质勘探、环境监测、农业资源管理等领域。
本文将介绍遥感数字图像计算机解译的基本原理和方法。
一、遥感数字图像计算机解译的基本原理遥感数字图像计算机解译的基本原理是将遥感图像与相应的地学知识模型相结合，通过计算机进行图像处理和分析，最终得到目标物体或地物的相关信息。
其主要步骤包括数据预处理、图像增强、特征提取和分类识别等。
1. 数据预处理数据预处理是遥感数字图像解译的第一步。
这一步骤主要包括辐射校正、大气校正和几何校正等操作。
辐射校正是根据遥感图像的辐射亮度值来计算实际反射率，消除辐射因素的影响。
大气校正是根据大气光传输模型对遥感图像进行校正，消除大气散射的影响。
几何校正则是将遥感图像进行几何变换，去除图像的旋转、平移和拉伸等误差。
2. 图像增强图像增强是遥感图像解译的关键步骤，其目的是增强图像的对比度、清晰度和细节等特征，以便更好地提取目标信息。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、空间域增强、频域滤波等。
3. 特征提取特征提取是遥感图像解译的核心步骤，其目的是从图像中提取出与目标物体或地物相关的特征信息。
特征可以包括颜色、纹理、形状等。
常用的特征提取方法包括基于像素值的特征提取、基于频域变换的特征提取以及基于机器学习的特征提取等。
4. 分类识别分类识别是遥感图像解译的最终目标，其目的是将图像中的像素进行分类，将不同的地物或目标物体分别识别出来。
常用的分类识别方法包括像元分类、目标检测和物体识别等。
二、遥感数字图像计算机解译的应用遥感数字图像计算机解译在地质勘探、环境监测、农业资源管理等领域具有重要应用价值。
1. 地质勘探遥感数字图像计算机解译在地质勘探中可以帮助勘探人员对地质构造、地质体和矿产资源进行分析和解释。
遥感图像分类技术研究
遥感图像分类技术研究一、遥感图像分类的基本概念及背景遥感图像分类是指利用计算机方法将遥感图像进行自动分类，将像元或像素点归类为不同的地物或地物类型。
遥感图像是指通过遥感传感器获取的地球表面信息的图像，主要包括航空遥感、卫星遥感等。
遥感图像分类技术可以广泛应用于国土资源调查、环境遥感监测、农业与林业等许多领域。
二、遥感图像分类技术因素1. 数据预处理数据预处理是遥感图像分类技术中非常重要的一步，主要是对遥感图像进行初步去噪、辐射校正等操作，以提高其质量和可用性。
常用的预处理方法包括滤波、辐射定标、大气校正等。
2. 特征提取遥感图像的特征提取是将遥感图像中的自然结构转换为计算机可识别的数字特征向量的过程。
常用的特征提取方法包括基于纹理的方法、基于谱特征的方法以及形状特征提取方法等。
3. 分类算法常见的遥感图像分类算法包括最大似然法、支持向量机、神经网络等。
其中，最大似然法和支持向量机算法是应用最广泛的两种算法，具有较高的分类准确性和泛化性能。
三、常见的遥感图像分类方法1. 基于纹理分析的方法纹理是指由几何形状、大小、密度、亮度等因素共同作用形成的某种规则的表现形式。
其基本特点是在局部区域内具有规则和可重复性。
利用遥感图像的纹理数据，可以利用基于灰度共生矩阵、滤波器和小波等方法进行纹理分析。
基于纹理分析的方法适用于研究土地利用类型、森林类型等需要区分细致的地物类型。
2. 基于谱信息的方法基于谱信息的遥感图像分类方法利用遥感图像数据的光谱特征进行分类。
这种方法主要基于多光谱数据分类和高光谱数据分类。
多光谱数据是指每个像元采集了数个波段的数据，而高光谱数据则包含了更多的波段数据。
采用基于谱信息的方法可以对土地覆盖类型、植被类型等大尺度空间范围的遥感图像进行分类。
3. 基于空间信息的方法基于空间信息的遥感图像分类方法是指利用遥感图像像素的空间位置信息，结合图像的特征提取和分类方法进行分析。
这种方法主要通过分析像素到邻域像素之间的距离、方向和大小等因素来提取空间信息。
第七章遥感数字图像计算机解译ppt课件
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二、分类方法
非监督分类（ Unsupervised classification ）： 是在没有先验类别（训练场地）作为样本的条件 下，即事先不知道类别特征，主要根据像元间相 似度的大小进行归类合并（即相似度的像元归为 一类85%，模板需要要重建。
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三、图像分类中的有关问题
1、未充分利用遥感图像提供的多种信息 只考虑多光谱特征，没有利用到地物空间关系、
图像中提供的形状和空间位置特征等方面的信 息。 统计模式识别以像素为识别的基本单元,未能利 用图像中提供的形状和空间位置特征,其本质是 地物光谱特征分类
（3）多级切割分类法 （4）特征曲线窗口分类法
监督分类的一般步骤
采集训练样本 建立模板 评价模板 初步分类 检验分类
分类后处理 分类特征统计
训练样本选择：
取决于用户对研究区及类别的了解程度。
1）矢量多边形：使用矢量图层；自定义AOI多边形； 2）标志种子象素：利用AOI工具，用十字光标标出 一个象元作为种子象素（seed pixel）代表训练样本， 其相邻象素根据用户指定参数进行比较，直到没有 相邻象元满足要求，这些相似元素通过栅矢转换成 为感兴趣区域。
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小波分析
小波理论起源于信号处理。由于探测精度的限
制．一般的信号都是离散的，通过分析认为信号是由多
个小波组成的，这些小波代表着不同的频率持征。小波
函数平移、组合形成了小波函数库，通过小波函数库中
区间的变化可以对某些感兴趣的频率特征局部放大，因
此．小波函数被称为数学显微镜。
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小波分析
小波分析方法的基本思想就是将图像进行多分辨率 分解．分解成不同空间、不同频率的子图像、然后再对子 图像进行系数编码。基于小波分析的图像压缩实质上是对 分解系数进行量化的压缩。
