遥感图象分形维数的几种估计算法研究
遥感影像分类算法的研究与应用
遥感影像分类算法的研究与应用遥感影像数据的获取已经成为现代遥感技术中的一个重要组成部分。
随着遥感数据的广泛应用，遥感影像分类算法显得越来越重要。
遥感影像分类算法可以将图像信息按照目标特征分为不同的类别，对于自然资源监测、城市规划、环境保护、农业生产等领域具有非常重要的作用。
本文将介绍一些常用的遥感影像分类算法和它们的应用。
1. 贝叶斯分类器贝叶斯分类器是一种常见的统计学习方法，它通常用于文本分类、目标识别和图像分割等领域。
在遥感图像分类中，贝叶斯分类器主要用于监督分类。
这种分类方法会根据当前所输入的影像数据，给出每个像素所属的最佳分类结果。
使用贝叶斯分类器进行遥感影像分类可以提高分类精度，因为该方法能够处理各种光谱和空间特征。
2. 支持向量机支持向量机是一种强大的分类方法，它被广泛应用于遥感图像分类中。
支持向量机将数据映射到多维空间中，通过确定最佳决策边界来实现分类。
这种方法通常用于解决线性和非线性问题，可以用于处理高维数据集。
3. k最近邻算法k最近邻算法是一种非参方法，它在遥感图像分类中应用广泛。
这种方法的思想是根据最近的邻居进行分类决策。
该方法的优势在于其对数据分布形式的限制很少，因此可以处理非线性问题。
然而，这种算法在处理大型图像时会产生计算负担。
4. 决策树决策树是一种树形结构，它通过递归地将数据分成二叉树形的结构，完成分类。
这种算法具有简单易懂、计算速度快、结果易于解释性的特点，因此在遥感图像分类中很常用。
使用决策树算法可以获得分类地物的空间分布信息，从而提高地物分类的精度。
以上这些算法都是常用的遥感影像分类算法。
除此之外，还有一些其他的算法也被用于遥感影像分类中。
在应用具体算法时，最好将不同的算法进行比较，选取最适合目标的分类算法。
遥感影像分类算法的应用非常广泛。
下面我们将具体介绍一些常见的应用场景。
1. 土地利用/土地覆盖分类土地利用/土地覆盖分类是遥感影像分类中的一个重要应用。
基于遥感图像的城市形态分维计算网格法的实现
基于遥感图像的城市形态分维计算网格法的实现随着城市进步的速度越来越快，对城市形态的探究也变得越来越重要。
城市形态是指城市空间结构的组织方式和特征，反映了城市空间的分布、外形、大小、密度等因素。
探究城市形态有助于了解城市的规模、结构、功能和特点，对城市规划和管理具有重要意义。
城市形态的分维是刻画城市形态特征的重要指标之一。
分维是指用来衡量一个集合的细节和复杂性的量度。
在城市形态探究中，分维可以从不同的角度揭示城市的形态特征，如城市的分布状况、街道网络的形态状况以及不同功能区域的大小、外形和密度。
基于遥感图像的城市形态分维计算是一种重要的探究方法。
遥感图像能够提供大量的城市空间信息，包括道路网络、建筑物分布、水体分布等。
通过对遥感图像进行分析和处理，可以得到城市的分布状况、外形特征等数据，从而计算城市形态的分维。
在进行基于遥感图像的城市形态分维计算时，可以接受网格法的方法。
网格法是一种将空间划分为规则网格单元，然后通过统计每个网格单元内的信息来计算形态分维的方法。
实现基于遥感图像的城市形态分维计算网格法可以分为以下几个步骤：第一步，选择合适的遥感图像。
选择高区分率、明晰度好的遥感图像是进行城市形态分维计算的前提。
可以选择卫星图像或航空摄影图像作为探究对象，也可以使用无人机拍摄的图像。
第二步，对遥感图像进行预处理。
预处理包括图像去噪、边缘提取等，为后续的分维计算做筹办工作。
第三步，将图像划分为网格。
将遥感图像划分为规则的网格单元是进行城市形态分维计算的基础。
可以依据需要选择不同的网格大小，一般状况下，网格单元的大小越小，计算得到的分维越准确。
第四步，统计每个网格单元内的信息。
在每个网格单元内统计城市的相关信息，如建筑物数量、道路长度、绿化面积等。
可以依据需要选择不同的统计指标。
第五步，计算形态分维。
依据统计得到的数据，可以接受不同的方法来计算形态分维。
常用的方法有箱形维数、信息维数等，可以依据详尽状况选择合适的方法。
遥感图像数据的分割与分类算法研究
遥感图像数据的分割与分类算法研究遥感技术的应用已经成为现代科技的重要组成部分，而遥感图像数据的分割与分类算法是遥感技术中非常重要的一环。
遥感图像数据是通过卫星等空间设备获取的大量图片资料，它们可以用来检测地球表面的变化，发现自然灾害等。
然而，由于遥感图像数据非常复杂，直接处理这些数据需要大量的人力和时间，因此，使用算法对遥感图像数据进行分割与分类是必要的。
一、遥感图像数据的分割遥感图像数据的分割是指将一张大图分成许多小图，使得每个小图都有相对独立的特征，即在每个小图中包含的物体都有相同或相似的特征。
这就需要通过算法来实现。
传统的遥感图像数据分割算法主要是基于阈值分割的方法，即将图像中灰度值高于预设的阈值的像素点标记为属于一个物体，灰度值低于预设的阈值的像素点标记为属于另一个物体。
但是，这种方法的缺点很明显，即对于一些灰度值较为接近的像素点会无法分割出较为精细的结果。
因此，目前在遥感图像数据分割中被广泛应用的是基于聚类和区域分割的方法。
二、遥感图像数据的分类遥感图像数据的分类是将图像中的像素点按照其特征进行分类，使得同一类别内的像素点有相同或相似的特征，不同类别之间则具有较大的区别。
分类的目的是提取出图像中的特征，这些特征可以用于识别和分类具有相似特征的图像。
遥感图像数据的分类存在多个步骤，需要经过预处理、特征提取，分类器构建等。
其中，预处理包括图像减噪和图像增强，特征提取需要针对不同的分类任务，选取相应的特征提取方法，分类器构建需要根据不同的特征和分类任务采用不同的算法，例如SVM（支持向量机）和RF（随机森林）等。
三、遥感图像数据的分割与分类的应用遥感图像数据的分割和分类在地质矿产勘探、农业、林业、城市规划等领域都有着重要的应用价值。
例如，在地质矿产勘探中，通过对遥感图像数据进行分割，可以提取出矿区与非矿区的不同特征，进一步利用分类算法对矿产资源进行分析；在农业中，通过对植被的遥感图像数据进行分类，可以确定植被覆盖度，进而分析农作物的生长情况，预测农作物的产量；在城市规划中，通过对城市地图的遥感图像数据进分类，可以确定城市建筑的分布情况，进而进行城市规划的决策。
