遥感影像的分类处理
遥感影像分类方法及其比较分析
遥感影像分类方法及其比较分析遥感影像分类是一种将遥感影像中的像素划分为不同类别的过程。
它是遥感技术中最重要的应用之一，可以提供大量详细的地表信息，对于农业、林业、城市规划等领域具有广泛的应用价值。
本文将探讨几种常用的遥感影像分类方法，并对它们进行比较分析。
一、基于像素的分类方法基于像素的分类方法是最常用的遥感影像分类方法之一。
它通过对遥感影像中的每个像素进行分类，将其划分为不同的类别。
这种方法的优点是简单易懂，适用于各种类型的遥感数据。
但是，由于忽略了像素周围的空间信息，容易在复杂地物的分类中出现错误。
同时，像素的分类结果不具备连续性，不适用于一些需要连续空间分布信息的应用。
二、基于对象的分类方法相比于基于像素的分类方法，基于对象的分类方法考虑到了空间信息。
它将相邻的像素组成的对象作为分类的基本单元，通过对对象进行分类来实现遥感影像分类。
这种方法能够更好地反映地物的形状和空间分布特征，提高分类的准确性。
但是，这种方法需要进行图像分割，对图像处理的要求较高，处理速度较慢。
三、基于特征的分类方法基于特征的分类方法是一种常见的遥感影像分类方法。
它通过提取遥感影像中的各种特征，如颜色、纹理、形状等，然后将这些特征作为分类的依据进行分类。
这种方法适用于各种类型的遥感数据，具有较高的分类准确性。
然而，在特征提取过程中，如何选择合适的特征以及如何克服特征间的冗余和相关性仍然是一个挑战。
四、基于深度学习的分类方法近年来，深度学习技术在遥感影像分类中的应用越来越广泛。
深度学习通过构建多层网络，能够自动学习特征，提高分类的准确性。
它能够处理大量的数据，适用于各种类型的遥感影像分类。
然而，深度学习技术需要大量标记好的训练样本，并且对计算资源的要求较高。
综上所述，不同的遥感影像分类方法各有优缺点。
在实际应用中，应根据具体的需求和问题选择适合的方法。
如果需要考虑地物的空间信息，可以选择基于对象的分类方法；如果需要提高分类准确性，可以选择基于特征的分类方法；如果拥有足够的标记好的训练样本和计算资源，可以选择基于深度学习的分类方法。
遥感图像分类后处理
一、实验目的与要求监视分类和决策树分类等分类方法得到的普通是初步结果，难于到达最终的应用目的。
因此，需要对初步的分类结果发展一些处理，才干得到满足需求的分类结果，这些处理过程就通常称为分类后处理。
常用分类后处理通常包括：更改分类颜色、分类统计分析、小斑点处理〔类后处理〕、栅矢转换等操作。
本课程将以几种常见的分类后处理操作为例，学习分类后处理工具。
二、实验内容与方法1. 小斑块去除Majority 和 Minority 分析聚类处理〔Clump〕过滤处理〔Sieve〕2. 分类统计3. 分类叠加4. 分类结果转矢量5. ENVI Classic 分类后处理浏览结果局部修改更改类别颜色6. 精度评价在中，分类后处理的工具主要位于 Toolbo*/Classification/Post Classification/；三、实验设备与材料装有的计算机以 ENVI 自带数据"can_tmr.img"的分类结果"can_tmr_class.dat"为例。
数据位于"...\13数据\"。
其他数据描述：•can_tmr.img ——原始数据•can_tmr_验证.roi ——精度评价时用到的验证 ROI四、实验步骤应用监视分类或者非监视分类以及决策树分类，分类结果中不可防止地会产生一些面积很小的图斑。
无论从专题制图的角度，还是从实际应用的角度，都有必要对这些小图斑发展剔除或者重新分类，目前常用的方法有 Majority/Minority 分析、聚类处理〔clump〕和过滤处理〔Sieve〕。
Majority/Minority 分析采用类似于卷积滤波的方法将较大类别中的虚假像元归到该类中，定义一个变换核尺寸，主要分析〔Majority Analysis〕用变换核中占主要地位〔像元数最多〕的像元类别代替中心像元的类别。
如果使用次要分析〔Minority Analysis〕，将用变换核中占次要地位的像元的类别代替中心像元的类别。
遥感影像土地利用分类处理流程
遥感影像土地利用分类处理流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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遥感影像处理中的分类与目标提取方法
遥感影像处理中的分类与目标提取方法遥感影像处理是利用遥感技术获取的遥感影像数据进行分析、处理和应用的过程。
在遥感影像处理中，分类和目标提取是非常重要的步骤。
分类是将遥感影像中的像素或区域划分到不同的类别中，而目标提取则是从遥感影像中提取出感兴趣的目标对象。
一、分类方法1.1 基于像素的分类方法基于像素的分类方法是将遥感影像中的每一个像素点都进行分类，常见的分类方法包括最大似然分类、支持向量机和随机森林等。
这些方法通过对每个像素的特征进行分析，将其划分到最适合的类别中。
1.2 基于目标的分类方法与基于像素的分类方法不同，基于目标的分类方法将遥感影像中的目标对象作为分类的基本单元。
例如，在城市遥感影像中，目标可以是建筑物、道路或植被等。
这种方法首先对目标进行提取，然后通过对提取的目标进行特征分析和分类。
二、目标提取方法2.1 基于形状特征的目标提取方法基于形状特征的目标提取方法主要是通过对目标的形状进行分析和比较来提取目标。
例如，可以使用边缘检测算法来提取目标的轮廓，然后通过对轮廓的形状进行分析和比较。
这种方法适用于目标具有明显边界和规则形状的情况，如建筑物和道路等。
2.2 基于纹理特征的目标提取方法基于纹理特征的目标提取方法通过对目标的表面纹理进行分析和比较来提取目标。