遥感图像计算机解译
遥感图像计算机解译1. 引言遥感图像是通过遥感技术获得的地球表面信息的数字表达。
利用计算机解译遥感图像可以广泛应用于农业、地质、水资源、环境保护等领域。
本文将介绍遥感图像计算机解译的基本概念、方法和应用。
2. 遥感图像计算机解译的基本概念遥感图像计算机解译是利用计算机进行遥感图像分析和解释的过程。
它包括图像预处理、特征提取、分类和结果分析等步骤。
2.1 图像预处理图像预处理是指对遥感图像进行修正和增强，使其适合进行后续的特征提取和分类。
常见的图像预处理方法包括辐射校正、几何校正和噪声去除等。
2.2 特征提取特征提取是指从遥感图像中提取出代表不同地物或目标的特征信息。
常用的特征包括色调、纹理、形状和空间分布等。
2.3 分类分类是将遥感图像按照一定的规则分成不同的类别。
常见的分类方法包括监督分类和无监督分类。
监督分类利用训练样本进行分类，而无监督分类则根据图像中的统计信息进行分类。
2.4 结果分析结果分析是对分类结果进行评估和验证。
常见的结果分析方法包括精度评定、验证样本和混淆矩阵等。
3. 遥感图像计算机解译的方法遥感图像计算机解译的方法主要包括基于像元的解译和基于对象的解译。
3.1 基于像元的解译基于像元的解译是基于图像的像素级别信息进行解译。
该方法主要利用图像的光谱信息，通过像素的颜色和亮度等特征进行分类。
3.2 基于对象的解译基于对象的解译是将图像中的像素组织成具有空间邻近关系的对象，再利用对象的形状、纹理和上下文信息进行分类。
该方法能够提取出地物的空间信息，并更好地克服图像中的噪声和不连续性问题。
4. 遥感图像计算机解译的应用遥感图像计算机解译在农业、地质、水资源和环境保护等领域有着广泛的应用。
4.1 农业利用遥感图像计算机解译可以对农业作物进行监测和评估。
通过提取农田的植被信息可以判断植被的生长状态和产量，并提供农业生产的决策支持。
4.2 地质遥感图像计算机解译可以用于地质勘查和矿产资源的调查。
遥感影像快速处理与智能解译系统
遥感影像快速处理与智能解译系统随着空间科学技术的快速发展，遥感影像的获取和分析已成为地理信息系统（GIS）、环境监测、城市规划、土地资源调查等领域的重要工具。
然而，遥感影像的解析往往面临处理量大、处理速度慢以及解译精度不高等问题。
为了解决这些问题，本文将介绍一种遥感影像快速处理与智能解译系统。
一、遥感影像快速处理系统遥感影像快速处理系统主要包括以下四个步骤：数据预处理、图像融合、图像分类和图像分割。
1、数据预处理：这个步骤主要是对原始数据进行质量检查、格式转换和噪声去除等操作，以确保数据的准确性和一致性。
2、图像融合：通过将多源遥感影像进行融合，可以获取更全面和准确的信息。
常用的图像融合方法包括基于波段融合、基于空间融合和基于光谱融合等。
3、图像分类：这个步骤主要是利用计算机视觉和深度学习技术对遥感影像进行自动分类，以实现快速、准确的数据处理。
4、图像分割：对于一些特定的应用场景，可能需要对遥感影像进行更精细的处理，例如目标检测、边缘检测等，这时就需要用到图像分割技术。
二、智能解译系统智能解译系统是遥感影像解析的关键部分，它主要包括以下三个步骤：特征提取、分类识别和结果输出。
1、特征提取：从遥感影像中提取有用的特征是智能解译系统的第一步。
这些特征可以包括颜色、形状、纹理等，具体提取哪些特征需要根据实际应用场景来确定。
2、分类识别：在提取出有用的特征之后，就需要利用这些特征来进行分类识别。
常用的分类识别方法包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、神经网络等。
3、结果输出：智能解译系统需要将分类识别的结果以易于理解的方式输出，例如生成报告、绘制图表等。
三、总结遥感影像快速处理与智能解译系统是遥感技术发展的重要方向，它可以大大提高遥感影像的处理速度和解译精度，从而为各领域的决策提供更准确、更及时的数据支持。
虽然现有的系统已经取得了很大的进展，但是仍存在一些挑战和问题需要解决，例如如何进一步提高处理速度和解译精度，如何更好地适应各种复杂的应用场景等。
遥感图像处理与分析技术的发展趋势
遥感图像处理与分析技术的发展趋势随着遥感技术的不断发展和进步，越来越多的遥感数据被获取到并被应用到各种领域中。
然而，在大量的遥感影像中，如何提取出所需的信息和数据，进一步研究遥感图像的信息，是遥感图像处理与分析技术的重要方向。
本文将从影像处理与分析两个角度来讨论遥感图像处理与分析技术的发展趋势。
一、遥感图像处理技术的发展趋势1. 数字化数字化是遥感图像处理的基础，也是其发展的前提。
在遥感图像的获取过程中，通常需要使用许多成像传感器，获取到大量的数据后，需要进行数字化处理才能获得高质量的遥感图像。
数字化技术能够移除遥感图像中的噪声和不必要的信息，还能够提高遥感图像处理的效率。
2. 智能化智能化处理是遥感图像处理的一大发展趋势。
随着计算机应用的发展以及人工智能技术的进步，人工智能技术已经被应用到遥感图像处理中。
智能化处理能够利用计算机算法进行遥感图像自动分析，如目标自动检测、红外图像处理等。
智能化处理不仅可以提高遥感图像分析精度，也能够提高分析处理的效率。
3. 高分辨率遥感图像处理随着国内外遥感图像技术的快速发展，高分辨率遥感图像已经成为遥感图像处理发展的重要标志。
高分辨率遥感图像处理技术的目标是提取大量详细的空间信息，如地图、城市规划、资源研究、环境监测等方面。
高分辨率遥感图像处理技术因其高精度、高分辨率和强大可靠性，在城市规划、林业、水资源和农业等领域已有广泛应用。
二、遥感图像分析技术的发展趋势1. 特征提取特征提取是遥感图像分析的重要环节，该技术能够从大量的遥感影像中提取出具有重要意义的信息和数据。
遥感图像的特征提取可以通过遥感影像自动解算和特征选择工具实现，提高遥感图像分析的精度和效率。
在这个过程中，通常会使用计算机视觉技术和机器学习技术。
