定量遥感信息提取技术的研究进展
遥感技术在生态环境评价中的研究进展
遥感技术在生态环境评价中的研究进展随着人类活动对地球生态环境的影响日益加剧，生态环境评价成为了保护和管理生态系统的重要手段。
遥感技术作为一种能够快速、大面积获取地表信息的工具，在生态环境评价中发挥着越来越重要的作用。
本文将对遥感技术在生态环境评价中的研究进展进行探讨。
一、遥感技术概述遥感技术是指从远距离、高空以至外层空间的平台上，利用可见光、红外、微波等探测器，通过摄影或扫描、信息感应、传输和处理，从而识别地面物质的性质和运动状态的现代化技术。
它具有大面积同步观测、时效性强、数据综合性和可比性等优势，能够为生态环境评价提供丰富、准确的信息。
二、遥感技术在生态环境评价中的应用领域（一）土地利用与土地覆盖变化监测土地利用与土地覆盖变化是生态环境变化的重要指标。
通过遥感影像，可以清晰地识别不同土地利用类型的分布和变化情况，如森林砍伐、城市扩张、农田开垦等。
这有助于分析人类活动对土地资源的影响，为土地规划和管理提供依据。
（二）植被监测遥感技术可以获取植被的光谱信息，从而反演植被的生长状况、覆盖度、生物量等参数。
这对于评估生态系统的生产力、碳储量以及生态服务功能具有重要意义。
例如，通过高分辨率遥感影像可以监测森林病虫害的发生范围和严重程度，及时采取防治措施。
（三）水资源监测遥感技术在水资源监测方面也发挥着重要作用。
可以监测河流、湖泊、水库的水位、面积和水质等信息。
此外，还能够评估地下水的储量和变化情况，为水资源的合理开发和利用提供支持。
（四）大气环境监测利用遥感技术可以监测大气中的污染物浓度、气溶胶分布、温室气体含量等。
例如，通过卫星遥感可以获取大范围的二氧化硫、氮氧化物等污染物的分布情况，为大气污染防治提供决策依据。
（五）生态系统健康评价综合运用遥感数据和生态模型，可以对生态系统的健康状况进行评价。
包括评估生态系统的结构完整性、功能稳定性和恢复能力等，为生态保护和修复提供科学指导。
三、遥感技术在生态环境评价中的数据处理方法（一）影像预处理在进行遥感数据分析之前，需要对影像进行预处理，包括几何校正、辐射校正、大气校正等。
无人机遥感系统的研究进展与应用前景
无人机遥感系统的研究进展与应用前景随着科技的不断发展，无人机技术在农业、环境监测、地质勘探、城市规划等领域得到了广泛的应用。
无人机遥感技术作为无人机应用的一个重要方向，其在资源调查、环境监测、灾害评估等方面的应用日益广泛。
本文将对无人机遥感系统的研究进展和应用前景进行探讨。
一、无人机遥感技术的研究进展1. 硬件技术的发展随着无人机技术的逐步成熟，无人机的载荷能力、续航能力、稳定性等方面得到了很大的提升，使得无人机逐渐成为了遥感数据获取的理想平台。
传感器技术也在不断发展，高分辨率的光学摄像头和雷达传感器使得无人机遥感系统可以获取更加精细的数据。
2. 数据处理技术的进步随着计算机和人工智能技术的不断发展，无人机获取的遥感数据可以通过数据处理技术进行高效处理和分析。
利用图像识别和机器学习算法可以对遥感图像进行自动解译和分类，大大提高了数据分析的效率和准确性。
1. 环境监测与资源调查无人机遥感技术可以对土地利用、植被覆盖、水资源分布等进行监测和调查，为环境保护和资源管理提供数据支持。
特别是在一些人迹罕至的地区或者复杂的地形条件下，无人机可以取代传统的遥感卫星，提供更加高分辨率的遥感数据。
2. 灾害监测与评估在地质灾害、森林火灾等方面，无人机遥感技术可以快速地获取受灾地区的信息，包括损毁情况、人员分布等，为灾害救援提供可靠的数据支持。
基于无人机遥感技术的灾害预警系统也得到了越来越多的关注和应用。
3. 城市规划与建设在城市规划、交通管理等方面，无人机遥感技术可以获取城市的地形、交通状况、建筑物分布等信息，为城市规划和建设提供决策支持。
尤其是在城市更新和建设规划中，无人机遥感技术可以提供准确的数据支持，为城市的可持续发展提供支撑。
4. 农业生产与资源管理在农业领域，无人机遥感技术可以监测农田的土壤墒情、作物生长情况等信息，为精准农业和水资源管理提供支持。
通过无人机遥感技术获取的数据，可以为农业生产提供精细化的管理决策，提高农业生产的效益和可持续性。
遥感影像的海岸线自动提取方法研究进展
遥感影像的海岸线自动提取方法研究进展一、综述随着全球气候变化的加剧以及人类活动的不断拓展，海岸线作为陆地与海洋的交汇带，其动态变化受到了广泛关注。
准确、高效地提取海岸线信息对于海洋资源管理、环境监测、灾害预警以及沿海城市规划等领域具有重要意义。
遥感技术以其大面积、快速、同步观测的特点，在海岸线提取中发挥着越来越重要的作用。
随着遥感数据源的不断丰富和图像处理技术的快速发展，海岸线自动提取方法取得了显著进步。
海岸线自动提取方法主要依赖于遥感影像的处理和分析。
这些影像可以通过卫星光学遥感、微波遥感或激光雷达遥感等方式获取，包含丰富的地物信息和空间特征。
通过对这些影像进行预处理、特征提取和分类等操作，可以实现对海岸线的自动识别和提取。
在海岸线自动提取方法的发展历程中，学者们提出了多种算法和技术。
这些算法和技术大多基于图像处理的基本理论，结合地学知识和实际应用需求进行改进和优化。
阈值分割、边缘检测、区域生长等经典算法在海岸线提取中得到了广泛应用。
随着深度学习技术的兴起，神经网络分类等方法也逐渐被引入到海岸线提取中，并显示出良好的性能。
尽管海岸线自动提取方法取得了显著进展，但仍存在一些挑战和问题。
影像信息量不足、精度验证困难以及海岸线仅是过渡区的平均线等问题仍待解决。