例如，可以使用纹理特征提取算法来提取目标的纹理特征，然后通过对纹理特征的分析和比较来判断目标。
这种方法适用于目标具有特殊的纹理特征的情况，如森林和农田等。
2.3 基于深度学习的目标提取方法近年来，随着深度学习的发展，基于深度学习的目标提取方法在遥感影像处理中得到了广泛的应用。
深度学习通过构建深度神经网络模型，可以从遥感影像中学习到更高级别的特征表示，从而实现更准确的目标提取。
例如，可以使用卷积神经网络来提取目标的特征，然后通过对特征进行分类或分割来提取目标。
三、遥感影像处理中的挑战在分类和目标提取的过程中，遥感影像处理面临着一些挑战。
如何进行遥感影像的目标识别与分类
如何进行遥感影像的目标识别与分类遥感影像的目标识别与分类在现代科技发展中扮演着重要的角色。
利用遥感技术，我们能够获取到大规模的影像数据，这些数据可以用来进行目标识别与分类，以支持各种应用领域，如环境监测、城市规划、农业管理等。
本文将探讨如何进行遥感影像的目标识别与分类。
一、遥感影像的目标识别遥感影像的目标识别是指从遥感影像中提取出特定目标的过程。
目标可以是建筑物、道路、农田等。
在进行目标识别之前，我们需要处理原始影像数据，进行预处理。
预处理包括辐射校正、几何校正等步骤，以确保影像数据的准确性和一致性。
接下来的关键步骤是特征提取。
特征提取是将影像数据转化为可量化的特征向量的过程。
常用的特征包括颜色、纹理、形状等。
在选择特征时，需要考虑目标的特点和任务需求。
例如，如果要进行建筑物的识别，可以考虑使用建筑物的形状和纹理作为特征。
特征提取后，我们可以使用机器学习算法进行目标的分类。
常用的机器学习算法包括支持向量机、随机森林、神经网络等。
这些算法可以根据提取的特征向量进行学习，构建分类模型，并对新的影像数据进行分类。
二、遥感影像的目标分类目标分类是将遥感影像中的特定目标分为不同的类别的过程。
例如，将影像中的土地分类为农田、水域、城市等。
目标分类与目标识别紧密相关，但目标分类更加注重对整个影像场景的分类。
对于目标分类，我们可以采用监督学习和无监督学习两种方法。
监督学习是指利用有标记的训练样本进行学习和分类。
在进行监督学习时，我们需要手动标记一部分影像数据，给出它们所属的类别。
然后，使用这些标记好的数据进行模型训练，构建分类器。
最后，使用分类器对未标记的数据进行分类。
无监督学习是指在没有标记的训练样本的情况下进行学习和分类。
该方法通常使用聚类算法，将影像数据分为不同的簇。
聚类算法通过计算数据点之间的相似性来划分簇，以实现目标分类。
除了监督学习和无监督学习，我们还可以采用半监督学习和深度学习等方法进行目标分类。
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。
遥感影像处理中图像融合与分类方法与算法
遥感影像处理中图像融合与分类方法与算法遥感影像处理是指利用遥感技术获取的各种遥感影像数据进行处理、分析和应用的过程。
在遥感影像处理中，图像融合和分类是非常重要的步骤。
本文将介绍图像融合与分类的方法与算法。
一、图像融合图像融合是将多幅具有不同空间或光谱分辨率的遥感影像进行数据融合，形成一幅具有更高分辨率和更全面信息的新影像。
图像融合常用的方法有主成分分析法（PCA）、小波变换法（Wavelet）、伪彩色合成法（False Color）等。
其中，主成分分析法是最常用的一种方法。
主成分分析法基于数据的变异程度，将原始影像的多个波段特征通过线性组合来生成新的信息特征。
该方法通过对遥感图像进行PCA处理，得到的前几个主成分代表数据中包含的最重要信息。
然后，将这些主成分按照一定的权重进行加权平均，得到融合后的影像。
主成分分析法能够有效提取遥感图像中的有用信息，提高图像的分辨率和信息量。
小波变换法是一种时频分析方法，通过不同尺度和不同频率的小波基函数将遥感图像进行变换。
这种方法能够在多个尺度上提取图像的纹理和细节信息，进而实现图像融合。
小波变换法的优点是能够克服主成分分析法在处理一些细节信息时的不足，提高融合图像的视觉质量。
伪彩色合成法是将多幅遥感影像按照一定的比例进行合成，形成一幅彩色图像。
这种方法常用于可见光和红外图像的融合，通过颜色的变化来表示不同波段的信息。
伪彩色合成法可以直观地观察到不同波段之间的关系，方便后续的图像分析和解译。
二、图像分类图像分类是将遥感影像中的像元按照其不同的类别进行划分和分类的过程。
图像分类的方法有监督分类和非监督分类两种。
监督分类是基于训练样本进行分类的一种方法。
在监督分类中，先从遥感影像中选择一些样本点，手动标注其所属类别，然后通过计算这些样本点与其他像元之间的相似度，来判断其他像元所属的类别。
常用的监督分类算法有最大似然法、支持向量机（SVM）等。
这些算法能够在样本点的训练下，准确地对遥感影像进行分类。
测绘技术中的遥感影像分类技巧
测绘技术中的遥感影像分类技巧遥感影像分类是测绘技术中的一个重要环节，它通过对遥感影像进行像素级别的分类，将不同类型的地物进行识别和划分。
遥感影像分类技巧的提高，可以极大地促进地理信息系统的建设和应用，为国土资源管理、环境保护、城市规划等领域提供有力的支持。
1. 基本原理遥感影像分类的基本原理是通过计算机算法，利用遥感影像的光谱信息、纹理特征、形状等多维度数据，将每个像素点准确地划分到相应的地物类别中。
其中，光谱信息是遥感影像分类的重要依据，地物在不同波段的反射率存在差异，这种差异可以用来区分不同的地物类型。
此外，纹理特征和形状特征也可以作为分类的参考。
2. 分类方法在实际应用中，有多种方法可以用于遥感影像的分类。
常见的方法包括基于像元的分类、基于对象的分类和基于深度学习的分类等。
基于像元的分类是将影像的每个像素点作为一个基本单位进行分类。