2. 遥感图像分类遥感图像分类是将特定的地物或目标从遥感图像中抽象出来，进行半自动和自动识别。
遥感图像分类可以分为监督和非监督两种方法。
监督的分类方法是根据已知的地物类型和特性建立分类模型，然后将这个模型用于其他遥感数据的分类。
第8章遥感图像自动识别分类
• 本健康但错判断为癌症：存伪，虚惊一场；
第八章 遥感图像自动识别分类 §8.1 基础知识
三、模式识别系统
1、数据获取: 图像，波形，物理参量 2、预处理: 去噪、增强、退化复原 3、特征提取与选择 4、分类决策
4、其它方法：模拟退火法、遗传算法等。
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第八章 遥感图像自动识别分类 §8.3 分类器设计
• 本课主要内容 • 分类器（判别准则）概念 • 最小错误率分类器（Bayes 准则） • 线性判别分类器 （Fisher准则） • 非线性判别分类器（最短距离法） • 本课重点内容 • Bayes判别准则 • 最短距离分类器
主分量变换的优良特性 1、变换后Y的协方差阵是对角阵，表明新特征矢量直接 彼此不相关 2、变换后，信息主要集中在前几个主成分中，根据统 计，对于landsat MSS四个波段的影像经KL变换后， PC1占90%的总信息量，PC2占7%的总信息量，PC3和 PC4共占3%的总信X息2 量。 Y2（第二分量）
第八章 遥感图像自动识别分类 §8.4 监督/非监督分类
• 上节主要内容 • 贝叶斯分类器 • 线性分类器（以Fisher准则为例） • 非线性分类器（以最短距离方法为例） • 本节主要内容 • 监督分类的思想 • 监督/非监督分类的区别 • 监督分类步骤 • K-均值聚类算法
第八章 遥感图像自动识别分类 §8.4 监督/非监督分类
参数估计：点估计/区间估计/最大似然估计 非参数估计：Parzen窗法、k-近邻估计法 Bayes分类器的理论作用大于实际作用 能否直接利用特征设计分类器呢？
第八章 遥感图像自动识别分类 §8.3 分类器设计
计算机视觉技术在遥感图像分析中的应用研究
计算机视觉技术在遥感图像分析中的应用研究计算机视觉技术在遥感图像分析中的应用研究近年来备受关注。
随着遥感技术和计算机视觉技术的飞速发展，二者结合为遥感图像分析提供了更广阔的应用场景和更高的效率。
本文将探讨计算机视觉技术在遥感图像分析中的应用，并讨论其在资源管理、环境保护和灾害监测方面的重要价值。
一、计算机视觉技术的基本原理计算机视觉技术是指通过计算机对图像进行处理、分析和理解的一门技术。
其基本原理包括图像获取、图像处理和图像识别。
1. 图像获取：遥感图像通过航空遥感和卫星遥感等方式获取。
这些图像由于含有丰富的地表信息，可以用于实现对地表自然环境和人类活动进行观测和监测。
2. 图像处理：通过对遥感图像进行预处理，包括去噪、增强和边缘检测等，可以提高图像质量，为后续分析提供更准确的数据。
3. 图像识别：计算机视觉技术可以通过机器学习算法和深度学习模型实现图像的识别和分类。
该技术可以将图像中的目标分割出来，并进行物种识别、目标检测等分析。
二、计算机视觉技术在资源管理中的应用资源管理是遥感图像分析的一个重要领域。
计算机视觉技术可以帮助实现对土地利用变化、森林资源、水资源等方面进行快速和准确的监测和评估。
1. 土地利用变化监测：计算机视觉技术可以通过对多时段的遥感图像进行对比和分析，实现对土地利用变化的监测。
比如，可以通过监测农田面积的变化来评估农业可持续发展状况，进而制定相应的政策措施。
2. 森林资源管理：计算机视觉技术可以快速准确地对森林资源进行评估和监测。
通过对遥感图像中的森林类型、蓄积量以及森林火灾等进行分析，可以帮助制定森林资源保护和管理的措施，促进森林可持续利用。
3. 水资源管理：通过计算机视觉技术对遥感图像中的水体进行监测，可以实现对水资源的评估和管理。
例如，可以通过分析水体面积和水质变化来判断水资源的利用情况，进而制定合理的水资源管理策略。
三、计算机视觉技术在环境保护中的应用计算机视觉技术在环境保护中具有广泛的应用前景。
遥感图像自动识别分类
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B5
水 B7
地物与光谱特征空间的关系
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特征点集群在特征空间中的分布大致可 分为如下三种情况：
Bj
理想情况——不同
类别地物的集群至
植被
少在一个特征子空
间中的投影是完全
可以相互区分开的
。
Bi
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一般情况——无论在总的特征空间中，还是 在任一子空间中，不同类别的集群之间总是 存在重叠现象。这时重叠部分的特征点所对 应的地物，在分类时总会出现不同程度的分 类误差，这是遥感图像中最常见的情况。
► 最大似然法 根据概率判别函数和贝叶斯判别规则来
进行的分类称为最大似然分类法。
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概率判别函数：把某特征矢量X落入某 类集群wi的条件概率P (wi/X)当成分类判决 函数（概率判决函数）。
贝叶斯判别规则：把X落入某集群wi的 条件概率P (wi/X)最大的类为X的类别。
贝叶斯判别规则以错分概率或风险最小 为准则的判别规则。
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特征变换的目的：
► 减少特征之间的相关性，使得用尽可能 少的特征来最大限度地包含所有原始数 据的信息。
► 使得待分类别之间的差异在变换后的特 征中更明显，从而改善分类效果。
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特征变换的方法：
主分量变换 哈达玛变换 生物量指标变换 比值变换 穗帽变换