不同地区的海岸线具有不同的特征和变化规律，因此需要针对具体情况选择合适的算法和技术进行提取。
遥感影像的海岸线自动提取方法研究进展迅速，但仍需不断完善和优化。
未来研究方向包括加强地物波谱机制研究、将图像处理的基本理论与地学知识更紧密地结合起来、探索新的提取算法和技术等。
通过这些努力，我们有望实现对海岸线的更精确、更高效的自动提取，为海洋资源管理和环境保护提供有力支持。
1. 遥感技术的发展及其在海岸线提取中的应用作为一种非接触式的远距离探测技术，近年来得到了迅猛的发展，并在地理信息系统(GIS)、环境监测、资源调查等多个领域展现出广泛的应用前景。
海岸线提取作为遥感技术应用的一个重要方向，对于海洋生态系统的保护、土地利用规划、海洋资源开发以及防灾减灾等方面具有至关重要的作用。
遥感影像处理技术的最新进展
遥感影像处理技术的最新进展遥感技术作为一种非接触式的对地观测手段，已经在众多领域得到了广泛应用，如国土资源调查、环境监测、城市规划等。
而遥感影像处理技术则是从海量的遥感数据中提取有用信息的关键环节。
近年来，随着计算机技术、传感器技术等的不断发展，遥感影像处理技术也取得了显著的进展。
一、高分辨率遥感影像的获取与处理随着卫星技术的不断进步，高分辨率遥感影像的获取变得越来越容易。
高分辨率意味着能够捕捉到更细微的地物特征，为更精确的分析和应用提供了可能。
然而，高分辨率影像也带来了数据量巨大、处理难度增加等问题。
在处理高分辨率遥感影像时，图像配准和融合技术显得尤为重要。
图像配准是将不同时间、不同传感器获取的影像进行精确对齐，以实现信息的综合利用。
而图像融合则是将多源影像的优势结合起来，生成一幅更具信息量和准确性的影像。
为了提高配准和融合的精度，研究人员提出了许多新的算法和模型，如基于特征点的配准方法、多尺度融合算法等。
二、多光谱和高光谱遥感影像分析多光谱遥感影像包含了多个波段的信息，能够反映地物在不同波长下的反射特性。
高光谱遥感影像则具有更高的光谱分辨率，可以提供更详细的地物光谱特征。
在多光谱和高光谱遥感影像分析中，光谱特征提取和分类是重要的研究方向。
传统的基于像素的分类方法往往忽略了地物的空间相关性，导致分类精度不高。
近年来，基于对象的分类方法逐渐兴起，它将影像分割成具有相似特征的对象，然后对对象进行分类，有效地提高了分类精度。
此外，深度学习技术也被应用于光谱特征提取和分类中，取得了较好的效果。
三、雷达遥感影像处理技术雷达遥感具有全天时、全天候的观测能力，在灾害监测、地形测绘等领域发挥着重要作用。
雷达遥感影像的处理面临着斑点噪声去除、几何校正、目标检测等挑战。
针对斑点噪声问题，研究人员提出了多种滤波算法，如均值滤波、中值滤波、小波滤波等。
在几何校正方面，精确的轨道模型和地面控制点的选取是提高校正精度的关键。
现代遥感技术研究及其应用
现代遥感技术研究及其应用随着现代科技的飞速发展，遥感技术越来越成为了许多领域的必备工具。
在环境监测、资源开发、灾害监测、城市规划等领域中，遥感技术起到了举足轻重的作用。
本篇文章将围绕现代遥感技术的研究及其应用展开讨论。
一、现代遥感技术的特点遥感技术是指利用卫星、飞机、无人机等远距离感知设备，对地球表层进行信息获取、处理和分析的一种技术手段。
其主要特点如下：1. 遥感技术具有高精度、高效率和大数据量的特征，能够快速获取海量信息，并对其进行分析和处理。
2. 遥感技术具有广泛的应用领域，包括城市规划、农业生产、森林资源管理、环境监测等。
3. 遥感技术的发展日新月异，新的遥感技术和应用不断涌现，包括三维遥感、水文遥感、微波遥感等。
二、现代遥感技术的研究进展1. 三维遥感技术三维遥感技术是指利用雷达、激光或光学影像等技术手段，获取三维地图和模型的一种技术。
三维遥感技术可以实现对地球表层的精确测量和模拟，对于城市规划、土地利用和地理信息系统等领域有着广泛的应用前景。
2. 水文遥感技术水文遥感技术是指利用卫星、飞机等遥感设备，获取地表水文信息的一种技术。
通过对水体的反射、辐射和散射等特性进行解析和分析，可以实现对水文要素的高精度测量和预测。
水文遥感技术广泛应用于洪水监测、干旱监测、水资源评估等方面。
3. 微波遥感技术微波遥感技术是指利用微波信号进行遥感信息采集和处理的一种技术。
微波辐射可以穿透云层和大气层，对地面的温度、湿度、沉积物等物理性质进行非接触式的测量。
微波遥感技术广泛应用于海洋环境监测、气象预报、土地利用评估等方面。
三、现代遥感技术的应用1. 城市规划城市规划是指通过对城市空间结构、土地利用和交通组织等方面进行科学规划和管理，实现城市可持续发展的一种手段。
遥感技术可实现对城市空间分布、绿地规模、交通流量等方面的快速识别和分析，为城市规划提供精确的数据支持。
2. 农业生产农业生产是指通过科学的种植方式，提高作物产量和品质的一种生产活动。
遥感技术发展趋势及现状
byte=8 bits)，所以， 通常用一个字节或二个字
节的数据进行处理。图像数据的全部数据量为：
行数×像元数×通道数×比特数/8，单位为byte。
遥感图像的数据量非常巨大。在地面
站接收的卫星数据通常被实时记录到高密
度数字磁带(HDDT)上，然后根据需要拷贝
到计算机兼容磁带(CCT)等其它载体上。
③遥感图象处理。为满足各种不同的应用 要求，需要对遥感器获取的原始图象进行 处理。常用方法有光学的和电子学的两种， 而目前以电子技术中的计算机数字处理最 为重要。处理内容有图象整饰、几何纠正 和镶嵌、特征提取和分类及各种专题处理。
航天遥感应用中使用的数据基本有两种主要形
式：遥感影像和数字图像无论是用何种遥感成像方