这种方法简单直观，但会忽略地物的上下文信息，容易产生错分和漏分的情况。
基于对象的分类是将连续的像素点组成的对象作为分类的单位。
通过提取对象的特征，可以更好地保留地物的空间信息，减少分类误差。
然而，这种方法对数据的精度和准确性要求较高，对于复杂的地物边界分割和识别较为困难。
近年来，基于深度学习的分类方法逐渐流行起来。
深度学习模型通过训练大量的样本数据，可以学到复杂的特征表示，并能够自动提取地物的纹理和形状特征。
它具有较强的泛化能力和适应性，可以处理大规模的影像数据，并且在一些复杂场景下取得了较好的分类效果。
3. 数据预处理在进行遥感影像分类之前，需要对原始数据进行预处理。
包括辐射校正、大气校正、几何校正等。
特别是在多源遥感数据融合的情况下，还需要进行数据匹配和坐标转换，保证不同数据源之间的一致性。
此外，还需要对数据进行特征提取和选择。
合理选择特征可以提高分类效果，减少冗余信息和噪声的干扰。
常用的特征包括光谱特征、纹理特征、形状特征等。
4. 精度评价对于遥感影像分类的结果，需要进行精度评价。
遥感技术中遥感影像的处理方法详解
遥感技术中遥感影像的处理方法详解遥感技术是利用遥感设备获取地球上的图像和数据，以了解地球表面的各种特征和现象。
遥感影像是遥感技术的核心输出，它通过对地球表面进行高分辨率的拍摄和记录，提供了丰富的地理信息。
在遥感技术中，遥感影像的处理方法至关重要。
正确的处理方法可以提取出影像中有价值的信息，帮助我们深入了解地球表面的特征和变化。
下面将详细介绍几种常用的遥感影像处理方法。
1. 遥感影像的预处理遥感影像在传输和记录过程中可能会受到一些噪声和干扰的影响，因此需要进行预处理。
预处理的目标是去除噪声、调整图像的对比度和亮度，使得影像更适合进行后续的处理和分析。
常见的预处理方法包括数字滤波、辐射定标和大气校正等。
2. 遥感影像的几何校正遥感影像获取时可能会受到地球表面形变、传感器姿态等因素的影响，导致影像出现几何失真。
几何校正的目标是将影像的几何特征恢复到真实地面情况下的状态，使得影像能够准确地反映地面特征。
常见的几何校正方法包括地面控制点的定位和影像配准等。
3. 遥感影像的分类遥感影像的分类是将影像中的像素按照一定的特征进行划分和归类的过程。
根据不同的应用需求，遥感影像的分类可以包括地物类别的划分、植被覆盖度的估计、土地利用类型的分析等。
常见的分类方法包括基于像素的分类、基于对象的分类和基于深度学习的分类等。
4. 遥感影像的变化检测遥感影像的变化检测是指比较不同时段的遥感影像，分析地表特征在时间上的变化情况。
变化检测可以用于监测自然灾害、城市扩张、森林砍伐等方面的变化。
常见的变化检测方法包括像素级变化检测和基于对象的变化检测等。
5. 遥感影像的数据融合遥感影像的数据融合是将多源、多光谱或多分辨率的遥感影像进行融合，以提高遥感影像的空间和光谱分辨率。
数据融合可以增强遥感影像的细节信息，改善遥感影像的可视化效果，提高遥感影像在各种应用中的精度和效果。
常见的数据融合方法包括主成分分析、小波变换和多尺度分析等。
6. 遥感影像的特征提取遥感影像的特征提取是从遥感影像中提取出目标物体的特征信息的过程。
遥感影像分类的方法和技巧
遥感影像分类的方法和技巧引言：遥感影像分类是遥感技术中的重要应用之一，能够通过分析影像数据的特征，将遥感影像中的地物或景象进行分类和识别。
本文将探讨遥感影像分类的方法和技巧，介绍常用的分类算法以及处理影像数据的注意事项。
一、遥感影像分类的基本概念遥感影像分类是指将遥感影像中的地物或景象根据它们所代表的信息类型进行划分和标记的过程。
遥感影像分类能够提取出地物的分布和空间分布特征，为后续的地理信息系统分析和决策提供重要支持。
在遥感影像分类中，地物通常被分为几个类别，如水体、植被、建筑等。
二、遥感影像分类的方法1. 基于像元的分类方法基于像元的分类方法是最常用的遥感影像分类方法之一。
该方法将遥感影像划分为许多小的像元单元，并将每个像元单元分配到合适的类别中。
常用的基于像元的分类算法包括最大似然分类、支持向量机和人工神经网络等。
2. 基于对象的分类方法基于对象的分类方法将相邻像元按照一定的规则和准则进行合并，形成具有独立特征的地物对象。
该方法在考虑像元的空间关系的基础上，提高了分类的准确性和稳定性。
常见的基于对象的分类算法有分水岭算法、连通域分析等。
三、常用的遥感影像分类算法1. 最大似然分类法最大似然分类法是一种概率统计方法，通过分析遥感影像中不同类别地物的统计特征，给出了地物类别的条件概率密度函数，并根据贝叶斯决策原则进行分类。
该方法适用于多光谱遥感影像的分类，具有简单、快速和高效的特点。
2. 支持向量机支持向量机是一种基于统计学习理论的分类方法，通过将样本空间映射到高维特征空间，找到一个最优的超平面将不同类别地物分开。
支持向量机具有处理高维数据和非线性数据的能力，对分类边界的划分有较好的鲁棒性。
3. 人工神经网络人工神经网络是一种模拟人脑神经网络工作原理的计算模型，通过输入数据和训练样本进行学习和调整权值，实现对未知数据的分类和识别。
人工神经网络在遥感影像分类中具有较强的智能化表现，能够处理复杂的遥感影像，但训练和调参过程相对较为繁琐。
遥感影像处理中的分类算法使用技巧
遥感影像处理中的分类算法使用技巧遥感影像分类是提取和划分遥感影像中不同地物类型的过程。
通过分类算法，可以将遥感影像中的像素点分成不同的类别，如陆地、水体、建筑物等。
遥感影像分类在土地利用、环境监测、城市规划等领域具有重要应用。
在遥感影像分类中，选择适当的分类算法并应用合适的技巧，对于得到准确的分类结果至关重要。
本文将介绍一些常用的遥感影像分类算法及其使用技巧。
一、最大似然分类算法最大似然分类算法（Maximum Likelihood Classification）是一种基于统计学原理的分类方法。