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特征选择的目的： 用最少的影像数据最好地进行分类。
另外还有一种现象，分类是正确的，但 某种类别零星分布于地面，占的面积很小， 我们对大面积的类型感兴趣，因此希望用综 合的方法使它从图面上消失。
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多数平滑:平滑时中心像元值取周围占多数的类别。
遥感图像的判读
获取遥感图像的目的在于提取和分析人类感兴趣的地物信息。
目视判读是遥感信息提取的基础方法，也是目前最为准确和最常用的方法。
即使作为发展趋势的计算机自动提取，仍需要以目视判读为基础和以目视判读为标准。
进行遥感图象目视判读时必须充分运用地物目标时空分布的规律性，如气候、植被、土壤等景观要素的纬度地带性、经度相关性、高度垂直带性、物候季节性等。
要密切注意各类地物目标之间的相关规律，有些规律现象表现得比较稳定明确，如水平地带性、垂直带性等，有些现象则具有随机性、不确定性和模糊（或过渡）性，例如地震（带）的分布，土壤分布等受很多因素的影响。
应充分利用各种解译标志，包括直接标志和间接标志，相互补充，彼此验证。
只要坚持以遥感成像机理与专业知识、规律相结合的指导思想，通过实践，不断探索和总结，就能归纳出具有相对普遍性与稳定性的解译标志，并举一反三灵活应用这些解译标志进行正确的判读，目视判读可分为航空图像判读和卫星图像判读。
一、航空像片目视判读航空像片目视判读是凭借人眼观察或借助简单仪器对航片进行分析和量测，以获取所需要的地面各种信息的过程。
在航空像片上，不同地物有其不同的影像特征，这些特征是判断地物的依据，我们称作判读标志。
判读标志是地物自身性质、形态等特征在像片上的反映。
因而根据判读标志可以直接从像片上辨认出地物的属性及其空间分布等特征。
一般地，把影像形状、大小、色调与阴影作为常用的航片判读标志。
1、形状任何地物都具有一定的几何形状。
由于地物各部分反射光线的强弱不同，所以在像片上反映出相应的形状，依据影像的形状特征，就可以辨认出其相应的地物。
例如：居民地的房屋影像一般均表现为规则的方块形状，河流常呈弯曲的条带状，公路常呈笔直的线状且灰度浅亮，湖泊常呈不规则的封闭区间，等等。
2、大小地物影像的（尺寸）大小，不仅能反映地物的一些数量特征，而且还能据此判断地物的性质。
例如单轨铁路和双轨铁路从形状上往往不易区分，但量算它们的宽度，则容易区分。
遥感图像解译技术概述 (2)
0引言自20世纪60年代以来，特别是80年代以后，航天技术、传感器技术、控制技术、电子技术、计算机技术及通讯技术的发展，大大地推动了遥感技术的发展。
各种运行于太空中的遥感平台多尺度、多层次、多角度、多谱段地对地球进行着连续观测，各种先进的对地观测系统源源不断地向地面提供着丰富的数据源[1-2]。
如何从海量遥感数据中及时、准确地获取所需信息并加以利用，一直是我们急需而又难以解决的问题之一。
遥感影像解译技术是随着遥感技术的产生而诞生的，传感器获取的数据必须经过处理和解译才能成为有用的信息。
所谓遥感影像解译就是对遥感图像上的各种特征进行综合分析、比较、推理和判断，最后提取出各种地物目标信息的过程。
遥感影像解译包括目视解译、人机交互解译、基于知识的遥感影像解译、影像智能解译(即自动解译)等[3]。
遥感解译经历了从人工解译到半自动解译，正在向全智能化解译的方向发展。
1遥感图像解译的基本概念1.1遥感图像解译的定义遥感图像解译，是通过遥感图像所提供的各种目标特征信息进行分析、推理与判断，最终达到识别、量测目标或现象的目的。
遥感图像的解译过程，可以说是遥感成像的逆过程。
即从遥感对地面实况的模拟影像中提取遥感信息、反演地面原型的过程。
遥感图像解译分为：图像识别、图像量测和图像分析。
1.2遥感影像解译方法遥感影像解译方法分为：遥感影像目视解译、人机交互式解译方法、应用多种技术的遥感图像半自动解译[4]。
⑴在目视解译中，解译者的知识和经验起主要作用，难以实现对海量空间信息的定量化分析。
长期以来,目视解译是地学专家获得区域地学信息的主要手段。
陈述彭先生曾肯定了目视解译方法,认为目视解译不是遥感应用的初级阶段,或者是可有可无的,相反,它是遥感应用中无可替代的组成部分,它将与地学分析方法长期共存、相辅相成[5-6]。
⑵人机交互式解译方法，随着遥感手段不断地更新,遥感数据大量增加，这对遥感信息的处理和解译提出了挑战，如何更充分地利用这些数据是遥感界急需解决的问题。
基于大数据的遥感图像智能识别方法研究
基于大数据的遥感图像智能识别方法研究摘要：遥感图像技术是根据电磁波理论而提出的，结合先进的人在卫星采集地球表面上的电磁辐射信息，并通过遥感技术获取到相应的遥感图像，从而为地理测绘、天气观察以及军事侦查等领域广泛的使用。
但随着大数据时代的来临，AI技术以及其它深度学习技术的不断提升，传统的遥感图像识别方法已经无法满足更加精细化的工作需求。
对此，本文提出一种新的基于大数据的遥感图像智能识别方法，从而使遥感图像识别得到更高的识别效果，进一步扩大遥感图像技术的使用范围。
关键词：大数据；遥感图像；智能识别；特征提取引言人工智能简称AI，为计算机科学的分支，主要是通过一定的方法、技术让机器具备类人思维与反应，让机器能够如人般思考，如人工智能打败围棋选手，机器人做出高难度动作后空翻等，人工智能的强大促使着人们不断地研究智能技术及其应用。
而就人工智能的研究反向而言主要为机器视觉、机器人学、认知推理、博弈伦理、机器学习等，其中，在测绘遥感技术中主要应用有机器视觉、机器学习、认知推理，通过人工智能的应用，为测绘遥感带来了天翻地覆的变化，同样也带来了巨大的挑战，必须想方设法地突破行业限制，优化技术应用，促进测绘遥感技术的发展。
一、大数据技术概述大数据技术对社会生产生活中所产生的各种数据进行科学筛选，并从中快速获取具有研究价值的数据信息的一种新型产业类技术形式。
