浅谈遥感卫星影像数据信息提取
如何利用遥感数据进行测绘数据的提取
如何利用遥感数据进行测绘数据的提取遥感技术是一种通过卫星、飞机和无人机等远距离获取对象信息的技术手段。
利用遥感数据进行测绘数据的提取，可以为地理信息系统、城市规划、环境监测、农业管理等领域提供准确、高效的数据支持。
本文将探讨如何利用遥感数据进行测绘数据的提取。
一、遥感数据的获取与处理1. 遥感数据的获取方式遥感数据的获取方式包括卫星遥感、航空遥感和无人机遥感等。
卫星遥感是通过卫星对地观测，获取大范围的地表信息；航空遥感是利用航空器对特定区域进行遥感观测，数据分辨率较高；无人机遥感则是利用无人机进行遥感观测，可以获取更高分辨率的数据。
2. 遥感数据的处理流程遥感数据处理流程包括预处理、数据影像处理和数据提取等步骤。
预处理主要包括辐射校正、大气校正和地形校正等，以保证数据的准确性。
数据影像处理主要包括图像增强、图像融合和图像分类等，以提取出感兴趣的对象信息。
数据提取是利用图像处理结果，从中提取出需要的测绘数据，如道路、建筑物、水域等。
二、遥感数据在测绘中的应用1. 遥感数据在地图制作中的应用遥感数据在地图制作中可以提供地表物体的准确位置、形状和属性信息。
通过图像分类和对象提取等技术，可以从遥感数据中提取出各类地物信息，如道路、建筑物、水域等，用于地理信息系统和城市规划等领域。
2. 遥感数据在地形测量中的应用遥感数据可以提供地表高程信息，用于地形测量和三维地图制作。
通过遥感图像的几何纠正和数字高程模型的生成，可以获取地表的高程数据，用于地形分析、地质调查和水资源管理等。
3. 遥感数据在农业测量中的应用遥感数据在农业测量中可以提供农作物的生长状态、受灾情况和产量预测等信息。
通过遥感图像的特征提取和分类，可以监测农作物的种植面积、植被指数和土壤湿度等参数，用于农业管理和精准农业。
三、遥感数据提取测绘信息的方法1. 监督分类法监督分类法是常用的遥感数据提取测绘信息的方法之一。
该方法需要预先准备训练样本，并通过机器学习算法训练分类器，然后应用分类器对整个遥感图像进行分类，提取出感兴趣的测绘信息。
如何使用遥感技术进行地理信息提取
如何使用遥感技术进行地理信息提取遥感技术是一种通过获取和分析地球表面的图像和数据来获取地理信息的方法。
这项技术广泛应用于地理学、环境科学、农业、城市规划等领域，可以帮助我们了解地球表面的特征、监测环境的变化，并为决策制定提供基础数据。
本文将探讨如何使用遥感技术进行地理信息提取。
首先，遥感技术主要通过卫星或飞行器携带的传感器来收集地球表面的图像和数据。
传感器会记录下不同波长的电磁辐射，如可见光、红外线等，并将其转换成数字形式的数据。
这些数据可以通过数字图像处理进行分析和提取有用的地理信息。
利用遥感技术进行地理信息提取最常见的方法之一是利用图像分类技术。
在这种方法中，我们首先获取地面的图像，然后通过图像分类算法将图像分为不同的类别，如水体、植被、建筑物等。
这样就可以获得地表不同类别的分布情况，进而提取相关的地理信息。
图像分类的过程通常包括以下几个步骤：预处理、特征提取和分类。
预处理阶段旨在去除图像中的噪声和不相关的信息，例如大气、云和阴影等。
特征提取是提取图像中的特征信息，例如纹理、形状、颜色等。
最后，分类算法会将图像中的像素根据提取的特征进行分类，生成最终的分类结果。
除了图像分类外，遥感技术还可以用于提取其他地理信息，如土地利用类型、土地覆盖状况、植被指数等。
这些信息对于环境保护、农业生产、城市规划等方面都具有重要意义。
在利用遥感技术进行地理信息提取时，需要考虑一些因素。
首先是传感器的选择，不同的传感器适用于不同的地物特征提取。