遥感图像分类算法的研究与改进
遥感图像分类算法的研究与改进一、引言遥感图像分类是利用遥感技术获取的图像数据进行分类和识别的过程。
对于遥感图像分类算法的研究和改进，具有重要的理论和实践意义。
本文旨在介绍目前常用的遥感图像分类算法，并探讨其存在的问题及改进方法，以推动遥感图像分类算法的发展和应用。
二、常用的遥感图像分类算法1. 基于像元的分类算法基于像元的分类算法是最早应用于遥感图像分类的方法之一，它将图像中的每个像元视为一个分类单元，并根据像元的数值特征进行分类判别。
典型的基于像元的分类算法有最大似然法、支持向量机等。
然而，基于像元的分类算法往往忽略了像元之间的空间关系，导致分类精度较低。
2. 基于对象的分类算法基于对象的分类算法是通过将图像像元组织成不同的对象，利用对象的多维特征进行分类判别。
相比基于像元的分类算法，基于对象的分类算法更能反映真实世界物体的空间组织关系，具有更好的分类精度。
常见的基于对象的分类算法有基于分割的分类算法、基于决策树的分类算法等。
三、遥感图像分类算法存在的问题虽然目前已经有多种遥感图像分类算法被广泛应用，但仍然存在一些问题需要解决。
主要包括以下几点：1. 特征提取问题在遥感图像分类中，特征提取是一个重要的环节。
传统的特征提取方法是基于像元的数值特征，但这些特征往往难以区分不同类别的对象。
如何提取更具有代表性的特征，是遥感图像分类算法需要解决的难题。
2. 高维数据处理问题遥感图像通常具有大量的波段，导致特征空间维度很高。
高维数据给分类算法带来了巨大的计算开销，降低了分类效率。
同时，由于维度灾难的存在，高维数据容易导致维度间的相关性，影响分类精度。
3. 混合像素问题遥感图像中存在着大量的混合像素，即一个像素包含多种地物信息，使得分类难以准确判断。
如何解决混合像素问题，提高分类准确性是遥感图像分类算法需要解决的难题之一。
四、遥感图像分类算法的改进方法为了提高遥感图像分类算法的准确性和效率，以下是一些常用的改进方法：1. 特征选择与降维技术通过选择更具有代表性的特征，可以提高分类算法对不同类别的区分能力。
遥感图像分类算法研究与分析
遥感图像分类算法研究与分析遥感图像分类是遥感技术中的一个重要研究方向，它通过对遥感图像中的不同地物进行识别和分类，为地质勘探、农业监测、环境保护等领域提供了重要的数据支持和决策依据。
本文将对遥感图像分类算法进行研究与分析，目的在于探讨不同算法的优劣势以及其应用场景。
一、遥感图像分类算法的研究现状随着深度学习算法的发展和遥感技术的提升，遥感图像分类算法取得了长足的进步。
常见的遥感图像分类算法包括传统的机器学习算法和深度学习算法。
1. 传统机器学习算法传统机器学习算法中常用的分类算法有支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）和决策树等。
这些算法通常采用手工提取的特征作为输入，通过训练分类器进行分类。
这些算法在一定程度上能够满足遥感图像分类的需求，但由于遥感图像的特殊性，传统机器学习算法在复杂地物分类和大规模遥感图像分类方面存在一定的局限性。
2. 深度学习算法深度学习算法作为一种新兴的机器学习方法，在遥感图像分类中取得了显著的成果。
深度学习算法基于神经网络的结构，能够自动进行特征提取和分类，提高了分类的准确性和鲁棒性。
其中，卷积神经网络（CNN）是目前应用最广泛的一种深度学习算法，通过卷积和池化等操作提取图像的空间和频谱特征，从而实现遥感图像的分类。
二、遥感图像分类算法的优劣势及应用场景1. 传统机器学习算法的优劣势及应用传统机器学习算法虽然在一定程度上可以解决遥感图像分类问题，但其算法复杂度较高，特征选择需要人工参与，对数据质量和数量要求较高。
优势：a. 算法理论较为成熟，有较好的可解释性；b. 对小规模数据和数据不平衡问题具有较好的适应性；c. 便于处理多特征数据，进行特征筛选和模型调优。
劣势：a. 对特征提取和选择较为依赖经验知识，需要专业领域知识的参与；b. 对大规模遥感图像分类存在计算开销较大的问题；c. 对遥感图像的噪声、光照、阴影等复杂情况处理能力有限。
适用场景：a. 针对小规模遥感图像分类任务，例如农业作物识别、城市土地利用分类等；b. 针对特征维度较高，且特征表达相对明确的遥感图像分类问题；c. 针对数据质量较好，数据特征较为固定的遥感图像分类任务。
遥感图像分类算法研究与应用
遥感图像分类算法研究与应用遥感技术是现代地球科学研究的重要手段之一，遥感图像分类是遥感技术应用中的核心问题之一。
图像分类是将遥感图像分为若干类别的过程。
由于遥感图像包含的信息量非常庞大，因此是一项非常艰巨的任务。
因此，研究和应用有效的遥感图像分类算法，对于实现遥感图像快速高效分析和应用具有重要的意义。
一、遥感图像分类算法的分类遥感图像分类算法的研究至今已经有数十年的历史，经过不断的发展，现已有多种分类算法，如最大似然法、支持向量机等。
不同的算法有其各自的优缺点，以下列举几种常见的分类算法：1. 最大似然法最大似然法是指在一定的观测数据下，对于一些未知参数值进行估计，使得这些参数值下观测数据出现的可能性最大。
在遥感图像分类中，最大似然法是基于像元的，将图像中的每个像元按照其反射率值进行分类。
最大似然法最早是在统计学中应用广泛的方法，因其精度较高、易于操作、具有形式简单等特点，在遥感图像分类中也得到广泛应用。
最大似然法主要是基于对像元类别的判断，因此对于相近类别，其精度不高，容易出现混淆。
同时，最大似然法分类过程中需要计算大量的概率分布，运算量较大，因此其处理速度相对较慢。
2. 支持向量机支持向量机是一种经典的分类算法，同时也是目前遥感图像分类常用的一种算法。
它不仅可以处理线性分类问题，还可以处理非线性问题。
支持向量机主要是基于核函数对数据进行投影，将不可分离的数据在高维空间中进行分离。
支持向量机不仅具有很高的分类精度，而且其在处理大样本数据时，具有高效的处理速度，具有良好的可伸缩性。