在大数据技术中，大数据的采集、预处理、管理、储存、分析以及应用等都是其核心技术。
由此可见，对大数据处理技术而言，核心并不仅仅在于海量数据信息的处理，而是在海量数据信息中发现有价值的信息，并将其应用到特定领域。
大数据技术不仅可以处理庞大的信息，还具备非常快的计算速度，且能够对多样化的数据进行处理。
相较于网络数据的传统分析和处理技术，大数据技术的优势主要表现在以下几个方面。
第一，它有庞大的数据体，其储存单位可以从TB（太字节）直接跃升到PB（拍字节），且这种以PB为单位的数据储存方式已经广泛应用到各大企业中，由此可充分证明大数据技术自身所具有的海量性特征。
2_遥感图像处理系统及基本概念
遥感图像处理与分析（二）Remote Sensing Image Processing and Analysis第二章 遥感图像处理系统及基本概念遥感图像处理系统介绍 ¾ 数字图像处理的基本概念¾一、遥感图像处理系统介绍基本要求与分类¾¾¾以计算机系统为核心的、处理和分析图像信息的 系统。
从巨型机到微机都可构成图像处理系统。
但与一 般计算机系统相比较，数字图像处理系统必须具 备图像输入和输出的专用设备。
且要求： ① 存储容量要大； ② 处理速度要快； ③ 人机交互要方便。
随着计算机技术的发展，图像处理系统也出现了 多功能、小型化和普及化的趋势。
遥感图像处理系统大容量图 大容量图 像存储 像存储 图像输入 图像输入 图像运算 图像运算 处理 处理 终端 终端 图像输 图像输 出 出¾一个遥感图像处理系统包括：遥感图像的获取设备（传感器） 图像处理软件 计算机 输入数据存储装置 输出数据存储装置 图像的输出和显示设备图像处理输入（传感器数据）格式1、图像处理的软件部分 它是各种基本的的图像处理程序，包括： 图像显示 图像变换 图像灰度处理 图像几何处理 图像匹配 图像分类 等等。
专业遥感图像处理系统、通用系统图像显示 格式：BMP 大小：256×256 像素深度：8 色彩模式：灰度 图像大小：65K反色阈值化窗口变换灰度拉伸均衡化原图像、水平、垂直镜像、平移图像的转置和旋转图像匹配遥感图像分类是模式识别技术在遥感技术领域的具体应用。
对遥感图像中地物的光谱信息和空间信息进行分析，选择特征，并用将特征控件划分为若干不重叠的子区间，然后将图像中各象素分到各子空间中去。
根据是否给定非类的类别可分为：监督分类和非监督分类。
ERDAS IMAGINEERDAS IMAGINE是美国ERDAS公司开发的专业遥感图像处理与地理信息系统软件，以模块的方式提供给用户，可使拥护根据自己的应用要求，资金情况合理的选择不同的功能模块极其不同功能模块的组合。
遥感自动分类实验报告
一、实验背景随着遥感技术的快速发展，遥感图像在资源调查、环境监测、灾害预警等领域发挥着越来越重要的作用。
遥感图像自动分类技术作为遥感信息提取的关键技术之一，旨在通过计算机自动识别和分类遥感图像中的地物信息，提高遥感数据的应用效率。
本实验旨在通过实践操作，了解遥感图像自动分类的原理和方法，掌握遥感图像处理软件ENVI的操作，并分析实验结果。
二、实验目的1. 理解遥感图像自动分类的原理和方法。
2. 掌握遥感图像处理软件ENVI的操作，包括图像预处理、特征提取、分类器选择、分类结果分析等。
3. 分析实验结果，评估分类精度，并探讨提高分类精度的方法。
三、实验原理遥感图像自动分类的基本原理是：根据遥感图像中地物的光谱特征、纹理特征等，将图像分割成不同的类别。
常见的分类方法包括监督分类、非监督分类和混合分类。
1. 监督分类：在分类前，需要先对遥感图像进行人工标注，提取训练样本，然后利用训练样本建立分类模型，对图像进行分类。
2. 非监督分类：无需人工标注，根据图像自身特征，自动将图像分割成不同的类别。
3. 混合分类：结合监督分类和非监督分类的优点，先进行非监督分类，得到初步分类结果，然后根据需要选择部分类别进行监督分类。
四、实验步骤1. 数据准备：收集实验所需的遥感图像，包括原始图像、参考数据等。
2. 图像预处理：对遥感图像进行辐射校正、几何校正等预处理操作，提高图像质量。
3. 特征提取：根据实验需求，选择合适的特征提取方法，如光谱特征、纹理特征等。
4. 分类器选择：根据实验数据和特征，选择合适的分类器，如最大似然分类器、支持向量机等。
5. 分类结果分析：对分类结果进行精度评估，分析分类误差，并探讨提高分类精度的方法。
五、实验结果与分析1. 实验数据：本次实验选用某地区Landsat 8影像作为实验数据，影像分辨率为30m，包含10个波段。
2. 预处理：对Landsat 8影像进行辐射校正和几何校正，提高图像质量。
06遥感图像计算机分类
2、非监督分类
（2）动态聚类法（ISODATA） ➢ 在初始状态给出图像粗糙的分类，然后基
于一定原则在类别间重新组合样本，直到 分类比较合理为止。 ➢ 在分类过程中类别数可以变化，某个像元 可能被分为不同的类。
2、非监督分类
非监督分类的优缺点
➢ 主要优点：
✓ 不需要预先对研究区广泛了解和熟悉 ✓ 人为误差的机会减少 ✓ 独特地、覆盖量小的类别均能被识别
三、图像分类中的有关问题
2、提高遥感图像分类精度受到限制
大气状况的影响 下垫面的影响 云朵覆盖 不同时相 地物边界的多样性
§4、遥感图像专家解译系统
专家系统：把某一特定领域的专家知识 与经验形式化后输入到计算机中，由计算 机模仿专家思考问题与解决问题，是代替 专家解决专业问题的技术系统。
一、遥感图像解译专家系统的组成
1、图像处理与特征提取子系统：包括图像处理、 地形图数字化、精纠正、特征提取，结果存贮 在遥感数据库内。
2、遥感图像解译知识获取系统：获取遥感图像 解译专家知识，并把专家知识形式化表示，存 贮在知识库中。
3、狭义的遥感图像解译专家系统。
二、图像处理与特征提取子系统
1、图像处理： ➢ 图像滤波可消除图像的噪声； ➢ 图像增强可突出目标物体与背景的差异； ➢ 大气纠正可消除大气散射、雾霁等影响； ➢ 几何精校正后的数字影像可与专题图精确复