陆地或海洋环境信息的技术。
它是通过传感器对远距离目标进行探测，以取
得电磁波谱资料、数据，从而对地物进行识别和分类。
地球上各种物体都具有发射电磁波的特性，不
同物体又具有互不相同的光谱特征，人们在事先掌握
了各种物体的光谱特征后，只要借助某些手段收集、
记录物体的不同性质的光谱特征，把这些特征信息与
事先掌握(已知的)的光谱特征进行比较，就可以区别
一个由“陆地卫星”系列卫星、海洋观
测卫星和气象卫星为主体组成的“地球
环境遥感卫星系统”，其遥感仪器已由
第一代、第二代发展到第三代。
其他许多工业先进国家和一些发展
中国家，也都积极发展遥感技术。我国
对开发空间遥感技术，从遥感仪器到卫
星航天器都取得了很大进展，为国民经
济发展起了重大作用。
长江源头
IRS与TM融合图
上，植被显示为红色，城镇为蓝灰色，水
体为蓝色，雪和云为白色等等。假彩色合
基于遥感大数据的信息提取技术综述
基于遥感大数据的信息提取技术综述一、本文概述随着遥感技术的迅猛发展和大数据时代的到来，遥感大数据已经成为了地理信息科学领域的重要研究内容。
遥感大数据的信息提取技术，不仅对于提升遥感数据的利用率、挖掘遥感信息的深层次价值具有重要意义，同时也是实现地球科学定量化、精准化研究的关键手段。
本文旨在综述遥感大数据信息提取技术的最新研究进展，包括遥感大数据的特点、信息提取的主要方法、应用领域以及面临的挑战与未来发展趋势。
通过对遥感大数据信息提取技术的全面梳理和评价，旨在为相关领域的研究人员和实践者提供有益的参考和启示，推动遥感大数据信息提取技术的持续创新和发展。
二、遥感大数据概述遥感大数据，指的是通过遥感卫星、无人机、地面传感器等多元化遥感平台获取的海量数据。
这些数据不仅包括传统的光学影像，还涉及雷达、激光扫描、红外等多源、多时相、多分辨率的数据类型。
遥感大数据的特点主要体现在数据量庞大、数据结构复杂、数据动态性强以及价值密度高但价值发现难等方面。
随着遥感技术的发展，特别是高分辨率对地观测技术的广泛应用，遥感大数据已经成为地理信息科学、地球科学、环境科学等领域研究的重要数据源。
遥感大数据的获取不仅提高了我们对地球表面及其环境的认知深度，也为资源监测、城市规划、灾害预警、环境保护等实际应用提供了强有力的数据支持。
在遥感大数据的处理与分析方面，传统的数据处理方法已经难以应对如此庞大和复杂的数据量。
发展基于云计算、大数据挖掘、机器学习等先进技术的遥感大数据处理框架和算法，成为遥感大数据领域的研究热点。
这些新技术和方法的应用，不仅可以提高遥感大数据的处理效率，还能发现隐藏在数据中的深层次信息和价值，推动遥感大数据在各领域的应用和发展。
遥感大数据作为信息提取的重要基础，其处理和分析技术的持续创新将为后续的信息提取提供更为准确、快速和全面的数据支持。
对遥感大数据的深入研究和探索，对于推动遥感技术的发展和应用，具有非常重要的意义。
定量遥感分析
定量遥感分析随着经济与科技的发展，国家的宏观决策、资源调查、环境及灾害监测等影响国民经济发展的关键领域急需数据支持，要求数据具有空间上的宏观性，时间上的连续性与可获取数据的全面性。
而遥感技术正具备这一能力，它能够以不同的时空尺度不断地提供多种地表特征信息。
但是与遥感卫星获取数据的能力相比，遥感数据的自动、定量化处理乃至对遥感数据信息的理解能力与对遥感数据的有效利用却远远不足，这也是目前制约遥感发挥作用的瓶颈问题。
因此，定量遥感逐渐成为遥感发展的主要方向。
一、什么是定量遥感定量遥感或称遥感量化遥感研究，主要指从对地观测电磁波信号中定量提取地表参数的技术与方法研究，区别于仅依靠经验判读的定性识别地物的方法。
它有两重含义：遥感信息在电磁波的不同波段内给出的地表物质的定量的物理量与准确的空间位置；从这些定量的遥感信息中，通过实验的或物理的模型将遥感信息与地学参量联系起来，定量的反演或推算某些地学或生物学信息。
定量遥感不仅要进行遥感建模与各种前向模型的研究，还要进行各种反演模型与反演策略的研究。
目前在国际上，越来越多的学者们认识到遥感科学在地学从传统定点观测数据到不同空间范围多尺度空间转换与地球系统科学研究中的不可替代作用。
而遥感科学能够在多远数据综合集成及地学应用方面对地球系统科学研究发挥决定性作用。
然而，相对快速发展的遥感技术而言，定量遥感的基础研究仍严重不足。
这对全世界遥感科学界都是一个挑战，对我们来说则更多的是一种跨越发展的机遇。
二、遥感模型分类：1.统计模型（即经验模型）：基于陆地表面变量与遥感数据的相关关系，对一系列的观测数据做经验性的统计描述或者进行相关性分析，构建遥感参数与地面观测数据之间的线性回归方程。
优点：参数少；容易建立且可以有效概括从局部区域获取的数据，简便，适用性强；缺点：有地域局限性，所以可移植性差；理论基础不完备，缺乏对物理机理的足够理解与认识，参数之间缺乏逻辑关系。
2.物理模型：其模型参数具有明确物理意义，并试图对作用机理进行数学描述。
利用遥感技术提取震害信息方法的研究进展
摘
８ ６０ ） １ ０ ０
要 ： 结 了近 年 来 国 内外 基 于 遥 感 影像 提 取 地 震 灾 害 信 息 的 变 化 检 测 方 法 ， 其 归 纳 为 基 于纹 总 将
理特征提取 和光谱 特征提 取 的方法 。介 绍 了最新的遥 感技 术应 用在 地 震 灾 害评 估 中的方 法 ， 出 提 了其技 术发展趋 势。 后灾 情 ， 志着人 ． 标