例如，可见光传感器适用于较细的地物分类，而雷达传感器适用于粗糙地面的分类。
其次是数据质量和分辨率的问题，较高的分辨率可以提取更详细的地理信息，但同时也会增加数据处理和存储的成本。
此外，还需要考虑地表特征的季节性变化和遥感数据获取的频率。
遥感技术在地理信息提取中的应用具有广泛的前景。
随着技术的不断进步和数据获取的便利性，我们可以更准确地了解地球表面的特征和变化，并为决策制定提供更多可靠的基础数据。
如何利用遥感影像进行地形高程信息提取
如何利用遥感影像进行地形高程信息提取引言：随着科技的不断进步和遥感技术的发展，利用遥感影像进行地形高程信息提取已经成为地球科学研究中不可或缺的一部分。
通过遥感技术，我们可以获取到地球表面的影像数据，然后利用这些数据进行地形高程信息的提取和分析。
本文将介绍如何利用遥感影像进行地形高程信息提取，并探讨其中的原理和技术方法。
一、遥感影像的获取遥感影像是通过航空或卫星传感器对地球表面进行感知和测量，获取到的图像数据。
遥感影像可以提供大范围、连续性的地表信息，具有分辨率高、重访率高的优点。
常见的遥感影像包括卫星影像和航空影像。
卫星影像是由各种地球观测卫星收集的数据，具有广覆盖、频率高的特点。
常见的卫星有Landsat、MODIS等，它们可以提供高分辨率的多谱段影像数据。
航空影像则是通过航空器对地表进行拍摄而获得，一般具有较高的分辨率和空间分辨率。
卫星影像适合用于大面积地形高程信息提取，航空影像适合用于对个别区域进行高程信息提取。
二、地形高程信息提取的原理地形高程信息提取是指通过遥感影像数据获取到地表不同位置的高程信息。
地形高程信息提取的原理是利用遥感影像中的光谱、纹理和几何等信息，结合数学模型和算法来重建地形表面。
常用的地形高程信息提取方法包括数字高程模型(Digital Elevation Model，DEM)的生成。
DEM是以数值形式表示不同区域的地表高程信息的一种地理信息系统数据模型。
通过对遥感影像进行处理，可以获取到DEM数据，进而利用DEM数据进行地形高程的分析和提取。
DEM数据常通过插值算法进行生成，得到地表的高程信息。
三、地形高程信息提取的技术方法1. 影像预处理地形高程信息提取之前，首先需要对遥感影像进行预处理。
这包括影像校正、辐射定标和几何纠正等步骤。
影像校正是指根据传感器和大气条件对影像进行校正，消除辐射误差；辐射定标是指将影像数字值转化为反射率或辐射率；几何纠正是指将影像与地理坐标系统进行匹配，以确保影像与地面位置对应。
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。
遥感影像的信息提取和处理技术研究
遥感影像的信息提取和处理技术研究遥感影像是人工卫星通过摄像机拍摄到地面的照片，通过对遥感影像进行数字分析，可以提取出有用的信息，如土地利用、植被覆盖、水资源、环境污染等。
遥感影像的信息提取和处理技术的研究有着广泛的应用前景，例如农业、林业、城市规划等。
在遥感影像的信息提取和处理中，图像分类是其中的一个重要环节。
图像分类是将遥感影像分成不同类别，如居民区、水体、林区等。
图像分类总体上分为监督分类和非监督分类两种方法。
监督分类需要事先给定一些已知地面分类的点，成为训练样本。
监督分类要求样本点代表整幅图像，覆盖全图像各地。
再计算出样本点与未分类像元的距离，将未分类像元归入距离最近的类别，分类结果会受到训练样本的影响，所以选择合理的样本数量和采样方式很重要，如果样本数量不足或代表性差，分类结果会受到很大的影响。
非监督分类是根据统计学原理，将具有相似特征的像元聚类成一类，未知分类的前提下，通过像元的相似程度来划分区域。