虽然支持向量机具有处理非线性问题的能力，但是在高维数据分析时，需要选择合适的核函数，并且参数的调整需要一定的经验，使得支持向量机的应用并不是那么容易。
3. 决策树决策树是一种基于树形结构进行分类的算法。
它的分类过程中是沿着树结构进行的，最后到达叶子节点，从而确定类别。
决策树一般通过分类方法、分裂标准等参数来确定其结构，并最终得出分类结果。
遥感图像分类算法的性能评估与优化研究
遥感图像分类算法的性能评估与优化研究遥感图像分类是遥感技术的重要应用领域之一，在农业、林业、环境监测等领域具有广泛的应用价值。
随着遥感技术的快速发展，遥感图像分类算法也在不断优化和改进。
本文将对遥感图像分类算法的性能评估与优化进行研究。
首先，我们将介绍遥感图像分类算法的基本原理。
遥感图像分类是将遥感图像中的像素点划分为不同的类别或类别组，常用的分类算法包括最大似然分类、支持向量机、随机森林等。
最大似然分类是基于统计学原理的一种分类方法，通过计算每个像素点属于每个类别的概率，从而实现分类。
支持向量机则是一种基于间隔最大化的非线性分类器，通过寻找一个最优的超平面来划分不同类别。
随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树的集合来实现分类。
接下来，我们将探讨遥感图像分类算法的性能评估方法。
性能评估是衡量分类算法好坏的重要指标，常用的性能评估指标包括精度、召回率、F1值等。
精度是指分类器正确分类的样本占总样本数的比例，召回率是指分类器正确分类为某一类别的样本占该类别总样本数的比例，F1值则是精度和召回率的调和平均。
此外，我们还可以使用混淆矩阵来评估分类算法的性能，混淆矩阵展示了实际分类结果与分类器预测结果之间的关系。
针对遥感图像分类算法存在的问题，我们将提出一些优化策略。
首先，对于遥感图像的特征提取，可以采用多尺度分析技术，通过使用不同尺度的滤波器提取图像的多尺度特征，从而提高分类器对图像细节的识别能力。
其次，可以引入深度学习方法，例如卷积神经网络（CNN），CNN在图像分类领域有着卓越的表现，通过学习图像的特征表示，可以提高分类算法的准确性。
此外，还可以使用集成学习的方法，例如Bagging和Boosting，通过构建多个基分类器的集合来获得更好的分类性能。
最后，我们将对以上提到的优化策略进行实验验证和评估。
通过使用遥感图像分类数据集，我们将比较不同分类算法的性能，并评估优化策略的效果。
实验结果将说明我们所提出的优化策略是否有效，以及其在遥感图像分类中的应用潜力。
三种多尺度遥感图像分割算法的分析比较概述
三种多尺度遥感图像分割算法的分析比较概述摘要图像分割是数字图像处理领域中的重要内容，遥感图像分割是图像分割的一个重要应用方向。
论文简要地概述了三种多尺度遥感图像分割算法，分别是基于HIS空间和颜色纯度的多尺度遥感图像分割算法、基于区域生长的多尺度遥感图像分割算法、基于分水岭算法的多尺度遥感图像分割算法。
关键字：图像分割，遥感,多尺度，算法AbstractImage segmentation is a digital image processing in the field of important content, remote sensing image segme ntati on image segme ntati on is an importa nt applicati on directio n. This paper gives a brief overview of the three remote sensing image | segmentation algorithm, which is based on the HIS color space and multiscale segmentation of remote sensing image based on region growing algorithm, the method of image segme ntati on based on watershed algorithm, multi scale image segme ntati on of remote sensing image.Keyword : image segmentation , remote sensing, multiscale,algorithm介绍：遥感图像分割⑴，就是对遥感图像进行处理，并从中提取目标的过程。
它是对遥感图像进行进一步处理和应用的基础。
卫星遥感图像目标检测与分类算法研究
卫星遥感图像目标检测与分类算法研究近年来，随着技术的不断进步，卫星遥感图像在各个领域的应用越来越广泛。
卫星遥感图像可以提供大范围、高分辨率的地理信息，对于环境监测、城市规划、农业、气象等方面具有重要意义。
然而，卫星遥感图像通常包含大量的数据，如何从中准确地检测和分类出目标成为了一个关键的问题。
本文将就卫星遥感图像目标检测与分类算法的研究进行探讨。
一、卫星遥感图像目标检测算法卫星遥感图像目标检测是指在卫星图像中准确地找出目标物体的位置、大小与形状。
目标检测算法的研究旨在提高检测的准确性和效率。
常见的卫星遥感图像目标检测算法包括基于特征的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。
基于特征的方法是利用图像中目标物体的一些特征进行检测，如颜色、纹理、形状等。
这些特征可以通过数学模型进行提取，并通过特定的分类器进行目标检测。
然而，由于特征的提取和选择通常需要人工干预，这种方法存在一定的主观性和局限性。
基于机器学习的方法是利用训练数据集生成一个分类器，通过对待检测图像进行特征提取，并将提取的特征输入分类器中，从而实现目标检测。
机器学习方法可以通过大量的样本数据进行训练，对于目标分类效果较好。
然而，该方法对于特征的选择和提取仍然依赖于人工，而且在训练过程中需要耗费大量的时间和计算资源。
基于深度学习的方法是近年来兴起的一种目标检测算法。
深度学习利用多层神经网络模拟人脑的学习过程，可以自动进行特征提取和分类。