观性等特 点 ， 以较大程 度地排 除人 为干扰 ， 可 大大节 省人力和 财力 ， 快 速 提供 大 范 围相关 信 息 。利用 并 遥感技 术提取震 害信 息是防 震减灾 中一个 重要研究 内容 ， 也是近年 来防震减 灾 工作 中的一个 热点 问题 。 遥感震 害信息提 取主要 是通过 遥感 图像 的变化 检 测和分类 方法进 行 ， 括对 震 前 和震 后 遥感 影 像 包 进 行对 比分 析 ， 或者 是 直接 从 震 后 影像 中提 取震 害
维普资讯
第 ３卷 Ｏ
第１ 期
西
北
地
震
学
报
Ｖｏ ．３ Ｎｏ １ １ ０ ． Ｍ ａｃ ｒ ｈ，２ ０ ０８
２０ ０ ８年 ３月
业 业
ＮＯＲＴＨＷ ＥＳ ＴＥＲＮ ＥＩ Ｍ ＯＬＯＧＩ Ｓ Ｓ ＣＡＬ ｏＵ ＲＮＡＬ ｊ
； 综述 ： ；
Ｋｅ ｒ ｓ：Ｒｅ ｏ ｅ ｓ ｎ ｉ ｙ ｗｏ ｄ ｍ ｔ ｅ ｓｎｇ；Ｅａ ｔ ｕ ｋ ａ ａ ｅ ｉ ｏ ｍ ａ ｉｎ；Ｃｈ ｎｇ ｅ ｅ ｔｏ ｒｈｑ ａ ｅ ｄ ｍ ｇ ｎｆ ｒ ｔｏ ａ ｅ ｄ ｔｃ ｉ ｎ
０ 引 言
在地 震后 快 速提 取 准确 的 震害 信 息 ， 以采 取有 效 的救援 工作 ， 目前 减 轻地 震 灾 害损 失 的最有 效 是
高光谱遥感林业信息提取技术研究进展
中图分类号 ： Ｐ ９ Ｔ ７
引 言
自２ Ｏ世纪 ６ 年代 开始 ，计算 机技术 、空 间分 析技术 等 ｏ
迅 速 发展 ，加 快 了遥 感 技 术 前 进 的 步 伐 。目前 ，遥 感 技 术 已 经在 林 业 、地 质 、军 事 、海 洋 、气 象 等 众 多 领 域 得 到 了 广 泛
数， 该技 术不仅能削弱大 气吸 收、散射 和辐射 影响 ，消除 系
统 误 差 ，还 能 够 提 取 深 度 、宽 度 、波 长 位 置 等 吸 收 峰 参 数 。
光谱一 、二阶微分的公式为 Ｆ ＤＲ ： Ｉ＿ ｄ Ｒ一
高光谱遥感数据 。 林业 资源管理 和林 业调查监测 有剃结合 是
估、 森林分类 与调查等方面起 到 了举 足轻重 的作用 ，为实 时
而 科 学 的 森林 经 营 管 理 增 添 了 一 种 新 技 术 手 段 。
可 以得到光谱反射率最小 、最大波长位置 以及 拐点等特征参
１ 高光谱遥感技术在林业 中的研究 现状
林业高光谱技术正处于发展阶段 ，已能够 提供多种地 面
究中成为了重要的领先技术之一 。高光谱 遥感是将 光谱技术 和成像技 术相结合 ，以纳米级 的超高 光谱 分辨率对 目标地物 进行成像 ， 同时获取数 十甚至上 百个波 段 ， 成连 续光谱 图 形 像的技术 。高光谱遥感 的光谱分 辨率很 高 ， 般波 段宽度 小 一
于 １ ｌ，在 林 业 的 定 量 监 测 与 分 析 方 面 具 有 很 大 的 潜 力 。 ０ｎ ｌ Ｔ
目前 ， 高光谱技术 在林 业遥感领域取得 了丰 硕的研究成
果 ，主要 包 括 如 下 五 个 方 面 ：（ ）森 林 树 种 高 光 谱 分 类 与 识 １
遥感影像居民地信息自动提取方法研究进展
同一波 段 不 同地 物 吸收 和反 射 太 阳光 的程 度 各 异 ， 同一 地 物在 不同波 段 吸收 和反 射 太 阳光 的能 力 也 不 同 ，依据 这一 原理 ，在 居 民地 容 易识 别 的多 波
假 定 的概率 分布 ，容错 性较 强 ，通 常情 况下 其分类 精 度较 最 大似然 法要 高 。戴 昌达等 利用 监督 分类 和
人 工 判 读 相结 合 以监 测城 市 扩 展川 ；胡伟 平 用 最 大 似然法 对珠 江 三角洲 地 区城 镇 进行 提取 ，并对 比 了 多层前馈 网络 的反 向传播 神经算法（ 又称 Ｂ Ｐ算法）。 虽 然基 于统计 方法 提取居 民地 的研 究相 当成 熟 并有 广泛应 用 ，但研 究 同时也 表 明其分 类精 度相对 较 低 ，一般不 超过 ８ ％【】 ０ ３。 ． ４
中 图分 类 号 ：Ｘ ７ ８ 文献 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１ ０ — ８ ２ （０ ６ ５ ０ ４ — ０ １ ７ ５ ２ ０ ）０ — ０ ８ ０ ４
０ 引 言
居民地 是 人类 进行 生产 、生活 的场 所 ，是人 与
要 有 以 下 几 种
１１ 基于统计 的 分类 法 ．
需要 。最 近几 年来 ，研究人 员对 居 民地 的 自动 、半
表性 。最大 似然 法基 于 正态分 布的 假设 ，选 择训 练
样 本 受人 为影 响较大 。神经 网络 法 则并 不基 于某 个
自动 快速 高精 度 提取 方法进 行 了探索 ，新方 法不 断
涌现 。本 文通 过 总结 各种 方法 的研究 进 展 ，以期 明 确 居 民地信 息 自动提 取 的发 展现 状与趋 势 。
维普资讯
定量遥感分析
定量遥感分析随着经济和科技的发展，国家的宏观决策、资源调查、环境及灾害监测等影响国民经济发展的关键领域急需数据支持，要求数据具有空间上的宏观性，时间上的连续性和可获取数据的全面性。
而遥感技术正具备这一能力，它能够以不同的时空尺度不断地提供多种地表特征信息。
但是与遥感卫星获取数据的能力相比，遥感数据的自动、定量化处理乃至对遥感数据信息的理解能力与对遥感数据的有效利用却远远不足，这也是目前制约遥感发挥作用的瓶颈问题。
因此，定量遥感逐渐成为遥感发展的主要方向。
一、什么是定量遥感定量遥感或称遥感量化遥感研究，主要指从对地观测电磁波信号中定量提取地表参数的技术和方法研究，区别于仅依靠经验判读的定性识别地物的方法。
它有两重含义：遥感信息在电磁波的不同波段内给出的地表物质的定量的物理量和准确的空间位置；从这些定量的遥感信息中，通过实验的或物理的模型将遥感信息与地学参量联系起来，定量的反演或推算某些地学或生物学信息。