非监督分类不需要在数据集里手动设定样本点和类别，对数据的分布不要求任何先验知识，因此该方法被广泛用于压缩图像，目标识别等方面。
在实际应用中，不同的分类方法应相应地选择。
监督分类在样本点比较完备时，可实现较好的社会经济分类和混沌地貌分类结果，同时非监督分类适合未知分布和数量大的区域，适用于区域分类借助较为全面的统计学知识。
同时，基于计算机的图像处理算法在图像分析、计算机视觉和机器学习等领域具有广泛应用。
在遥感影像的信息提取和处理中，很多图像算法也得到了广泛的应用，例如卷积神经网络、残差网络、循环神经网络等等。
卷积神经网络是一种特殊的神经网络，可以有效地解决图像分类问题。
它可以自动学习到图像的特征，不需要人工提取特征，从而减小了特征提取带来的复杂度和误差。
卷积神经网络在遥感影像中的应用十分广泛，可以对遥感图像的目标进行定位、细分、分类、检测等。
残差网络则是一种有效的卷积神经网络结构，通过引入残差块，能够在网络深度增加时有效地对深度网络的退化问题进行缓解。
如何利用遥感影像进行测绘数据提取
如何利用遥感影像进行测绘数据提取遥感技术是一种通过无人机或卫星获取地球表面信息的方法，通过对遥感影像进行分析和解译，可以提取出大量的地理信息数据，并应用于地质学、土地利用规划、城市建设等领域。
本文将探讨如何利用遥感影像进行测绘数据的提取，以及其在实践中的应用。
1. 遥感影像的获取与处理遥感影像的获取可以通过无人机或卫星来进行。
无人机可以实现低空高分辨率的影像获取，而卫星则能够实现广域和全球尺度的遥感影像获取。
在选择遥感影像时，除了要考虑空间分辨率和时间分辨率外，还需要根据实际需求选择多光谱、高光谱或合成孔径雷达等传感器。
在获取到遥感影像后，需要进行一系列的处理。
首先是影像预处理，包括大气校正、辐射校正和几何校正等步骤，以保证影像数据的准确性和一致性。
然后是遥感影像的分类与解译，可以使用基于像元或目标的分类方法，识别出不同地物类型。
2. 测绘数据的提取方法遥感影像提供了丰富的地理信息，其中包括地物边界、地物类型、地表高度等数据。
在进行测绘数据提取时，可以采用以下几种方法：(1) 物体提取：通过遥感影像的边界检测和分割算法，提取出不同地物的轮廓信息。
这可以应用于道路、河流、建筑物等地物的提取与识别。
(2) 高程数据提取：通过遥感影像的立体像对或多光谱图像，可以进行地表高程的提取与测量。
其中，基于立体像对的视差匹配方法可以得到地表高程数据，而多光谱数据则可以进行数字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)的生成。
(3) 地物分类与变化检测：遥感影像中的地物可以通过基于像元的分类方法进行提取。
利用不同波段的光谱信息，可以将遥感影像中的像素根据其光谱特征归类为不同物体类型。
此外，通过对多期遥感影像进行比较，还可以检测出地物的变化信息，如城市扩张、森林变化等。
3. 遥感数据在实践中的应用测绘数据的提取是遥感技术的一个重要应用领域。
遥感影像提供了大量的地理信息数据，可以用于土地利用规划、环境监测、城市建设等方面。
遥感影像信息提取技术与应用研究
遥感影像信息提取技术与应用研究随着遥感技术的不断发展，遥感数据的获取和处理能力逐渐提高，遥感影像信息提取也得到了广泛应用。
本文将从遥感影像信息提取技术的基本原理、分类及应用领域等方面进行探讨。
一、遥感影像信息提取技术的基本原理遥感影像信息提取技术是利用遥感影像下的信息进行分类、识别、提取以及建模等操作。
它主要依赖于人工智能、模式识别、计算机视觉等技术，将遥感影像与基础地理数据进行结合并实现自动化处理。