该方法通过计算每个像素点属于不同类别的概率，并选择概率最大的类别作为分类结果。
最大似然分类算法在处理多光谱遥感影像时通常表现较好。
在使用最大似然分类算法时，需要注意以下几点技巧：1. 选择合适的训练样本：训练样本的选择对分类结果有着重要影响。
应选择代表各类别的样本，并尽量覆盖不同地物类型和光谱特征。
2. 分析影像直方图：在进行最大似然分类之前，应先对遥感影像进行直方图分析，了解各类别的光谱特征分布情况。
这有助于选择合适的分类概率密度函数。
3. 考虑波段相关性：在处理多光谱遥感影像时，不同波段之间可能存在相关性，即某些波段的光谱特征信息冗余。
可以通过主成分分析等方法来降低光谱维度，减少冗余信息。
二、支持向量机分类算法支持向量机分类算法（Support Vector Machine Classification）是一种基于机器学习的分类方法。
该方法通过构建超平面，将不同类别的样本点最大程度地分开。
支持向量机分类算法在处理高维遥感影像时通常具有较好的分类效果。
在使用支持向量机分类算法时，需要注意以下几点技巧：1. 选择合适的核函数：支持向量机分类算法中的核函数用于将低维特征映射到高维特征空间。
常用的核函数包括线性核函数、多项式核函数和径向基函数等。
应根据实际情况选择合适的核函数。
2. 调整参数：支持向量机分类算法中有一些参数需要进行调整，如惩罚因子C和核函数的参数。
遥感影像分类的自动化处理技术
遥感影像分类的自动化处理技术遥感技术的快速发展使得大量的遥感影像数据可以被获取和利用。
这些遥感影像数据包含了大量的空间、光谱和时间信息，对于地理环境的理解和分析具有重要意义。
而遥感影像分类是利用计算机算法对遥感影像进行自动化处理，将影像数据划分为不同的类别，进而提取出有用的信息。
本文将探讨遥感影像分类的自动化处理技术以及其在各领域的应用。
首先，遥感影像分类的自动化处理技术主要包括基于像素的分类和基于对象的分类。
基于像素的分类是将每个像素点单独进行分类，主要适用于高分辨率的遥感影像数据。
这种分类技术通常通过分析像素的光谱信息，利用统计模型或机器学习算法对每个像素进行分类。
而基于对象的分类则是将像素组织成具有一定空间连结性的对象，然后对这些对象进行分类。
这种分类技术通常可以利用对象的几何形状、纹理信息以及像素之间的关系来改善分类精度。
其次，遥感影像分类的自动化处理技术在农业领域的应用具有重要意义。
通过对农田遥感影像数据进行分类，可以实现对农作物种类、生长状态以及病虫害情况的监测。
这对于农业管理和精细化农业发展具有重要意义。
例如，通过对小麦田遥感影像数据进行分类，可以准确判断小麦的生育期并及时采取相应的农艺措施，以提高农作物产量和质量。
此外，遥感影像分类的自动化处理技术在城市规划和环境保护方面也发挥着重要作用。
通过对城市遥感影像数据进行分类，可以实现对城市土地利用、建筑物分布以及生态环境情况的监测和评估。
这对于城市规划和土地资源管理具有重要指导意义。
例如，在城市化快速发展的背景下，通过遥感影像分类可以及时监测到城市扩张的趋势，为城市规划提供科学的依据。
此外，遥感影像分类的自动化处理技术在灾害监测和应急响应方面也发挥着重要作用。
通过对灾区遥感影像数据进行分类，可以实现对灾害情况、灾区范围以及灾后恢复情况的监测和评估。
这对于灾害防范和救灾工作具有重要意义。
例如，在地震、洪涝等自然灾害发生后，通过遥感影像分类可以快速获取灾害范围并进行灾后评估，从而指导应急响应工作的展开。
遥感影像处理中的分类与目标提取方法
遥感影像处理中的分类与目标提取方法遥感影像处理在近年来得到了广泛的应用，其中分类与目标提取是遥感影像处理的重要环节。
遥感影像分类是将遥感影像像素划分为不同的类别，而目标提取则是从遥感影像中识别和提取出特定的目标。
本文将探讨遥感影像处理中的分类与目标提取方法，并介绍其中一些常用的技术。
一、分类方法1. 基于像元的分类方法基于像元的分类方法是将遥感影像中的每个像元单独划分为相应的类别。
常用的基于像元的分类方法有最大似然分类、支持向量机分类和人工神经网络等。
最大似然分类是一种统计学方法，它基于每个像元在不同类别下的概率分布进行分类。
支持向量机分类则是一种机器学习算法，它通过将像元在高维空间中进行分类来实现分类目标。
人工神经网络则模仿生物神经网络的结构和工作原理，通过训练网络模型实现遥感影像分类。
2. 基于对象的分类方法基于对象的分类方法是将遥感影像中的像元组织为具有特定属性的对象，然后对这些对象进行分类。
常用的基于对象的分类方法有基于分割的目标提取和基于特征的目标提取。
基于分割的目标提取是先对遥感影像进行分割，将像元组织为具有相似特征的对象，然后通过对这些对象进行分类来实现目标提取。
基于特征的目标提取则是通过提取目标的特征，如形状、纹理和颜色等，然后通过对这些特征进行分类来实现目标提取。
二、目标提取方法1. 监督学习方法监督学习方法是以已有的标记数据作为训练样本，通过对样本进行训练得到分类器，然后用分类器来对新的遥感影像进行目标提取。
常用的监督学习方法有支持向量机、随机森林和神经网络等。
支持向量机算法在目标提取中广泛应用，它能够对非线性、高维的数据进行分类，并具有较好的泛化能力。
随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，通过对多个决策树的预测进行集成来实现目标提取。
神经网络则是一种模拟人脑神经网络的计算模型，通过对网络模型进行训练来实现目标提取。
2. 非监督学习方法非监督学习方法是不依赖于标记数据的方法，它通过对遥感影像数据的聚类来实现目标提取。
遥感影像处理中的图像分类算法研究