例如，1-7波段亮度值是特征变量 x1,x2,…,x7；组合运算也可产生特征变 量。
1.概述
遥感图像分类中所用统计特征变量：
局部统计特征变量：将数字图像分割为 不同识别单元，在各单元内分别抽取的统计 特征变量（如描述纹理的特征量）。
1.概述
利用统计特征变量进行分类，需要：
测绘技术中的遥感影像处理方法详解
测绘技术中的遥感影像处理方法详解遥感技术是当今测绘领域中不可或缺的一项重要技术，通过利用卫星、飞机等遥感平台获取的地球表面影像，可以为地质勘探、环境监测、城市规划等领域提供丰富、准确的地理信息数据。
遥感影像处理是遥感技术中的一种核心技术，本文将对其中的几种常用的处理方法进行详解。
1. 影像预处理遥感影像预处理是指在进行后续处理之前，对原始影像进行一系列的校正、增强等操作，以提高影像的质量和可用性。
其中包括几何纠正、辐射校正和大气校正等步骤。
几何纠正主要是针对影像中的几何畸变问题进行校正，通常包括影像配准、去除地形效应以及去除大地畸变等处理。
影像配准是指将不同卫星或不同时间拍摄的影像进行精确对准，使得它们能够在同一坐标系下进行比较和分析。
去除地形效应是为了消除由于地表起伏引起的影像变形，以确保影像中对地物的位置和形状描述准确。
去除大地畸变是为了消除地球曲面引起的影像形变，通常采用像点的投影转换和校正等方法。
辐射校正是为了将影像中的数字计数值转换为大气无影响的地表辐射亮度值，从而能够实现不同时间、不同地域之间的比较研究。
常用的辐射校正方法有分级灰度线性变换法、大气校正法和无标定性辐射校正法等。
大气校正是为了消除大气介质对遥感影像的影响，以准确获取地表反射率信息。
常用的大气校正方法有大气能见度法、基于粒子传输函数的大气校正法以及辐射传输模型法等。
2. 影像分类遥感影像分类是将影像中的像素分为不同的类别，以实现对地物类型的识别和区分。
常用的影像分类方法包括无监督分类和监督分类两种。
无监督分类是指在不需要先验知识的情况下，根据像素的相似性进行聚类分组，从而得到影像中各个类别的统计信息。
常用的无监督分类方法有K均值聚类法、高斯混合模型法以及自组织映射法等。
监督分类是在事先提供类别标记的训练样本的基础上，通过对样本进行特征提取和模式识别，从而对整个影像进行分类。
常用的监督分类方法有最大似然法、支持向量机法、人工神经网络法以及决策树法等。
遥感图像分类与目标识别
遥感图像分类与目标识别随着近年来遥感技术的飞速发展，遥感图像分类与目标识别逐渐成为了遥感应用领域中的重要研究方向。
在计算机视觉和模式识别的支持下，遥感图像分类和目标识别的精度和效率不断提高，为环境监测、城市规划等方面提供了有力的支持。
一、遥感图像分类遥感图像分类是将遥感图像中的像素点划分为不同的地物类型的过程。
它是遥感图像分析的基础和核心内容之一。
遥感图像分类通常分为有监督分类和无监督分类两种方法。
有监督分类是利用对样本地物类型已知的遥感图像进行训练，建立分类模型，对另一张遥感图像进行分类的方法。
在建立分类模型时，我们需要选取一定数量的代表性样本，对这些样本进行特征提取和分类标签的标注。
常用的有监督分类方法包括最小距离分类法、最大似然分类法、支持向量机分类法等。
无监督分类则是不依赖于已有的分类标签信息，而是只基于遥感图像自身的统计特征，将像素点划分为不同的类别的方法。
无监督分类通常采用聚类法完成，常用的聚类方法有K-Means聚类法、ISODATA聚类法等。
二、目标识别目标识别是指对遥感图像中的特定地物进行检测定位并识别的过程。
目标识别是遥感图像分析中的高级应用，具有重要的现实意义。
常见的遥感图像目标识别任务包括道路提取、建筑物提取、水体提取等。
道路提取是目前遥感图像目标识别应用中的重要研究方向。
由于道路网在城市规划和交通管理中的重要性，对道路提取算法的精度和效率有较高的要求。
现有的道路提取算法包括基于图形学的方法、基于分割的方法、基于深度学习的方法等。
建筑物提取是遥感图像目标识别的另一个热点研究方向。
随着城市化进程的不断加快，建筑物信息的获取和更新成为了城市管理和规划的重要内容。
建筑物提取算法主要包括基于图形学的方法、基于分割的方法、基于纹理特征的方法、基于光谱信息的方法等。
水体提取是指对遥感图像中的水源、河流、湖泊等水体类型进行提取的过程。
它在自然资源管理和环境监测中具有重要的应用价值。
常用的水体提取算法包括基于周边像元的分水岭算法、基于对象的多尺度分割算法、基于最大似然法的分类算法等。
卫星遥感图像解译基本方法
卫星遥感图像解译基本方法卫星遥感技术是一种通过卫星获取地表信息的方法，利用遥感图像可以得到各种地物、地貌和地理信息。
然而，遥感图像的解译对于准确地理分析和资源管理至关重要。
本文将介绍几种常见的卫星遥感图像解译基本方法。
一、目视解译法目视解译法是最基本的遥感图像解译方法，主要通过人眼观察和识别图像上的地物。
这种方法可以快速获取信息，但准确性有限。
目视解译法常用于初步查看遥感图像，进行初步的地物分类。
二、特征识别法特征识别法是通过对图像上的特征进行分析和识别来进行解译。
这些特征可以是地物的形状、大小、颜色等。
特征识别法可以用于地物的分类和提取，但对于复杂地物和噪声的处理能力较差。
三、数字图像处理法数字图像处理法是利用计算机对遥感图像进行处理和分析的方法。
这种方法可以通过图像增强、过滤、变换等操作来改善图像质量，并提取图像上的信息。
数字图像处理法能够处理大量的遥感数据，提高解译的准确性和效率。
四、机器学习方法机器学习方法是利用机器学习算法对遥感图像进行分类和解译的方法。
这些算法可以通过训练模型来自动识别和分类图像上的地物。
常见的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和神经网络（Neural Network）等。
机器学习方法能够处理复杂的地物和噪声，并具有较高的准确性。
五、交叉验证方法交叉验证方法是一种通过对多个遥感图像进行对比和验证的方法。
通过对比不同图像上的相同地物或地貌，可以提高解译的准确性。