深度学习算法结合了图像处理、模式识别和机器学习等领域的优势，具有很强的泛化能力和自适应能力。
然而，深度学习算法对于计算资源的要求较高，且需要大量的训练样本来提高分类效果。
二、卫星遥感图像目标分类算法卫星遥感图像目标分类是指根据图像中物体的特征和属性，对其进行分类和标注。
目标分类算法的研究旨在提高分类的准确性和鲁棒性。
常见的卫星遥感图像目标分类算法包括基于特征的方法、基于像素的方法和基于深度学习的方法。
基于特征的方法是利用目标物体的一些特征进行分类，如形状、纹理、颜色等。
遥感图像分类算法比较研究
遥感图像分类算法比较研究遥感技术在农业、林业、城市规划等领域中得到了广泛应用，而遥感图像的分类则是其中重要的一环。
遥感图像分类是指通过对已获取的遥感图像进行处理与分析，将图像中的像素按照一定的规则分为不同的类别，以便更好地对图像进行理解和利用。
在遥感图像分类的过程中，不同的算法会影响分类结果的准确度和效率。
本文将对几种常用的遥感图像分类算法进行比较研究。
一、最大似然分类法最大似然分类法是一种常用的统计模型分类方法，它基于对样本数据的统计分析来确定样本的类别。
最大似然分类法的基本思想是假设每个类别内部的像素灰度值服从某种特定的概率分布，然后通过计算每个类别像素灰度值与已知样本的匹配程度，来决定像素应该属于哪一类别。
最大似然分类法准确度较高，但计算复杂度较高，适用于小规模的遥感图像分类任务。
二、支持向量机分类法支持向量机分类法是一种常用的机器学习算法，其主要思想是在高维特征空间中寻找一个超平面，将不同类别的样本分隔开。
支持向量机分类法具有良好的泛化能力和鲁棒性，在处理大规模的遥感图像分类任务中具有较好的效果。
然而，支持向量机分类法需要大量的计算和内存消耗，对于计算资源较为有限的情况下不太适用。
三、神经网络分类法神经网络分类法是一种基于人工神经网络的分类方法，它通过模拟人脑神经元之间的相互连接和信息传递，来实现对图像进行分类。
神经网络分类法可以自动学习和提取图像的特征，并具有较强的鲁棒性和适应性。
然而，神经网络分类法需要大量的训练样本和训练时间，且模型结构的设计和参数调整也需要一定的经验和技巧。
四、决策树分类法决策树分类法是一种基于树形结构的分类方法，它通过一系列的判断节点和决策规则来实现对图像的分类。
决策树分类法易于理解和解释，并且可以处理多类别分类任务。
决策树分类法的计算复杂度较低，适用于大规模遥感图像分类任务。
然而，决策树分类法对于特征选择和样本不平衡等问题比较敏感。
通过对以上几种主要的遥感图像分类算法进行比较研究，我们可以发现每种算法都有其独特的优点和局限性。
遥感图像分类算法的研究与应用
遥感图像分类算法的研究与应用一、引言遥感技术在二十世纪后期得到了快速发展，伴随着遥感技术的广泛应用，遥感图像分类算法的研究也日趋重要。
遥感图像分类是将遥感图像中的像素按照其表示的物理意义分配到不同的类别中，常用于土地利用调查、自然灾害监测等领域。
本文将对遥感图像分类算法进行探讨，包括分类方法、特征提取、分类器设计等方面的内容，并结合实际应用介绍遥感图像分类的研究与应用。
二、遥感图像分类的分类方法遥感图像分类的分类方法主要可分为基于统计学方法和基于机器学习方法两种。
1. 基于统计学方法基于统计学方法的遥感图像分类是通过对图像进行统计分析，分析各种类别在不同波段上的反射率、亮度、形状等信息，根据统计结果将像素分类到不同的类别。
常用的统计学方法包括最小距离分类法、最大似然分类法、贝叶斯分类法等。
其中，最小距离分类法简单易懂，但只能应用于二分类问题；最大似然分类法假设不同类别的像素分布满足高斯分布，对噪声敏感，可用于多分类问题；贝叶斯分类法充分考虑样本的先验概率和后验概率，对分类效果影响较小，但计算复杂。
2. 基于机器学习方法基于机器学习方法的遥感图像分类是利用机器学习算法从大量的样本数据中学习判别规则，根据规则将像素分类到不同的类别。
常用的机器学习算法包括支持向量机、人工神经网络、决策树等。
其中，支持向量机可以很好地处理高维数据，对于分类边界不明显的图像有较好的效果；人工神经网络模拟了人脑神经元的工作方式，可以学习到非线性关系，对分类效果比较好；决策树是一种简单易懂的分类方法，对特征值的选择比较敏感。
三、遥感图像分类的特征提取特征提取是将原始图像数据转化为有意义的特征向量的过程，同时保留了影响像元分类的重要信息。
遥感图像的特征提取方法主要可分为基于像元的特征提取和基于对象的特征提取两种。
1. 基于像元的特征提取基于像元的特征提取是利用像素的灰度值或光谱信息提取特征，并将其作为分类的依据。
像元的灰度值和光谱信息是基本的特征，还可以通过不同波段的比值、差值、指数等方式提取其他特征。
遥感图像分类算法研究及其在土地利用中的应用
遥感图像分类算法研究及其在土地利用中的应用随着科技的发展，遥感技术在土地利用方面得到了广泛应用。
遥感技术是利用高分辨率卫星拍摄的遥感图像进行分析，并提供图像分类和监测等相关信息的技术。
因此，在土地利用方面，遥感图像分类算法成为了非常重要的研究领域。
遥感图像分类算法是指通过对遥感图像的像素进行特征提取和识别，将遥感图像分为若干个类别的过程。
不同的遥感图像分类算法具有不同的优缺点，需要根据具体的应用场景来进行选择。
常见的遥感图像分类算法有：最大似然法、支持向量机、随机森林、深度学习等。
其中，最大似然法是一种传统的分类算法，通过计算每个像素点属于不同类别的概率，来确定该像素点所属的类别。
支持向量机（SVM）是一种常见的分类算法，它通过构建一个超平面，将不同类别的数据点分割开来。
随机森林是一种基于决策树的模型，它能够自动选择最优的特征，并减少过拟合的风险。
深度学习是一种新兴的分类算法，它通过构建深度神经网络，实现对高维数据的分类。
在土地利用方面，遥感图像分类算法的应用非常广泛。
例如，它可以用于土地覆盖类型的分类、农作物生长阶段的监测、森林资源的管理等等。
以土地覆盖类型的分类为例，常见的分类包括：水域、城市建设用地、草地、耕地等等。
利用遥感图像分类算法，可以将遥感图像中的像素点进行分类，并生成土地利用类型的分布图。