遥感影像处理中的图像分类算法研究引言：遥感影像处理主要涉及对遥感图像进行分类，即将图像中的像素点根据其特征分为不同的类别。
这项工作对于土地利用、资源管理、环境监测等领域具有重要意义。
图像分类算法是遥感影像处理的核心技术之一，本文将研究当前遥感影像处理中常用的图像分类算法，并探讨其应用。
一、最大似然分类最大似然分类是一种常见的单波段图像分类方法，其基本思想是通过最大化像素点属于某一类别的概率来实现分类。
这一方法通常前提假设是像素点的灰度值服从高斯分布，从而通过计算每个类别的均值和方差来计算概率。
然后将像素点分配给使得概率最大的类别。
最大似然分类算法的优点是简单易懂，计算速度快。
然而，该方法对光照不均匀、地物相似等问题不敏感，容易在复杂的遥感影像中产生分类误差。
因此，需要结合其他方法进行改进。
二、支持向量机（SVM）支持向量机是一种经典的二元线性分类模型，广泛应用于遥感影像分类领域。
它的基本思想是将训练样本通过一个超平面分割为两个类别，使得两个类别的间隔最大化。
在遥感影像处理中，支持向量机通过对训练样本进行特征提取，获得一个高维空间中样本点投影，并根据分割超平面的位置对遥感图像进行分类。
支持向量机具有较好的泛化能力和适应性，能够处理高维数据和非线性问题，对图像分类具有较好的效果。
三、决策树分类方法决策树是一种基于特征选择和决策规则的图像分类方法，适用于多属性、多类别的图像分类问题。
决策树通过将样本分割成互斥的子集，每个子集对应一个决策规则，从而实现分类过程。
遥感影像处理中的决策树分类方法包括C4.5算法和随机森林算法等。
其中C4.5算法采用信息增益指标进行特征选择，能够有效地处理多属性情况，但容易出现过拟合问题。
而随机森林算法则通过构建并集成多个决策树来减少过拟合现象，提高分类效果。
四、深度学习深度学习是近年来兴起的一种机器学习方法，具有强大的特征提取和图像分类能力，被广泛运用于遥感影像处理。
深度学习通过神经网络模拟人脑的工作原理，通过多层次的特征学习和抽象实现对遥感图像的分类。
遥感影像数据的分类与应用
遥感影像数据的分类与应用随着遥感技术的发展，遥感影像数据已经成为实现地球资源管理、环境监测与应急响应等方面的重要手段之一。
如何高效地对遥感影像数据进行分类与应用，成为遥感技术应用的重要研究领域之一。
一、遥感影像数据分类1.基本概念遥感影像数据分类是将遥感影像数据中的像素按照行政区划、地物类型等标准进行分类的过程。
2.基本方法遥感影像数据分类的方法一般分为以下几种：（1）.经验分类法：利用图像特征和颜色分布进行分类。
（2）.监督分类法：利用已知地物类型的样本数据进行分类，并进行训练。
（3）.非监督分类法：自动识别出现有地物类型，不需要人为干预。
3.分类准确度评价分类准确度评价是对遥感影像数据分类结果进行评价，反映分类结果的准确性。
常用的方法有：（1）.混淆矩阵法：将分类结果与实际情况进行比对，得出正确分类的数据。
（2）.Kappa系数法：分类准确度评价方法的一种，能够比较直观地反映分类的准确性。
二、遥感影像数据应用1.土地利用监测土地资源是人类赖以生存的基本资源之一，利用遥感影像数据进行土地利用监测，可以及时掌握土地资源的变化情况，提高土地资源管理的效果。
2.矿产资源勘探遥感技术在矿产资源勘探中有着不可替代的作用。
利用遥感影像数据的红外光谱信息，可以快速找到潜在的矿产资源矿体位置。
3.城市规划设计城市规划设计是城市发展的重要环节。
利用遥感影像数据，可以较为直观地了解城市基础设施建设情况、绿化程度、建筑物分布等，为城市规划、设计提供必要的参考。
4.自然灾害监测和预警自然环境的变化难以预测，自然灾害的突发常常导致巨大的损失。
利用遥感技术，可以及时监测自然环境的变化情况，提前预警自然灾害，减少灾害对人们生命和财产的损失。
5.军事侦察和防务建设遥感影像数据具有隐蔽性和全局性，因此可以用于军事侦察和防务建设。
利用遥感影像数据，可以快速获取军事目标的位置、分布情况和建筑信息，对军事行动实施提供必要的情报支持。
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。
遥感影像分类方法
遥感影像分类方法一、引言随着遥感技术的发展和应用范围的扩大，遥感影像分类成为了遥感图像处理的重要任务之一。
遥感影像分类是指根据遥感图像中各个像元的光谱信息和空间分布特征，将图像中的像元分配到不同的类别中。
准确的遥感影像分类可以为资源调查、环境监测、农业生产等领域提供重要的信息支持。
二、传统分类方法1. 基于统计的分类方法基于统计的分类方法是一种常用的遥感影像分类方法，它通过对遥感图像中的像元进行统计分析，从而确定像元所属的类别。
常用的统计方法包括最大似然法、最小距离法、贝叶斯分类法等。
这些方法能够利用图像中的统计特征，对不同类别进行判别分析，但对于复杂的地物类型、光谱混合和空间分布不均匀的情况，效果有限。
2. 基于规则的分类方法基于规则的分类方法是一种根据已知的规则和知识来进行分类的方法。
该方法通过将遥感图像中的像元与已知规则进行匹配，从而确定像元所属的类别。
常用的规则包括专家规则、决策树规则等。
这些规则能够利用专家知识和经验，对不同类别进行判断，但对于复杂的地物类型和大规模的遥感图像，需要大量的规则和专家知识，且易受限于规则的准确性和完备性。
三、基于机器学习的分类方法随着机器学习算法的发展和应用，基于机器学习的遥感影像分类方法成为了研究热点。
机器学习可以通过训练样本来学习遥感图像中不同类别的特征，并通过对新样本的分类，实现遥感影像的自动分类。
常用的机器学习算法包括支持向量机、随机森林、深度学习等。
1. 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）支持向量机是一种常用的分类算法，它通过将样本映射到高维空间中，构建最优的分类超平面，从而实现对遥感影像的分类。