交叉验证方法常用于验证数字图像处理和机器学习方法的结果，并查找解译过程中的错误和不确定性。
综上所述，卫星遥感图像解译有多种基本方法，包括目视解译法、特征识别法、数字图像处理法、机器学习方法和交叉验证方法等。
这些方法可以根据不同的需求和数据情况进行选用和组合，以提高解译的准确性和效率。
在实际应用中，解译人员可以根据具体情况选择适合的方法，并结合地理知识和专业经验进行解译分析。
计算机视觉技术在遥感领域中的实际应用方法
计算机视觉技术在遥感领域中的实际应用方法计算机视觉技术是指借助计算机处理和分析图像数据的一门技术。
它结合了图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的技术，广泛应用于图像分析、检测、识别等领域。
在遥感领域中，计算机视觉技术发挥着重要作用，可以帮助实现遥感图像的自动分析和解读。
首先，计算机视觉技术在遥感领域中的一个重要应用是目标检测和识别。
遥感图像中包含了丰富的地物信息，通过计算机视觉技术可以自动识别并提取关键的地物目标，如建筑物、道路、农田等。
这对于城市规划、土地利用等领域具有重要意义。
计算机视觉技术可以通过图像分割、特征提取和分类等方法，实现对目标的自动定位、检测和识别。
其次，计算机视觉技术在遥感图像解译中也发挥着重要作用。
遥感图像包含了丰富的地物信息，但如何准确解译和理解这些信息却是一个复杂的问题。
利用计算机视觉技术可以将遥感图像进行语义分割，即将图像中的每个像素分类标注，从而实现对地物的准确解译。
除了语义分割，计算机视觉技术还可以通过目标检测、特征提取和模式识别等方法，实现对遥感图像的准确解译和理解。
另外，计算机视觉技术还在遥感图像的变化检测和监测中具有广泛应用。
遥感图像可以提供不同时间点的地理信息，通过计算机视觉技术可以比较不同时间点的遥感图像，自动检测出地物的变化情况。
这对于城市更新、环境监测等领域具有重要意义。
计算机视觉技术可以通过图像配准、差异检测和变化分析等方法，实现对遥感图像变化的自动监测和分析。
此外，计算机视觉技术还可以在遥感图像重建和增强中发挥作用。
遥感图像存在一定的噪声和模糊度，影响了图像的质量和可用性。
利用计算机视觉技术可以对遥感图像进行去噪和增强处理，提高图像的清晰度和可视化效果。
计算机视觉技术可以通过滤波、增强和去除伪影等方法，实现对遥感图像的重建和增强。
综上所述，计算机视觉技术在遥感领域中有着重要的实际应用方法。
它可以帮助实现遥感图像的目标检测和识别、解译和理解、变化监测和分析、重建和增强等功能。
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38
39
；
40
遥感图像多种特征的提取
地物边界跟踪法 点状和面状 线状 形状特征提取
41
空间关系特征提取
方位关系 包含关系 相邻关系 相交关系 相贯关系
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对像元模式所属类别进行判断的依据。对某一未知类别的像元模式 计算出在各个不同类别的判别函数中的值后，就可用判别规则来判定 其所属类别。
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1、最大似然法
基本思想：样区内的各类别集群在光谱特 征空间中的概率分布函数为先验已知，对于 样区外的任一未知像元，分别计算它落于各 类别区域内的概率，其概率值最大的相应类 别就是该像元应属的类别。 建立在贝叶斯准则的基础上，错分概率最 小的一种方法。
X [ x1 , x 2 , , x n ]
2、特征（Feature）：在多波段图像中，每个波段可看 作一个变量，称为特征变量。 波段： 光谱波段、派生波段（纹理、上下文关系、 波段比等）、辅助数据（非遥感数据，如DEM、土 壤类型等）。
8
3、特征空间：多个特征可构成多维特征空间。 每个像元对应特征空间中的一个点 4、同类地物所对应像元在特征空间中呈点集群分布。一个点 群代表何类地物，可以通过和已知地物类别相比较的方法解 决；或通过实地抽样检查的方法来解决。
|
1 2
( 2 )
n 2
exp
T 1 (X M ) 2
1 N
1
(X M )
M [m1 , m 2 , , m n ]
11 21 n1
mi
1n
k
x ik
12 22
2n
n2
3
一、概念
遥感图像的计算机分类，是通过模式识别理 论，利用计算机将遥感图像中的像素自动分成 若干种地物类别的方法。是图像信息提取的重 要途径。
遥感数据
地物信息
土地覆盖/土地利用分类、森林类型、植被类型、岩性类型、……
4
当前多数计算机图像处理系统，均利用图 像的光谱信息特征进行统计识别分类，色 调信息是其依据，目视解译中的逻辑推理 法只有在能模拟人类对信息的观察，分析 及经过大脑加工的条件下，才能应用与计 算机图像识别。
6
遥感图像自动分类——模式识别理论的应用
理论依据：不同的地物具有不同的光谱特征（数字图像 上的光谱差异性）；同类地物具有相同或相似的光谱特 征（数字图像上的光谱相似性）。 目标：给图像中的每个像元一个类别。
7
遥感图像自动分类
1、模式（Pattern）：即像元模式，指每个像元在多波 段图像中对应的一组值。
5
二、基本原理
模式识别理论
模式：某种事物的标准形式。不同类别的事物具有不同 的模式；相同类别的事物模式相同或相近。 模式识别：对待识别的模式做一系列的测量，并将测量 结果与“模式字典”中一组典型的测量值相比较；若和 字典中某一“词目”的比较结果是“吻合”或“较吻 合”，则将待分类模式归为该类。 模式识别系统
20
概率判别函数：
某特征矢量Ｘ落入某类集群 i 的条件概 率 P ( | X ) 。
i
根据贝叶斯准则，有：
P ( i | X )
P ( i )
P ( X | i ) P ( i ) P(X )
为 i 类出现的概率，先验概率；
P(X |i)为 i P ( i | X )
18
分类基本思想