具体地说，遥感图像分类算法可以分为以下几个步骤：1. 数据预处理：包括数据去噪、增强、规范化等。
去噪是将图像中的噪音和干扰信号去除，增强是提高图像的对比度，规范化是将图像数据进行归一化处理。
2. 特征提取：选择合适的特征进行提取，例如颜色、形状、纹理等。
特征提取的好坏直接影响分类的准确性和效率。
3. 分类器的构建：选择合适的分类器，例如最大似然法、支持向量机、随机森林等，并根据训练集进行训练。
4. 验证和输出分类结果：利用测试集对分类器的结果进行验证，并输出准确的分类结果。
需要注意的是，遥感图像分类算法的结果受到许多因素的影响，例如图像的分辨率、光谱范围、灰度级别等等。
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。
基于深度学习的遥感图像分类与分割算法研究
基于深度学习的遥感图像分类与分割算法研究深度学习技术在遥感图像分类与分割领域中具有广泛的应用前景。
遥感图像是通过遥感技术获取的大范围、高分辨率的地球表面图像，包含丰富的地物信息。
遥感图像的分类与分割对于地质勘探、环境监测、农业发展等领域具有重要作用。
本文将研究基于深度学习的遥感图像分类与分割算法，以提高遥感图像处理的精度和效率。
一、引言遥感图像是通过卫星、飞机等高空平台获取的图像，具有地理信息的广覆盖性和高分辨率特点。
传统的遥感图像分类与分割方法主要依赖于手工设计的特征提取算法，对于不同类型的遥感图像需要进行特征工程的设计。
然而，特征工程具有主观性和局限性，不能很好地适应各种不同的遥感图像场景。
深度学习技术具有自动学习和特征表示的能力，可以更好地适应复杂的遥感图像特征。
因此，基于深度学习的遥感图像分类与分割方法受到越来越多的关注。
二、深度学习在遥感图像分类与分割中的应用1. 卷积神经网络（CNN）在遥感图像分类中的应用卷积神经网络是深度学习中最常用的网络结构之一，具有良好的特征提取和分类能力。
在遥感图像分类中，CNN可以通过多层卷积和池化操作提取图像中的空间信息和语义信息，并通过全连接层进行分类预测。
通过训练大量的标注数据，CNN可以学习到遥感图像的特征表示，从而实现高精度的分类。
2. 循环神经网络（RNN）在遥感图像分割中的应用循环神经网络是一种能够处理序列数据的神经网络模型，对于遥感图像的像素级别分割具有优秀的性能。
通过引入长短期记忆（LSTM）单元，RNN可以学习到遥感图像中像素之间的空间相关性，从而实现精确的像素级别分割。
RNN在处理遥感图像时，可以考虑到像素的上下文信息，提高了分割算法的精度。
三、基于深度学习的遥感图像分类与分割算法研究1. 深度卷积神经网络（DCNN）算法深度卷积神经网络是一种具有多层卷积层和池化层的网络结构，可以通过多层的卷积和池化操作提取遥感图像中的特征。
DCNN算法通过端到端的训练方式，可以自动学习遥感图像的特征表示，并通过全连接层实现图像的分类。
遥感图像分类算法的比较研究
遥感图像分类算法的比较研究遥感图像分类是遥感技术的重要应用之一，它通过对遥感图像中的地物进行自动识别和分类，为地理信息系统、资源环境管理、农业生产等提供数据支持，具有广阔的应用前景。
在遥感图像分类过程中，选择合适的分类算法对分类精度和效率有着重要的影响。
本文将比较常见的遥感图像分类算法，并分析它们在不同场景下的优劣与适应性。
1. 最大似然分类算法（Maximum Likelihood Classification）最大似然分类算法是一种基于统计的分类方法，它假设每个类别的像素值符合高斯分布，通过计算像素值在每个类别的概率来判断像素属于哪个类别。
最大似然分类算法在均衡场景下效果较好，但对于具有重叠区域的复杂场景，分类效果可能较差。
2. 支持向量机分类算法（Support Vector Machine）支持向量机分类算法通过构建超平面对不同类别进行划分。
它能处理高维数据、在处理小样本数据时仍能保持较好的分类效果，并且具有较强的泛化能力。
支持向量机分类算法在处理遥感图像分类任务中也取得了较好的效果，但对于大规模训练样本和高维数据的处理速度较慢。
3. 决策树分类算法（Decision Tree）决策树分类算法是一种基于规则的分类方法，通过构建树状结构对样本进行分类。
它具有可解释性强、计算速度快的特点，并且可以处理混合数据类型。
决策树分类算法在遥感图像分类中广泛应用，但容易过拟合，对噪声和缺失值较为敏感。
4. 随机森林分类算法（Random Forest）随机森林分类算法是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并取结果的投票或平均值来进行分类。
随机森林分类算法具有较高的分类准确性、较好的鲁棒性和处理大规模数据的能力。
在遥感图像分类中，随机森林分类算法常用于特征提取和分类任务，具有较好的效果。
5. 卷积神经网络分类算法（Convolutional Neural Network）卷积神经网络分类算法是一种深度学习算法，通过卷积和池化等操作提取图像特征，并使用全连接层进行分类。
遥感图像处理中的分割算法研究
遥感图像处理中的分割算法研究引言遥感技术是指通过卫星传感器对地表进行观测、测量和记录，获取地球表面信息的技术，广泛应用于灾害监测、土地利用、资源管理等领域。
在遥感技术中，图像处理是最核心的部分之一，其中分割算法便是其中的一个重要环节。
第一章遥感图像分割算法的概述遥感图像分割即是将遥感图像划分为不同的区域，每个区域内的像素具有相似的属性特征，如色彩、亮度和纹理等。
通过对遥感图像进行分割，可以快速提取图像中的信息，为后期的分析和处理提供更加精确和有效的数据。
遥感图像分割算法包括基于阈值法、基于区域生长、基于神经网络等多种方法。
第二章基于阈值法的遥感图像分割算法基于阈值法的遥感图像分割算法是一种简单基础的方法，将图像上的像素值进行比较，根据设定的阈值将图像划分为不同的区域。
在实际应用中，可以通过手动调整阈值的大小，以适应不同图像的特点。
但这种方法容易受到噪声和光照变化的影响，需要专业人员进行参数调整，较难满足高精度的需求。