定量遥感不仅要进行遥感建模与各种前向模型的研究，还要进行各种反演模型和反演策略的研究。
目前在国际上，越来越多的学者们认识到遥感科学在地学从传统定点观测数据到不同空间范围多尺度空间转换和地球系统科学研究中的不可替代作用。
而遥感科学能够在多远数据综合集成及地学应用方面对地球系统科学研究发挥决定性作用。
然而，相对快速发展的遥感技术而言，定量遥感的基础研究仍严重不足。
这对全世界遥感科学界都是一个挑战，对我们来说则更多的是一种跨越发展的机遇。
二、遥感模型分类：1.统计模型（即经验模型）：基于陆地表面变量和遥感数据的相关关系，对一系列的观测数据做经验性的统计描述或者进行相关性分析，构建遥感参数与地面观测数据之间的线性回归方程。
优点：参数少；容易建立且可以有效概括从局部区域获取的数据，简便，适用性强；缺点：有地域局限性，所以可移植性差；理论基础不完备，缺乏对物理机理的足够理解和认识，参数之间缺乏逻辑关系。
2.物理模型：其模型参数具有明确物理意义，并试图对作用机理进行数学描述。
遥感影像信息处理技术的研究进展
遥感影像信息处理技术的研究进展一、本文概述遥感影像信息处理技术是遥感科学领域的核心技术之一，随着遥感技术的快速发展，其在地理信息系统、环境监测、城市规划、灾害预警等多个领域的应用越来越广泛。
遥感影像信息处理技术的主要任务是对获取的遥感影像进行预处理、增强、解译和分类等处理，以提取出有用的信息。
近年来，随着深度学习、人工智能等技术的兴起，遥感影像信息处理技术也取得了显著的进展。
本文旨在全面综述遥感影像信息处理技术的研究进展，包括预处理技术、特征提取技术、分类技术、目标检测技术以及应用领域的最新发展，以期为相关领域的研究者和实践者提供有益的参考和启示。
二、遥感影像信息处理技术概述遥感影像信息处理技术是一种集成了多种学科知识的综合性技术，主要包括计算机科学、数学、物理学、地理学以及环境科学等。
其核心在于从各种遥感平台（如卫星、无人机、高空气球等）获取的遥感影像中提取有用的信息，以满足对地表、大气、海洋等自然环境的监测、评估和管理需求。
遥感影像信息处理技术主要包括预处理、图像增强、特征提取和识别、信息提取和应用等步骤。
预处理阶段主要对原始遥感影像进行辐射校正、几何校正等，以提高影像的质量。
图像增强则通过一系列算法，如直方图均衡化、滤波等，改善图像的视觉效果，提高后续处理的准确性。
特征提取和识别则是通过特定的算法，如边缘检测、纹理分析等，从图像中提取出关键信息，如地物类型、形状、大小等。
信息提取和应用阶段则是将前面步骤得到的信息进行整合和分析，以满足各种实际应用需求。
随着遥感技术的快速发展，遥感影像信息处理技术也在不断进步。
一方面，随着遥感平台的多样化和遥感数据的丰富化，遥感影像信息处理技术需要处理的数据类型和复杂度也在不断增加。
另一方面，随着计算机科学和人工智能技术的快速发展，遥感影像信息处理技术也在不断引入新的理论和方法，如深度学习、神经网络等，以提高处理的准确性和效率。
遥感影像信息处理技术是遥感技术的重要组成部分，其在环境监测、城市规划、灾害预警、资源调查等领域有着广泛的应用前景。
当代遥感科技发展的现状与未来展望
当代遥感科技发展的现状与未来展望一、概述当代遥感科技作为地球观测与信息提取的重要技术手段，正以前所未有的速度发展。
遥感技术通过搭载在各类平台上的传感器，实现对地球表面各类目标的非接触式远距离探测，为人类提供了海量的空间数据和信息。
随着传感器技术的不断创新、数据处理能力的显著提升以及应用领域的不断扩展，遥感科技已深入渗透到资源调查、环境监测、城市规划、灾害预警、军事侦察等诸多领域，成为推动社会进步和经济发展的重要力量。
遥感科技发展的现状表现为以下几个方面：一是传感器技术日益多样化，从传统的光学遥感扩展到多光谱、高光谱、合成孔径雷达（SAR）等多种类型，提高了对不同地物类型的识别能力；二是遥感数据获取和处理能力大幅提升，高分辨率、高时效性、高动态范围的遥感数据不断涌现，数据处理算法和模型不断完善，使得遥感信息的提取和解释更加精准；三是遥感应用领域的广度和深度不断拓展，从单一的资源环境监测向智慧城市、精准农业、全球变化研究等多元化方向发展。
遥感科技将继续保持快速发展的态势。
随着人工智能、大数据等技术的深度融合，遥感数据处理和分析将更加智能化、自动化，实现更高效的信息提取和知识发现；另一方面，遥感技术将与物联网、云计算等新技术相结合，推动遥感应用的创新和发展，为人类社会提供更加便捷、高效的服务。
随着全球环境问题的日益严峻，遥感科技在生态环境监测与保护、资源可持续利用等方面将发挥更加重要的作用。
1. 遥感科技的定义与重要性作为一种非接触式的远距离探测技术，通过传感器收集目标对象的电磁波信息，进而对这些信息进行处理、分析和应用。
它不仅涉及到了传感器技术、信号处理、数据分析等多个领域，还在地球观测、环境监测、资源调查、灾害预警等方面发挥着举足轻重的作用。
在当代社会，遥感科技的重要性日益凸显。
它是我们认识地球、了解自然环境的重要工具。
通过遥感技术，我们可以获取大范围、高精度的地理空间数据，从而揭示地球的各种自然现象和变化规律。
遥感技术在生态环境评价中的研究进展
遥感技术在生态环境评价中的研究进展在当今时代，生态环境的保护和可持续发展已成为全球关注的焦点。
为了更有效地评估生态环境的状况、变化趋势以及潜在的问题，遥感技术正发挥着越来越重要的作用。
遥感技术凭借其大范围、多时相、多光谱等独特优势，为生态环境评价提供了丰富而准确的数据支持。