地物类别与特征空间中的区域相联系； 类别划分就相当于用合适的边界对特征空间进行区域划分； 判断像素的类型实际上是看其所对应的特征矢量落入特征空间的哪个区域。
判别函数
描述某一未知类别的像元模式属于某个类别的情况的函数，如 属于某个类别的条件概率。不同的类别有各自不同的判别函数。
判别规则
Ｋ—均值聚类法 ISODATA算法动态分析
平行管道法聚类分析（基于最邻近规则探测法）
分级集群法
…
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ISODATA算法聚类分析
33
聚类过程 类别中心的变化
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例：对MSS影像的10个像元进行非监督分类
4 5 6 7 1 20 30 20 3 2 25 33 19 4 3 22 31 21 4 4 21 29 22 3 5 19 27 18 2 6 20 40 63 70 7 19 39 60 72 8 21 42 65 74 9 18 45 62 71 10 19 41 61 75
• 距离测度
• 散布矩阵测度 类内散布矩阵 类间散布矩阵 总体散布矩阵
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特征提取 （Feature Extraction）
将原有的m个测量值集合通过某种变换，产生n （小于m）个相关性更弱的、使类别间差异更加明显 的新特征，从而改善分类的效果。
主分量变换
哈达马变换
穗帽变换
比值变换和生物量指标变换
图11-2 地物与光谱特征空间的关系
9
5、特征点集群在特征空间中的 分布：
理想情况：不同类别地物的集 群至少在一个特征子空间中的投 影是完全可以相互区分的。 典型情况：不同类别地物的集 群，在任一子空间中都有相互重 叠的现象，但在总的特征空间中 是可以完全区分的。 一般情况：无论在总的特征空 间中，还是在任一子空间中，不 同类别的集群之间总是存在重叠 现象。
遥感图像 计算机自动识别
1
判读：
对遥感图像上的各种特征进行综合分析、比较、 推理和判断，以提取出所感兴趣的信息。
目视判读 自动判读 遥感图像自动判译专家系统
图像识别（判读）的本质是分类，分好类了，结合 对照地面类型便可对图像进行识别。
2
主要内容：
概念 基本原理 分类过程 概率统计的分类方法
三维光谱特征空间
10
6、计算机分类时，只要能确定地物类别在特征空间中的 位置、范围和地物类别的边界就完成了分类的任务。
位置——是一个点群的中心，计算图象
灰度的均值向量（即数学期望）；
范围——计算图象灰度的标准差向量
（或协方差矩阵），即点群的离散程度；
边界——应用判别函数（或边界函数）
鉴别图象像元的类别归属。
11
三、分类过程 预处理（大气校正、几何校正、配准）
特征选择（提取）
分类
后处理和精度评价
制作分类专题图
12
特征选择 （Feature Selection）
即在所有的特征影像中，选择一组最佳的用来分类 的特征影像的过程。 结合影像本身的特征，针对所希望 区分的类别问题进行选择。 用定量的方法选择：
27
28
监督分类法主要步骤：
（1）确定类别数 （2）特征变换和特征选择
（3）选择训练样区
（4）确定判别函数和判别规则
（5）根据判别函数和判别规则对非训练 样区的图像区域进行分类。
29
30
（二）非监督分类—聚类分析
Unsupervised Classification
集群分析
直接比较样本中各事物之间的性质，将性质相近的分在同一类， 而将性质差异比较大的分在不同类。
i j
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距离判别函数
1、马氏距离 2、欧氏距离
d
d Mi ( X M i )
T
T
1 i
(X M i)
3、计程距离 4、…
Ei
( X M i ) ( X M i ) || X M
m
i
||
2
d Ti
j 1
| X
j
M
ij
|
25
26
3、平行管道法（盒式分类法）
类中出现Ｘ的条件概率，似然概率；
为Ｘ属于 i 类的后验概率。
贝叶斯判别规则：
若对于所有可能的ｊ＝1，2，…，m；（j不等于i） 有 P ( i | X ) P ( j | X ) ，则X属于 i 类。
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类的概率分布计算：
假设同类地物在特征空间服从正态分布
P(X |i) |
14
遥感图像
15
自动分类结果
16
分类专题图
分类专题图
17
四、分类方法 （一）监督分类--训练分类法
Supervised Classification
分析者在图像上对每一种类别选取一定数量的训练区，通过 所选择代表各类别的已知样本(训练区)的像元光谱特征，事先 取得各类别的参数，确定判别函数和相应的判别规则，从而 进行分类。
不施加任何先验知识，仅凭遥感影像上地物 的光谱特征分布规律进行自然“聚类”。
分类结果只是对不同类别达到了区分，但并 不能确定类别的属性。
分类结束后，利用目视判读或实地调查等方 法确定类别属性。
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聚类算法
计算出像元之间的相似性矩阵，找出最高相关像元，形成集群心 选择若干个模式点作为聚类的中心，每一中心代表一个类别； 按照某种相似性度量方法将各模式进行归类，形成初始分类； 由聚类准则判断初始分类是否合理，如果不合理就修改分类； 反复迭代，直到分类合理为止。
nn
ij
1 N
k
( x ik m i )( x jk m j )
22
23
2、最小距离法
基本思想是计算未知类别的特征矢量X到各类 别集群之间的距离，哪类离它最近，X就属于 哪类。 判 (X ) j 若对于所有的比较类 j=1，2，…，m；（ i 不等 于i），有 ，则X属于第 类。