第三章基于区域生长的遥感图像分割算法基于区域生长的遥感图像分割算法是一种基于局部信息分析的方法，使用相邻像素之间的相似性来收集一组连续的像素。
该方法使用像素邻域的相似性计算方法，通过区域的生长来实现分割过程。
该算法通常可以自动选择阈值，具有良好的适应性和可靠性。
但它需要提前确定生长开始区域，这对于复杂的图像问题来说比较困难。
第四章基于神经网络的遥感图像分割算法基于神经网络的遥感图像分割算法是一种利用人工神经网络对图像进行学习和分割的方法。
该方法能够更加准确地进行图像分割，适用于复杂的遥感图像。
通过将神经网络模型与遥感图像进行训练，可以有效地提高分割的准确度和鲁棒性。
但该方法需要大量的数据和计算时间，实际应用中不易操作。
结论遥感图像分割算法是遥感技术应用中的核心环节。
不同的分割算法适用于不同的遥感图像，需要根据实际需求进行选择。
基于阈值法的算法简单易用，但准确度较低；基于区域生长的算法能够更加精确，但需要提前确定生长开始区域；而基于神经网络的算法具有较高的准确度，但需要大量的数据和计算时间。
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。
遥感图像分类算法与技术
遥感图像分类算法与技术遥感技术的快速发展已经使得遥感图像数据成为大规模、高维度的信息源。
如何从这些图像中准确提取和分类地物信息成为了一个重要的研究方向。
遥感图像分类算法与技术的研究和应用对于地球科学、环境保护、城市规划等领域有着重要的意义。
一、遥感图像分类算法概述遥感图像分类算法的目标是将遥感图像分成不同的类别，以便更好地理解和利用图像数据。
常用的遥感图像分类算法包括传统方法和深度学习方法。
传统的遥感图像分类算法主要基于特征提取和特征分类两个步骤。
在特征提取阶段，常用的方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和小波变换等，这些方法主要用于降低图像特征的维度。
在特征分类阶段，常用的方法包括支持向量机（SVM）、最小二乘法（OLS）和随机森林（RF）等，这些方法主要用于建立分类模型。
深度学习方法是近年来兴起的一种有效的遥感图像分类算法。
它采用多层神经网络结构，通过学习大量的样本数据来自动提取图像特征。
常用的深度学习方法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。
二、遥感图像分类技术应用遥感图像分类技术在很多领域具有广泛的应用。
下面以土地利用分类和目标检测为例进行讨论。
1. 土地利用分类土地利用分类是遥感图像分类技术的一个重要应用领域。
通过对遥感图像进行分类，可以准确地确定土地利用类型，如农田、城市、森林等。
这对于土地规划和资源管理具有重要意义。
传统的土地利用分类方法主要基于光谱特征。
通过对不同土地利用类型的光谱响应进行分析，可以建立分类模型进行土地利用分类。
而深度学习方法则可以利用图像的空间信息和上下文信息来提取更丰富的特征，从而提高土地利用分类的准确率。
2. 目标检测目标检测是遥感图像分类技术的另一个重要应用领域。
通过对遥感图像中的目标进行检测和识别，可以实现城市规划、环境监测等任务。
传统的目标检测方法主要基于图像的纹理和形状特征，如边缘检测、纹理描述子等。
多尺度遥感图像的分类与分割算法研究
多尺度遥感图像的分类与分割算法研究随着科技的不断发展，遥感技术在各个领域的应用也日渐广泛。
其中，遥感图像的分类与分割是遥感技术中非常关键的问题。
多尺度遥感图像分类与分割算法，由于具有更高的精度和鲁棒性，已经成为当前遥感图像分类与分割研究中的重要研究方向。
一、多尺度遥感图像分类多尺度遥感图像分类算法是一种基于遥感图像像素级的分类方法。
它通过对图像不同尺度下的像素特征进行分析，建立多个尺度的影像表征，从而实现对遥感图像的分类。
在实际应用中，多尺度遥感图像分类算法主要包括以下几个步骤：首先，选择合适的分辨率尺度，对图像进行预处理和分割，得到对象的局部组成部分；其次，设计合适的特征描述子，对对象局部组成部分的特征进行提取；最后，基于特征描述子，采用常用的分类器，如支持向量机（SVM）等，对遥感图像进行分类。
当前，多尺度遥感图像分类算法已经广泛应用于农业、林业、城市规划、水资源管理等领域。
例如，在农业领域中，可以通过对不同尺度遥感图像的分类，来实现对农作物生长情况的监测和管理；在城市规划领域中，可以使用多尺度遥感图像分类算法，来实现对城市建设用地的监测和规划。
二、多尺度遥感图像分割多尺度遥感图像分割算法是一种基于遥感图像对象级的分割方法。
它通过对图像不同尺度下的对象特征进行分析，建立多个尺度的影像表征，从而实现对遥感图像的分割。
在实际应用中，多尺度遥感图像分割算法主要包括以下几个步骤：首先，选择合适的分辨率尺度，对图像进行预处理和分割，得到不同尺度的影像表征；其次，设计合适的特征描述子，对影像表征的特征进行提取；最后，基于特征描述子，采用常用的分割方法，如聚类分割方法、分水岭分割方法等，实现多尺度遥感图像的分割。
当前，多尺度遥感图像分割算法已经广泛应用于地貌检测、遥感影像变化检测等领域。
例如，在地貌检测领域中，可以通过将多尺度图像分割后，提取各类地貌要素的特征，从而实现对地貌要素的识别和分类；在遥感影像变化检测领域中，可以使用多尺度遥感图像分割算法，来实现对遥感影像的变化监测和检测。
遥感图像处理与分类的算法研究
遥感图像处理与分类的算法研究遥感技术是一种利用航空、卫星等远距离获取数据的方法。
它通过对遥感图像的处理和分析，可以得到关于地球表面的信息。
遥感图像处理与分类的算法研究，是对遥感技术的应用和发展起着重要的作用。
本文将从遥感图像处理与分类的算法的定义、研究发展现状、分类算法的介绍以及未来的发展趋势等方面进行探讨。
一、定义遥感图像处理与分类的算法是指对遥感图像进行预处理、增强、分割、特征提取、分类、验证结果等流程的一系列技术手段。
遥感图像处理与分类的算法，是为了更好地提取遥感图像中的信息，更加精准地分类遥感图像，以满足地表监测、环境评估、资源开发等方面的需要。
二、研究发展现状随着遥感技术的不断发展，遥感图像处理与分类算法也在不断地完善与更新。