遥感技术能够获取大面积的地表信息，包括土地利用类型、植被覆盖度、水体分布等。
通过不同波段的电磁波反射和辐射特性，遥感影像能够清晰地反映出地表物体的特征。
这使得我们能够快速、全面地了解生态环境的基本构成和分布情况。
在生态环境评价中，植被状况是一个关键的指标。
遥感技术可以精确地测量植被的覆盖度、生物量以及叶绿素含量等参数。
例如，利用近红外波段的反射特性，可以计算出植被的覆盖度；通过高光谱遥感，可以分析植被的生理状态和健康程度。
这些信息对于评估生态系统的生产力、碳循环以及生态稳定性具有重要意义。
对于水资源的评价，遥感技术同样表现出色。
它能够监测水体的面积、水位变化、水质参数等。
通过遥感影像的光谱特征，可以判断水体的污染程度和富营养化状况。
同时，结合地形数据，还能分析水资源的分布和流动情况，为水资源的合理利用和保护提供科学依据。
土地利用和土地覆盖变化是影响生态环境的重要因素。
遥感技术可以长时间序列地监测土地利用的动态变化，及时发现森林砍伐、城市化扩张、耕地减少等问题。
这有助于制定合理的土地规划和政策，以保障生态平衡和土地资源的可持续利用。
在生态环境质量评价方面，遥感技术与地理信息系统（GIS）的结合更是为研究提供了强大的工具。
GIS 可以对遥感数据进行空间分析和处理，生成各种专题地图和统计报表。
例如，通过叠加不同时期的遥感影像和相关环境数据，可以评估生态环境质量的变化趋势，并分析其与人类活动的关系。
此外，遥感技术在生物多样性保护方面也逐渐崭露头角。
它可以为生物栖息地的监测和评估提供支持，帮助确定保护的重点区域。
通过对遥感影像的解译，可以了解生态系统的结构和功能，进而评估生物多样性的丰富程度和受威胁状况。
基于遥感的水体信息提取技术研究进展
（ 北京林业大学 林学 院， 北京 １ ０ ０ ０ ８ ３ ）
摘 要 ：总结 了遥 感技 术在水 体信 息提 取 方 面的研 究进展 ， 并 阐述 了基 于遥 感的 ６类水 体信 息提 取 方法 ， 包括 ： 单 波段 阈值 法 、 多波段谱 间关 系法 、 指 数模 型 法、 多光谱 混合 分析 法 、 遥感 影像分 类 法和 混合像 元分 解 法。在此基 础上 ， 指 出了应 用遥 感技 术提 取 水体信 息尚待 解决 的关键 问题 ， 并提 出 了 可能 的解 决途径 。最后 对水体 遥感信 息提 取 的发 展趋 势进行 了展 望 。
关键 词 ： 遥 感 ；水 体 信 息 提 取 ；波 谱 特 征 ； 谱 间 关 系 ；混合 像 元 分 解 中图分 类号 ： Ｔ Ｐ ７ ９ 文 献标志 码 ： Ａ 文 章 编 号 ：１ ０ ０ ４— ３ ２ ６ ８ （ ２ Ｏ １ ３ ） ０ ６ — ０ ０ １ ６— ０ ５
Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ Ａｄ ｖ ａ ｎｃ ｅ ｏ ｎ Ｔｅ ｃ ｈ ｎｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ｆ ｏ ｒ Ｅｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｎｇ Ｗａ ｔ ｅ ｒ
ｓ ｅ ｎ ｓ ｉ ｎｇ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎｏ ｌ ｏ ｇｙ ｗａ ｓ ｓ ｕ ｍｍ ａ ｒ ｉ ｚ ｅ ｄ ．Ｓｉ ｘ ｍｅ ｔ ｈ ｏｄ ｓ ｆ ｏ ｒ ｔ ｈｅ ｅ ｘｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｗａ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏｎ ｗｅ ｒ ｅ ｄ ｅ － ｓ ｃ ｒ ｉ ｂｅ ｄ ｉ ｎ ｄｅ ｔ ａ ｉ ｌ ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏｎ ｒ ｅ ｍｏ ｔ ｅ ｓ ｅ ｎ ｓ ｉ ｎ ｇ， ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｉ ｎ ｃ ｌ ｕ ｄｅ ｄ ｓ ｉ ｎ ｇｌ ｅ ｂ ａ ｎｄ ｔ ｈ ｒ ｅ ｓ ｈｏ ｌ ｄ， ｍｕｌ ｔ ｉ — ｂ ａ ｎｄ ｓ ｐｅ ｃ — ｔ ｒ ａ ｌ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｓ ｈｉ ｐ， ｉ ｎｄ ｅ ｘ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ， ｍｕｌ ｔ ｉ ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｒ ａ ｌ ｍｉ ｘ ｔ ｕｒ ｅ ａ ｎａ ｌ ｙｓ ｉ ｓ， ｒ ｅ ｍｏ ｔ ｅ ｓ ｅ ｎ ｓ ｉ ｎ ｇ ｉ ｍａ ｇｅ ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎｄ ｐ ｉ ｘｅ ｌ ｓ ｕ ｎ ｍｉ ｘ ｉ ｎｇ ｍｏ ｄｅ １ ．