支持向量机可以处理高维数据和非线性问题，并具有较好的泛化能力。
2. 随机森林（Random Forest）随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，它通过构建多个决策树，并对其结果进行集成，从而实现对遥感影像的分类。
随机森林能够处理大规模数据和高维特征，并具有较好的鲁棒性和准确性。
遥感影像分类技术的基本原理与应用方法
遥感影像分类技术的基本原理与应用方法一、引言随着科技的不断进步，遥感技术在地理信息系统、环境监测、农业资源管理等领域发挥着越来越重要的作用。
遥感影像分类技术是其中的核心技术之一，目前已经得到广泛应用。
本文将从基本原理和应用方法两个方面介绍遥感影像分类技术的相关内容。
二、基本原理1. 数字图像处理遥感影像在获取过程中通常以数字形式保存，因此对其进行数字图像处理是分类技术的基础。
图像的预处理包括辐射定标、大气校正、几何纠正等，以消除影像中的噪声和失真，提高分类的准确性。
2. 特征提取在进行遥感影像分类之前，需要对图像进行特征提取。
常用的特征有光谱特征、纹理特征、形状特征等。
光谱特征是指利用不同波段的反射率信息进行分类，纹理特征是指图像的纹理变化进行分类，形状特征是指目标的外形进行分类。
特征提取的准确性和有效性对分类结果至关重要。
3. 分类器设计分类器是遥感影像分类中的一个关键组成部分。
常用的分类器有最大似然分类器、支持向量机、决策树等。
最大似然分类器是一种经验概率分类器，根据各个类别的似然概率进行分类；支持向量机是通过找到一个最佳的超平面对样本进行分类；决策树是通过对样本的分裂和合并来构建分类模型。
不同的分类器适用于不同的场景和数据特点，选择合适的分类器对分类结果具有重要影响。
三、应用方法1. 地物分类地物分类是遥感影像分类的主要应用之一。
通过对遥感影像中各种地物（如建筑物、道路、植被等）进行分类，可以快速、准确地获取地理信息，为城市规划、土地利用等方面的决策提供必要的支持。
地物分类需要考虑光谱特征、纹理特征等因素，并结合地物的特点进行分类器的选择和设计。
2. 环境监测遥感影像分类技术在环境监测方面也具有广泛应用。
通过对污染源、水体变化等进行分类，可以帮助监测地表环境变化，提醒有关部门及时采取措施，保护环境质量。
环境监测中遥感影像分类需要考虑时间序列数据的特点，并结合相关指标进行分类器的选择和设计。
测绘技术中的遥感影像分类算法介绍
測繪技術中的遙感影像分類算法介绍遥感影像分析作为一种重要的测绘技术，广泛应用于地质勘探、环境监测、农业发展等领域。
而遥感影像的分类算法则是遥感影像处理中的核心环节之一。
本文将介绍几种常见的遥感影像分类算法，并探讨其在实际应用中的优缺点。
一、最大似然法最大似然法是遥感影像分类中最常用的一种算法。
其原理是通过分析影像中像素值的分布特征，将图像分割为不同的类别。
这种方法主要依赖于对样本的统计分析，通过计算每个像素属于每个类别的概率值，再根据最大似然的原理进行判别。
最大似然法的优点在于简单易用，适用于不同类型的遥感影像。
然而，由于该方法忽略了像素之间的空间关系，容易将相似的地物分类为不同的类别。
此外，样本的选取和像元的纹理信息对结果也有较大影响。
二、支持向量机支持向量机是一种基于统计学习理论的分类方法。
其主要思想是通过寻找一个最优的超平面，将不同类别的样本向量分隔开。
该方法通过将高维特征空间映射到一个更高维的空间中，从而找到最优分类面。
支持向量机的优点在于可以有效地解决高维特征空间的分类问题，且对样本分布的情况要求相对较低。
然而，该方法对参数的选择较为敏感，需要合理的调参才能取得较好的分类效果。
三、人工神经网络人工神经网络是一种模拟人脑神经元结构和信号传递机制的计算模型。
在遥感影像分类中，人工神经网络通过训练样本来调整网络的权值和阈值，从而实现图像的自动分类。
人工神经网络的优点在于可以进行非线性分类，对于复杂的地物分类问题具有较好的适应性。
然而，该方法的训练过程相对较慢，且对初始参数的选取要求较高。
四、决策树决策树是一种利用树形结构进行分类的方法。
其通过选择合适的特征进行划分，并构建一个由节点和分支组成的树状结构来实现分类。
决策树的优点在于计算简单，结果易于解释。
同时，决策树可以适应多种类型的数据，并且对特征的缺失值具有较好的容忍度。
然而，决策树容易过拟合和欠拟合，需要进行剪枝等操作来提高分类的准确性。
如何进行遥感影像的预处理和分类
如何进行遥感影像的预处理和分类遥感影像作为一种高效的地球观测手段，发挥着日益重要的作用。
然而，在利用遥感影像进行分析和研究之前，我们通常需要对其进行预处理和分类。
本文将探讨如何进行遥感影像的预处理和分类，以提高遥感数据的质量和准确性。
1. 导言遥感影像预处理是一项关键任务，其目的是消除或降低影像中的噪声、增强影像的细节、减小数据的冗余等。
预处理的步骤主要包括辐射校正、大气校正、几何校正和影像增强。
2. 遥感影像预处理辐射校正是遥感影像预处理的重要步骤之一。
由于遥感传感器的特性以及各种外界因素的干扰，遥感影像中的辐射值往往存在偏差。
因此，我们需要对数据进行辐射校正，以消除这些偏差，使得影像数据具有可比性和可量化比较的能力。
大气校正是指对影像中的大气折射进行校正。
由于大气层的存在，遥感影像中的辐射能量会受到大气散射的影响，从而降低影像的质量。
通过大气校正，我们可以消除或减小大气散射所引起的影响，进一步提高影像的准确性和可用性。
几何校正是为了消除遥感影像中的几何畸变。
由于拍摄时的姿态变化、传感器的畸变等因素，遥感影像中常常存在几何失真。
通过将影像与地面控制点进行匹配，并利用地面控制网进行几何变换，可以实现影像的几何校正，使得影像的尺度和形状具有真实的地理意义。