在遥感图像预处理方面，因为遥感图像具有噪声、不均匀性等特点，所以需要一系列的预处理步骤，如辐射校正、大气校正、几何校正等。
在遥感图像增强方面，可以通过灰度拉伸、局部直方图均衡化等方式提高图像的质量。
在遥感图像分割、特征提取方面，常用的方法有基于图像分割的方法、基于滤波器的特征提取方法等。
在遥感图像分类方面，经典的分类算法主要包括最大似然法、贝叶斯算法、支持向量机等。
最大似然法是建立在统计模型基础上的一种分类方法，它假设每个类别的像元分布符合高斯分布，并且各具有相同的协方差矩阵。
贝叶斯算法是基于贝叶斯定理的一种分类方法，它可以对每个类别给出一个后验概率值。
而支持向量机是一种基于最小化分类错误的算法，它通过将样本映射到高维空间中，将样本分隔开来。
三、分类算法的介绍1.最大似然法最大似然法是一种经典的遥感图像分类算法。
它的基本思想是，在已知每个类别的先验概率和每个类别的像元分布的情况下，求出一副给定遥感图像像素的最大似然概率所对应的类别。
该方法适用于像元分布近似于高斯分布的情况。
2.贝叶斯算法贝叶斯算法是一种基于概率的遥感图像分类算法。
该方法在最大似然法的基础上引入了先验概率，以确定后验概率值。
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遥感图象分形维数的几种估计算法研究1张凯选1，郭嗣琮21辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院，辽宁阜新（123000）2辽宁工程技术大学理学院，辽宁阜新（123000）E-mail：zhangkaixuan@摘要：美籍法国数学家曼德布罗特（B.Mandelbrot）首次引入分形这个新术语，今天分形理论已经成为一门描述自然界中许多不规则事物规律性的科学，在遥感影象学中也有很大的用途。
在研究遥感图像的分形维数时,通常把图像看作一个由许多像素点的灰度值构成的曲面来进行估算和分析，本文给出了遥感图象分形维数的几种估算方法，并作了相关实验。
关键词：分形，分形维数，遥感图象中图分类号：TP71．引言分形理论始创立于20世纪70年代中期[1],创立伊始就引起人们极大的兴趣,与耗散结构、混沌并称为70年代科学史上的三大发现。
作为一门独立的学科,该理论只有大约30多年的历史。
基于对复杂景物自相似性的描述,Mandelbrot创立了分形几何学理论,提出用分形维数( fractal dimension)D来度量自然现象的不规则程度。
分形理论借助相似性原理洞察隐藏于混乱现象中的精细结构,为人们从局部认识整体、从有限认识无限提供新的方法论,为不同的学科发现的规律提供了崭新的语言和定量的描述,为现代科学技术提供了新的思想方法。
近年来,分形理论在自然科学、社会科学以及遥感的许多领域中得到了广泛的应用,并逐步成为连结现代各学科的纬线。
2．分形与分形维数的定义美籍法国数学家曼德布罗特(B.Mandelbrot) 于1967 年在《科学》杂志上发表了一篇题为“英国的海岸线有多长? 统计自相似性与分数维数” 的论文[2], 通常被认为是“分形”学科诞生的标志。
自然界的许多物体在某一范围内都具有统计的自相似性,即每一部分都被认为是整体的一个缩小图像。
曼德布罗特在随后两本著作《自然界的分形几何学》和《分形、形状、机遇与维数》中第一次提出了fractal这个英文词,其原意是“不规则的”、“分数的”、“支离破碎的”物体,并阐述分形理论的基本思想,即分形研究的对象是具有自相似性的无序系统,其维数的变化是连续的。
关于分形,目前还没有严格的数学定义,只能给出描述性的定义。
粗略地说,分形是对没有特征长度但具有一定意义下的自相似性图形和结构的总称。
它具有两个基本性质:自相似性和标度不变性。
自相似性是指局部是整体成比例缩小的性质。
形象地说,就是当用不同倍数的照相机拍摄研究对象时,无论放大倍数如何改变,看到的照片都是相似的(统计意义) ,而从相片上也无法断定所用的相机的倍数,即标度不变性或全息性。
严格按一定的数学方法生成的许多经典的分形(如图1) 具有严格的自相似性,称之为有规分形。
而一般情况下的分形都是无规分形,即自相似性并不是严格的,只是统计意义下的自相似性,其局部经放大或缩小操作可能得到与整体完全不同的表现形式,但表征自相似结构或系统的定量参数如分形维数,并本课题得到辽宁工程技术大学青年基金（05－124），辽宁省教育厅基金项目（05L181）,辽宁省高等学校重点实验室项目基金（20060370）的资助。
不因此变化。
图1 （a ）Sierpinski 三角形 （b ）Kock 曲线这位被科学界尊称为“分形之父”的曼德布罗特的最大贡献在于提出“物体或几何图形的维数的变化可以是连续的”这一惊人的论断,即其维数可以不是整数。
分形维数(fractal dimension) ,又叫分维、分数维,是分形几何学定量描述分形集合特征和几何复杂程度的参数. 由于分形集的复杂性,关于分形维数已有多种定义,最有代表性的是Hausdorff 维数。
对于任何一个有确定维数的几何形体,若用与它维数相同的尺度r 去度量,其大小N ( r) 与单位量度r 之间存在如下关系:()H D N r r −∝或ln ()/ln(1/)H D N r r = (1) 式中, D H 即为Hausdorff 维数, 它可以是整数, 也可以是分数。
此外,分维还有多种其它定义,如相似维数、盒维数、关联维数、容量维数、谱维数等。
3．遥感图象中分形维数的计算分维数D 的引入给出了一个关于集合的复杂度、不规整度的定量回答, 形状越复杂, D 值越大。
Hausdorff 维数仅仅给出了分维数的定义, 难以用计算的方法计算和估计。
为了能够计算和估计分维数,必须考虑采用容易计算的分维数的定义。
关于图像分维数的计算方法目前主要有2类[3]。
一类是从便于计算机实现计算的维数的定义出发来计算,如根据Box - counting 维数的定义,有Keller 等提出的概率盒法和N. Sarkar 等提出的差分盒维数法等;另一类是基于分形布朗随机场模型的灰度统计法、Pentland 提出的傅立叶变换功率谱密度法和Peleg 提出的毯覆盖法。