Ｏｎ ｔ ｈｉ ｓ ｂａ ｓ ｉ ｓ ， ｓ ｏ ｍｅ ｐ ｒ ｏ ｂｌ ｅ ｍｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｗａ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎｆ ｏｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ ｒ ｅ ｍｏ ｔ ｅ ｓ ｅ ｎｓ ｉ ｎｇ ｔ ｅ ｃ ｈｎｏ ｌ ｏ ｇｙ ｗｅ ｒ ｅ ｐ ｏ ｉ ｎｔ ｅ ｄ ｏ ｕｔ ａ ｎ ｄ ｔ ｈｅ ｐ ｏｓ ｓ ｉ ｂｌ ｅ ｗａ ｙ ｓ ｔ ｏ ｓ ｏ ｌ ｖ ｅ ｔ ｈｅ ｓ ｅ ｐｒ ｏ ｂｌ ｅ ｍｓ ｗｅ ｒ ｅ ｅ ｘｐ ｏ ｕｎｄ ｅ ｄ ． Ｆｉ ｎ ａ ｌ ｌ ｙ， ｔ ｈｅ ａ ｐｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｐ ｒ ｏｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｏ ｆ ｒ ｅ ｍｏ ｔ ｅ ｓ ｅ ｎｓ ｉ ｎｇ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎｏ ｌ ｏ ｇｙ ｉ ｎ ｔ ｈｅ ｅ ｘｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｗａ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎｆ ｏｒ ｍａ ｔ ｉ ｏｎ ｗａ ｓ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｚ ｅ ｄ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ：ｒ ｅ ｍｏ ｔ ｅ ｓ ｅ ｎｓ ｉ ｎ ｇ；ｗａ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ；ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｒ ａ ｌ ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ ；ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｓ ｈｉ ｐ ｂｅ ｔ ｗｅ ｅ ｎ ｂ ａ ｎｄｓ ；ｐ ｉ ｘ ｅ ｌ ｓ ｕｎ ｍｉ ｘｉ ｎ ｇ
遥感技术在水文学中的应用与研究进展
遥感技术在水文学中的应用与研究进展一、概述遥感技术作为一种先进的空间信息获取手段，近年来在水文学领域得到了广泛应用和深入研究。
该技术通过搭载在飞机、卫星等平台上的传感器，远距离、非接触地获取地球表面及其环境信息，进而为水文学研究和应用提供重要数据支持。
随着遥感技术的不断发展和完善，其在水文学中的应用范围日益扩大，研究深度也逐渐加深。
在水文学领域，遥感技术主要应用于水体识别、水体面积监测、水体质量评估、水文循环过程分析等方面。
通过遥感技术，可以实现对水体分布、形态、动态变化等信息的快速获取和准确分析，为水资源管理、水灾害防治、水环境保护等提供科学依据。
遥感技术还可以与其他水文学方法相结合，形成多源信息融合的水文学研究体系，提高研究的准确性和可靠性。
随着遥感数据源的不断丰富和数据处理技术的不断进步，遥感技术在水文学中的研究进展也取得了显著成果。
高分辨率、多光谱、多时相等遥感数据的获取和应用，使得水文学研究的精度和深度得到了进一步提升；另一方面，深度学习、人工智能等先进技术的引入，也为遥感数据在水文学中的应用提供了更多可能性。
遥感技术在水文学中的应用与研究进展具有重要意义，不仅有助于推动水文学研究的深入发展，也为水资源管理、水灾害防治等提供了有力支持。
随着遥感技术的不断发展和完善，其在水文学中的应用前景将更加广阔。
1. 遥感技术的基本概念与发展历程作为现代科技的杰出代表，以其独特的空间扫描、光谱分析、雷达回波等手段，实现对地表数据的获取、处理、分析与解译。
其核心在于通过卫星、飞机、无人机等载体，远距离、非接触地探测地面物体的性质、状态及其变化，为众多领域提供及时、准确的信息支持。
遥感技术的发展历程可谓波澜壮阔。
早在上世纪20年代，遥感技术便初露端倪，主要应用于航空侦察和军事领域。
随着科技的不断进步，特别是航天技术的迅猛发展，遥感技术在上世纪60年代迎来了蓬勃发展的新时期。
遥感技术开始应用于月球表面勘测，为后来的阿波罗11号任务成功登月提供了重要支撑。
定量遥感技术在地质灾害及环境监测中的应用
定量遥感技术在地质灾害及环境监测中的应用遥感技术是一种科学技术，它利用遥感卫星或其他遥感设备获得地表地物信息，实现对大范围区域的高效监测。
在地质灾害及环境监测中，定量遥感技术的应用已经成为重要的手段，能够提高对地质灾害及环境变化情况的认识和分析能力，为相关人员提供科学依据和决策支持。
一、定量遥感技术在地质灾害监测中的应用1. 地质灾害信息提取遥感技术能够通过不同波段和传感器，获取地质灾害中的地表信息，如地形、植被、水体等特征，进而提取出滑坡、泥石流、地表塌陷等地质灾害的信息。
同时，定量遥感技术还能够识别出可能存在地质灾害的区域，并为相关人员提供预警和应急处理的决策依据。
2. 地质灾害评估与监测遥感技术能够将地质灾害中的空间数据进行分类、分析和量化，获取地质灾害的发展动态、变化趋势和成因机理，评估地质灾害的程度及风险，并制定相应的监测预警措施。
同时，通过遥感技术获取的数据，还能够和区域地质资料进行结合分析，为地质灾害的防治提供科学依据和精准措施。