影像增强是为了改善遥感影像的可视性和信息提取能力。
通过增强对比度、增强细节、增强色彩等方式，我们可以使得影像更加清晰、更具特征、更易于解译。
3. 遥感影像分类遥感影像分类是指根据图像中的像元特征，将图像划分为不同的类别。
分类的目的是为了提取地表覆盖信息，如农田、森林、水体等。
在进行分类之前，通常需要进行特征选择和样本训练。
特征选择是选择对分类有区分度的特征。
在遥感影像中，常用的特征包括光谱特征、纹理特征、形状特征等。
通过分析这些特征的统计信息和空间关系，我们可以选择具有较高区分度的特征进行分类。
样本训练是指用已知类别的样本数据对分类器进行训练。
通过对样本数据的学习和分析，分类器可以建立一个数学模型，从而对未知样本进行分类。
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摘要在面向对象的影像分类方法中，首先需要将遥感影像分割成有意义的影像对象集合，进而在影像对象的基础上进行特征提取和分类。
本文针对面向对象影像分类思想的关键环节展开讨论和研究，(1) 采用基于改进分水岭变换的多尺度分割算法对高分辨率遥感影像进行分割。
构建了基于高斯尺度金字塔的多尺度视觉单词，并且通过实验证明其表达能力优于经典的词包表示。
最后，在词包表示的基础上，利用概率潜在语义分析方法对同义词和多义词较强的鉴别能力对影像对象进行分析，找出其最可能属于的主题或类别，进而完成影像的分类。
近些年来，随着航空航天平台与传感器技术的高速发展，获取的遥感影像的分辨率越来越高。
高分辨率遥感影像在各行业部门的应用也越来越广泛，除了传统的国土资源、地质调查和测绘测量等部门，还涉及到城市规划、交通旅游和环境生态等领域，极大地拓展了遥感影像的应用范围。
因此，对高分辨率遥感影像的处理分析成为备受关注的领域之一。
高分辨率遥感影像包括以下三种形式：高空间分辨率（获取影像的空间分辨率从以前的几十米提高到1 至5 米，甚至更高）；高光谱分辨率（电磁波谱被不断细分，获取遥感数据的波段数从几十个到数百个）；高时间分辨率（遥感卫星的回访周期不断缩短，在部分区域甚至可以连续观测）。
本文所要研究的高分辨率遥感影像均是指“高空间分辨率”影像。
相对于中低分辨率的遥感数据，高空间分辨率遥感影像具有更加丰富的空间结构、几何纹理及拓扑关系等信息，对认知地物目标的属性特征更加方便，如光谱、形状、纹理、结构和层次等。
另外，高分辨率遥感影像有效减弱了混合像元的影响，并且能够在较小的空间尺度下反映地物特征的细节变化，为实现更高精度的地物识别和分类提供了可能。
然而，传统的遥感影像分析方法主要基于“像元”进行，它处于图像工程中的“图像处理”阶段（见图1-1），已然不能满足当今遥感数据发展的需求。
基于“像元”的高分辨率遥感影像分类更多地依赖光谱特征，而忽视影像的纹理、形状、上下文和结构等重要的空间特征，因此，分类结果会产生很严重的“椒盐(salt and pepper)现象”，从而影响到分类的精度。
虽然国内外的很多研究人员针对以上缺陷提出了很多新的方法，如支持向量机(Support Vector Machine，SVM) 、纹理聚类、分层聚类(Hierarchical Clustering) 、神经网络(Neural Network, NN)等，但仅依靠光谱特征的基于像元的方法很难取得更好的分类结果。
基于“像元”的传统分类方法还有着另一个局限：无法很好的描述和应用地物目标的尺度特征，而多尺度特征正是遥感信息的基本属性之一。
由于在不同的空间尺度上，同样的地表空间格局与过程会表现出明显的差异，因此，在单一尺度下对遥感影像进行分析和识别是不全面的。
为了得到更好的分类结果，需要充分考虑多尺度特征。
针对以上问题，面向对象的处理方法应运而生，并且逐渐成为高空间分辨率遥感影像分析和识别的新途径。
所谓“面向对象”，即影像分析的最小单元不再是传统的单个像元，而是由特定像元组成的有意义的同质区域，也即“对象”；因此，在对影像分析和识别的过程中，可以方便地提取影像对象大小、形状、纹理和空间关系等属性特征，而这些特征在基于像元的分析方法中很难获取的。
现有研究表明，面向对象的分类对高分辨率遥感影像有着更好的分类效果，不仅有效地克服了“椒盐现象”，而且更加符合人类的视觉习惯。
面向对象的分类思想首先要对影像进行初始分割，得到一系列彼此相邻的“影像对象”；然后对各个对象的属性特征进行提取，进而基于这些特征实现对整幅影像的识别和分类。
因此，这就带来两方面的问题：首先是影像分割问题，由于高分辨率遥感影像自身的复杂性和多尺度特性，使得普通的分割方法并不能取得理想的效果；其次是特征提取问题，由于常用的特征依然是光谱、纹理等“低层视觉特征”，与影像语义信息之间存在着巨大的“语义鸿沟”，因而它们很难准确的描述遥感影像的内容，更不能利用这些特征来区分不同的对象类别。
本文将以高分辨率遥感影像分类为目标，在充分了解现有面向对象的分类方法的基础上，综合考虑高分辨率遥感影像自身的复杂性和多尺度特性，将基于分水岭变换的多尺度分割和多尺度词包表示引入面向对象的分类思想中，建立适合于高分辨率遥感影像的多尺度分类方法。
由于本文的研究目标是基于面向对象分类思想对高分辨率遥感影像进行分类，因此研究现状将从面向对象分类的几个关键环节展开论述，一是影像分割，二是尺度问题，三是遥感影像的特征提取与分类。
(1) 影像分割影像分割是指，基于同质性或异质性准则将一幅影像划分为若干有意义的子区域的过程。
最终的分割效果需要同时满足以下三个条件：第一，分割后形成的图像区域中的所有像元点必须满足一定的同质准则，并且不存在不连通的点；第二，两个相邻的区域间的某项特定属性要有明显的差异性；第三，区域的边缘应该相对规整，并保证边缘的定位精度。