本文主要介绍分形布朗随机场模型法，三角棱柱法和Peleg 地毯法。
3.1 分形布朗运动分形技术用于目标检测与识别的理论基础[4], 主要是基于B.Mandelbrot 及Van Ness 于1965年提出的分形布朗运动( FBM) , 即离散分形布朗增量随机模型(DFBIR) 。
起初是用于模拟各种具有分形特征的噪声等, 现已成为一个能反映广泛的自然物体性质的数学模型。
大多数自然物体的表面都能用DFBIR 场模型较好的描述, 是由于DFBIR 在局部区域内的增量一、二阶绝对距具有幂指数特性, 因此可根据此特性来估计分形维数D 。
如果定义一个随机过程B( t) 为布朗运动,它具有如下两个性质:（1） 增量（B （t 2）- B （t 1） ）服从高斯分布;（2） 均方增量正比于时间的变化, 即:22121()()E B t B t t t ⎡⎤−∝−⎣⎦从分形布朗运动可以推导出三个最基本的性质: (1):222121()()H Var B t B t t t ⎡⎤−∝−⎣⎦; (2):211()H S f f +∝; (3):2()D A r r −∝;其中, Var 表示方差,A()为B( t) 图形在尺度r 下所测得的表面积。
图形的分数维为D=E-H 。
其中, E 为图形所在空间的拓扑维, H 为频谱指数。
3.2三角棱柱法三角棱柱法( Triangular prism method , TPM) 是通过比较在采用不同尺度观测图像“表面”时表面积的大小的变化情况来计算曲面的分形维数的一种方法[5],其中表面积的计算采用了三角棱柱法,因而得名。
其关键是计算在不同尺度情况下的图像的表面积,可通过依次计算由4 个空间点构成的表面面积作为计算整个表面积的基本单元,然后相加得到整个图像的表面积。
对于遥感图像,空间点坐标可以表示为( x , y ,i) (其中x , y 为像素点的行列号,i 为像素的灰度值) 。
求解由这4 个空间点构成的表面积,可以直接连接任意不相邻的2 个点构成2 个三角形,分别计算三角形的面积,并相加即是所求的表面积。
但是研究表明,选择不同的相连方法,得到的面积差异较大。
为此,先在4 个空间点的行列号的中间插入一个附加点,其“高度”采用4 个像素的灰度的平均值。
这样由这5 个空间点可以构成4 个三角形（如图2所示）,分别计算4 个三角形的面积,相加就可以得到所求的表面积。
因此该算法的主要步骤是:(1):计算最小尺度(一个像素) 下的图像“表面积”。
依次以一个像素为核心,取其4 个相邻的顶角的像素点为4 个空间点,按上述方法计算图像表面积。
(2):计算以2 个像素为尺度时的图像表面积。
依次以4 个像素为核心,同样取其4 个相邻的顶角的像素点为4 个空间点计算图像的表面积。
(3):依此类推,分别以4 ,8 ,16 ,…为尺度计算图像的表面积。
直到以整幅图像为尺度为止,从而得到一个“尺度-表面积”序列。
(4):计算“尺度- 表面积”在对数坐标上的斜率（B ）, D = 2. 0 - B 即为该图像的分形维数。
根据上述方法和步骤,不难发现这种方法对所计算的图像大小是有要求的。
因为采用线性回归方法进行曲线斜率计算时需要有一定数量的数据点,一般认为至少在5个以上,才能具有统计意义。
据此“尺度”至少需要达到16个像素,因此图像大小至少为16×16像素。
图2 三角棱柱法原理图3.3 Peleg 毯覆盖图像分维数提取算法随机分形理论中的一个重要模型是分形布朗随机场FBR ( Fractional Brownian Randomfield ) [3] ,Pentland 证明了在一定光照条件下, 三维分形表面的灰度图像也满足FBR 场（对于数字图像,则为离散分数布朗随机场, 简记为DFBR ） 。
设B(X)为DFBR ,∆B (X,∆X ) =B (X +∆X ) - B (X ) ,∆X 为X 的增量,由DFBR 的性质可得：(,)(1)()H E B X X E B X B X X ∆∆=+−∆ （2）式中: H 为Hurst 指数(3)H D =−。
Peleg 从式(2)出发提出了计算灰度图像分维数的毯覆盖法。
该方法将图像视为一座山丘, 高度为图像的灰度值,在距其表面为ε的两侧铺盖一系列厚度为2的“毯子”,毯子的表面积为毯子的体积除以2。
对于不同的ε,毯子的面积可以重复如下计算:设(,)f i j 代表灰度值函数,uε、b ε分别代表上表面和下表面。
先令00(,)(,)(,)u i j b i j f i j ==，则上下2张“毯子”分别沿如下的方法生长:11(,,,)1(,)max{(,)1,max (,)}d i j m n u i j u i j u m n εεε−−≤=+ （3）ε=1，2，3…11(,,,)1(,)min{(,)1,min (,)}d i j m n b i j b i j b m n εεε−−≤=− （4） ε=1，2，3…因此“毯子”的容积为:,(,)((,)(,))i jv i j u i j b i j εεε=−∑ （5） 表面积为: 1()()2v v A εεε−−= （6）由于分形表面积符合关系式2()D A F εε−=，则10lo g ()lo g A c c εε=+ （7） 式中12c D =−为拟和直线的斜率，由此可求出分形维数D 。
利用毯覆盖法提取的各类地物的分形维数值是不稳定的。
这主要是有3方面的原因:（1）：分形模型仅在一定尺度范围内模拟自然物体复杂的表面结构特征,这里的“一定尺度范围”反映出对于不同的纹理特征, 计算分形维数的毯子厚度的优异性是不同的,只有在特定厚度范围下才能更好地反映分形特征,所以应在不同纹理结构下选择毯子厚度。
因为（7）式只是一个近似公式, 因此log ε和logA （ε）并不是严格的线性关系, 这样取不同的（log ε1, logA （ε1））对最后的维数会有影响；（2）：式（6）中A (ε)的计算用到了2个存在误差的变量V ε和V ε- 1 ,增大了计算误差;（3）：算法在景物的尺寸和分辨率等方面具有普遍的适应性,但针对性不强。