二、定量遥感技术在环境监测中的应用1. 水资源监测与管理遥感技术能够获取水文水资源、水体质量等信息，绘制出流域水文地形图，掌握流域水循环和水资源状况，进行水资源调查、水资源规划和水资源保护工作，同时可进行水体质量监测、水污染及防治，实现对水环境的高效监测和管理。
2. 土地利用与生态环境监测通过遥感技术获取的土地利用信息和植被覆盖信息，能够对区域景观格局和生态系统进行监测和评估，掌握区域土地资源利用状况和生态环境质量情况，为区域生态建设和保护提供依据，促进资源可持续利用和生态环境持续改善。
三、总结定量遥感技术在地质灾害及环境监测中的应用优势明显，它不仅能够提高监测效率和准确性，也能够满足对大范围区域的监测需求，为政府和社会各界提供科学决策支持和管理服务。
在未来，定量遥感技术还将继续保持快速发展趋势，为地质灾害及环境监测带来更多实用性和便捷性。
土壤定量遥感技术研究进展
究 了不 同含水 量下 土 壤 光 谱 变 化 的特 点 ， 别 建 立 分
了不 同 的 水 分 估 计 经 验 模 型［ 。Ｓ ｅ ｈ ｒ ７ ］ ｈ ｐ ｅｄ提 出 了一 种 建立 和应 用 土壤 光 谱 库 的方 案 ， 于漫 反 射 用 光 谱 估 计 土 壤 交 换 性 Ｃ 、 效 阳 离 子 交 换 量 ａ 有
光谱 、 可见 光 、 近红外 光 谱和 热红 外光 谱能 够 用来精
谱 分 析 的 效 果 ， 果 显 示 线 性 模 型 的 适 应 性 更 结 高［ １ 。野 外土 壤光 谱受 环境 、 分 和 大气 条件 影 响 水
较 大 ， 然实地 获 取 的光 谱 估计 精度 很低 ， 由于其 虽 但 实 时性 和不破 坏 土壤 的优 点 ， 而具 有 重 要 的应 用 价
２ 土 壤 属 性 的 可 见 光／ 红 外 近 （ Ｓ ＮＩ 光 谱 分 析 技 术 ＶＩ ／ Ｒ）
从 上世 纪 ７ ０年代 以来 ， 谱技 术 已经 成 为检测 光 物质 成分 的重 要手 段 ， 与 化 学 分 析相 关 的各 个 领 在
钾（ ， Ｋ） 选择 合 适 的光 谱 范 围是 提 高模 型 精 度 的 重
光 谱 总体线 性 回顾模 型 ， 够 准 确地 估 计 土壤 不 同 能
层 次 的 阳离 子 的总 量 和 可 交换 量 ， 时 表 明便 携 式 同 光 谱 仪具有 探测 任 意深 度 土壤 性 质 的 能力 。Ｒｏ ｓｌ ｓｅ 等建 立 光 谱 Ｐ Ｓ 模 型 ， 现 ＮＩ 对 Ｐ 有 机 碳 Ｌ Ｒ 发 Ｒ Ｈ、 （ Ｃ） Ｃ Ｃ 粘粒含 量 、 （ ） 介 电 系数 （ Ｃ 的估 Ｏ 、Ｅ 、 磷 Ｐ和 Ｅ ） 计精 度高 ， ＭＩ 而 Ｒ能更 精 确地估 计 交换 态铝 （ ） Ａ１和
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
定量遥感信息提取技术的研究进展随着遥感技术和计算机技术的发展，遥感数据的数字化和自动化处理技术已经取得了长足的进展。
定量遥感信息提取技术便是其中一个重要的领域。
简言之，定量遥感信息提取技术是指通过遥感数据处理，对地面特征进行定量化分析，并给出与数量相关的信息结果。
比如，针对一个区域内的植被类型和覆盖度，计算出相应的植被指数（如NDVI）等等。
在许多领域中，如环境监测、资源管理、城市规划、灾害管理等，定量遥感信息提取技术都发挥了十分重要的作用。
接下来，我将分别从遥感影像分割、特征提取、分类器构建三方面，简单介绍一下该领域的研究进展。
遥感影像分割
遥感影像分割是指将遥感影像划分为不同的区域或对象，以进行进一步的特征提取和分类。
其基本思路为将影像分成若干个小块（即图像分割的过程），并对每个小块进行进一步的特征提取
和分类。
现有的分割算法主要包括基于区域、基于边缘、基于连
通性等等。
基于区域的分割方法，即将区域内的像素点组成一个连通区域，然后对每个区域进行相应的特征提取。
通过区域的相似性，即区
域内像素点的颜色、纹理等特征来定义区域。
这种方法可以有效
地降低图像中的噪声和不当干扰，减少误差。
基于边缘的分割方法则是将图像中的边界提取出来，并将其看
作是所求分割的边界。
边缘法主要通过梯度算子等方式检测影像
中的边缘，得出分割边界。
基于连通性的分割方法则是将图像中的像素点，组成互相相连
的像素块，每个像素块中的像素点具有相似的显著特征，然后根
据像素块的相似性将图像进行划分.
特征提取
在定量遥感信息提取领域中，提取地面特征是从遥感数据中获
取信息最重要的一步。
目前，主要的特征提取方法包括基于数学
统计方法、基于物理的方法、基于人工智能及机器学习等方法。
数学统计方法通过统计像素灰度或颜色、纹理等特征的分布、间接反映地面物体的属性。
物理方法是利用能见度或者达到地面
的辐射能等物理量，对地物的光谱辐射能量进行模拟，来分析地
物的各种属性。
人工智能与机器学习方法则是利用人工智能技术，训练出某一区域的像素点对应的区域类型并进行分类。
分类器构建
分类器构建是指将地面特征分类为不同的类型，它的目的是通
过对遥感数据进行分类，来对地物进行量化分析。
目前，主要的
分类方法包括监督分类、非监督分类、混合分类等。
监督分类是指在进行遥感影像分类时，使用有标记的已知数据
来训练分类器模型。
具体而言，是一些区域的地物类型和遥感影
像进行标记，然后根据标记进行分类。
非监督分类则是在未知或
缺少类标签的情况下，对影像进行自动的分类算法。
混合分类是监督和非监督分类的混合。
包括有自动分类拆分、专家交互分类、对顶分类等。
综上所述，定量遥感信息提取技术已经取得了长足的发展。
在未来，定量遥感信息提取技术将进一步应用于农业种植、生态监管、矿产资源管理和城市规划等多个领域，产生更加显著的社会经济效益。