影像分割效果的优劣将直接影响到后期的分类和识别，对于遥感影像的分析和理解至关重要。
近些年来，国内外很多研究人员在影像分割方面做了大量的探索研究。
一般情况下，根据分割时选取特征的差异可将分割算法分成三类：基于阈值的分割算法、基于边缘的分割算法以及基于区域的分割算法。
基于阈值的分割算法大都通过影像的灰度阈值实现对影像的分割，目前已有的方法主要包括直方图统计法，最大类间方差法、熵方法等，然而这些方法对阈值的选择有很强的依赖性，尤其是对于复杂的遥感影像，往往不能得到较好的效果；基于边缘的分割方法是利用影像中灰度变换较为剧烈的信息实现分割，边缘特征属于遥感影像的重要特征之一，可以通过一系列边缘检测算子提取，如常用的Sobel 算子、Laplace 算子和Candy 算子等；基于区域的分割算法主要包括区域生长法、分水岭变换算法以及马尔科夫随机场算法等。
从20 世纪60 年代末开始，影像分割的相关算法研究已经在计算机视觉领域取得较大的进展，但对遥感影像的分割算法却相对较少，直至20 世纪80 年代，针对遥感影像特征所提出的分割算法开始不断涌现。
Laprade 于1988 年利用分裂合并的方法对航空影像进行分割，Ryherd 和Woodcock 在1996 年组合光谱和纹理特征进行遥感影像分割。
遥感影像分割方法同样受到国内学者的关注，刘永学在2004 年提出了一种结合边缘检测以及边缘生长的方法来进行遥感影像的分割，陈忠于2006 年利用多尺度分割法与多分类器融合技术来进行高分辨率遥感图像的分类，并达到了很高的精度，陈秋晓等于2006 年利用基于局域同质性梯度实现对遥感影像的分割。
虽然遥感影像的分割方法被不断地提出和改进，但Neubert 等于2006 年通过比较现有各种分割算法对高分辨率遥感影像的分割性能，认为当前的技术仍不能有效满足应用的要求。
近年来，分水岭算法作为一种经典的基于区域的分割方法，越来越受到国内外研究人员的关注。
自Vincent 和Soille 于1991 年将测地理论的集合运算推广到灰度图像，进而提出分水岭算法以来，该方法被广泛应用于图像分割处理。
目前，分水岭算法已经被成功应用于遥感领域，并且在对多光谱遥感影像、高光谱遥感影像和高分辨率遥感影像的分割中有着出色的表现。
当然，分水岭算法有着自身的缺点，如对噪声高度敏感，容易产生过分割现象。
为了克服分水岭的过分割问题，国内外的学者提出很多改进的方法，主要在影像的预处理和后处理上做研究。
Gao H 等人于2001 年借助先验知识，利用限定分割的区域数目的方法对分水岭算法的过分割现象进行改善；Karantzalos K 等人于2006 年将各向异性扩散滤波和边缘检测的方法引入分水岭算法中，并且取得了不错的效果；O’callaghan R J 等人对初始分割后的影像进行快速区域合并，有效改善了过分割问题。
国内的学者也在分水岭的改进方法上做了很多工作，陈忠在2006 年提出基于分水岭变换的多尺度遥感影像分割算法，利用非线性滤波和快速区域合并算法优化分割结果；孙颖等于2006 年利用标记的分水岭算法对高分辨率遥感影像进行分割，取得较好的效果。
(2) 尺度问题多尺度特征属于空间数据的基本属性之一，遥感中的尺度问题也是当今国内外的研究热点。
国外学者开始尺度的问题的研究可以追溯至上世纪80 年代初期，近年来，国内的专家学者也开展了此领域的研究，由李小文院士主持的973 项目“地球表面时空多变要素的定量遥感理论及应用”中指出，“在像元尺度上，以研究尺度效应和尺度转换理论为核心，检验与反演目标参数有关的基本物理概念、定理、定律的适用性”被列为待解决的关键问题之一，由此可见，尺度问题在遥感影像分析中的有着不可忽视的重要作用。
遥感中的尺度问题得到广泛的关注，主要体现在以下三个方面：尺度选择、尺度效应和尺度转换。
其中，尺度选择是指针对特定应用选择最佳分析尺度，以保证研究目标的属性特征被最优描述；尺度效应是指研究空间尺度的变化对分类精度的影响；尺度转换指将某一尺度上的信息和知识拓展到其它尺度上，或称为跨尺度信息转换。
Woodcock 和Strahler 于1987 年分析了影像中局部地物方差随分辨率降低的变化，提出平均局部方差选择最佳空间尺度。
Chen 等在2004 年指出空间尺度对分类误差的影响更加明显地体现在地物的空间分布上。
Wang 等在2001 年设计了变异函数的块金方差(Nugget Variance)和基台方差(Sill Variance)的比值指标，将该比值稳定时对应的空间尺度作为最佳尺度。
黄慧萍在2003 年针对从单一尺度进行影像特征提取的不合理性，提出了多尺度遥感影像分析方法，并研究了面向对象影像分析中的最优尺度选择问题。
明冬萍等于2008 年提出了基于可变窗口与可变分辨率的改进局部方差方法用于选择最佳空间尺度。
韩鹏等于2010 年提出了一种基于信息熵的尺度选择的方法，该方法以信息熵为评价类别可分性的标准，最优尺度由最小平均熵确定。
然而，我们研究的空间尺度又包含两层含义：一是影像的空间分辨率，二是对影像分析时所研究的地表空间范围。
上述的两层含义在基于像元的分类思想和面向对象的分类思想中得到了很好的体现。
在基于像元的影像分类中，“尺度”即指影像的空间分辨率。
随着遥感影像分辨率的不断提高，影像的分类精度并没有随之提高，这是由地物目标的“多尺度”特性决定的，任何地物目标在不同的尺度上都会有着不同的特征表现。
因此，基于像元的分类方法存在着“最优尺度选择”和“多尺度特征提取”等问题。
在面向对象的分类方法中，“尺度”除了拥有在基于像元分类方法中的概念外，还被拓展为“面积尺度”的概念。
影像对象的“面积”随分割尺度的变化而变化，并且表现出在该尺度下的特征信息，这样就可以根据研究目标的特点得到最优的分割结果，进而得到更高的分类精度，这就是“高分辨率遥感影像的多尺度分类”思想。