遥感影像信息提取技术的基本原理包括：1. 特征提取：在遥感影像处理中，首先需要识别并提取合适的特征，快速拆分目标以及抑制背景噪声。
常用的特征提取方法包括：纹理特征提取、形状特征提取、谱特征提取等。
2. 图像处理：在特征提取后，需要对遥感影像采取各种处理后再进行特征提取。
例如进行滤波、几何变换、直方图均衡化、多尺度分析等处理。
3. 特征分类：提取到特征后，常采用分类方法进行判别和识别。
分类方法包括：支持向量机、决策树、人工神经网络等。
二、遥感影像信息提取技术的分类遥感影像信息提取技术因其应用领域的不同，可分为聚类方法、物体识别方法、目标检测方法、变化检测方法、遥感镶嵌拼接等几类。
1. 聚类方法：聚类方法是一种无监督的遥感影像分类方法。
它根据遥感影像中的相似性对数据样本进行聚类，划分出相同类别的像元。
2. 物体识别方法：物体识别方法是是遥感影像分类的重要手段。
利用物体在不同波段的长波、红外辐射或者路径差等特征对目标进行区分。
3. 目标检测方法：目标物检测是建立在人工物品检测的基础之上的自动化检测算法。
通过对影像中的物体进行检测识别，实现对目标物的自动化提取。
4. 变化检测方法：变化检测是一种用于监测影像变化的技术。
根据影像时间序列进行对比，检测出其空间分辨率在比较大的范围内存在的变化。
5. 遥感镶嵌拼接：是指将多幅遥感影像数据进行融合处理。
该方法是将一幅影像小区域逐一进行配准然后进行拼接。
三、遥感影像信息提取技术的应用领域遥感影像信息提取技术被广泛应用于区域分析、地质勘探、资源管理、环境监测、军事侦察等领域。
使用卫星遥感图像进行地理信息提取的方法
使用卫星遥感图像进行地理信息提取的方法卫星遥感图像在地理信息提取方面的应用越来越广泛。
它可以通过获取遥感图像中的地物信息，提供高精度的地理数据，帮助各行各业做出更好的决策。
本文将探讨使用卫星遥感图像进行地理信息提取的方法。
在使用卫星遥感图像进行地理信息提取之前，首先需要对遥感图像进行预处理。
这包括图像去噪、辐射校正和几何校正等操作。
图像去噪可以降低图像中由于遥感仪器等原因导致的噪声，使图像质量更好。
辐射校正是为了消除图像中的辐射差异，得到更精确的辐射亮度信息。
几何校正则是为了修正图像的几何变形，如投影畸变和平面畸变等，使图像在地理空间中具有准确的位置信息。
一种常用的方法是基于像素的分类。
此方法通过将遥感图像中的像素根据其特征划分到不同的类别中，实现地物的提取。
这种方法可以利用各种图像处理技术，如阈值分割、聚类、分类器等。
阈值分割是根据图像中像素的亮度特征，将图像划分为目标和背景两个部分。
聚类是将图像中的像素划分为多个簇，每个簇代表一个地物类别。
分类器则是根据已知地物的样本，通过机器学习等算法训练出一个分类模型，用于对新的图像进行分类。
另一种常见的方法是基于对象的分类。
与像素级的分类不同，对象级分类将图像中的像素组织成具有一定空间连续性的对象，然后根据对象的属性进行分类。
对象可以是任意形状和大小的地物，如建筑物、道路、森林等。
这种方法需要进行一系列的图像分割操作，将图像分割成一组相互独立的对象。
然后，通过提取对象的特征，如形状、纹理、颜色等，将它们划分到不同的类别中。
对象级分类相比像素级分类，在保留图像空间信息方面更加准确，适用于复杂地物的提取。
除了基于分类的方法，还可以利用卫星遥感图像进行地理信息的提取。
这种方法通过分析图像中的光谱信息，获取地物的属性。
遥感图像可以提供多个波段的光谱信息，如可见光、红外和热红外等。
通过分析不同波段之间的光谱差异，可以获取地物的特征。
例如，植被在可见光和红外光波段表现出不同的反射特性，可以通过分析这些特性来提取植被覆盖的信息。
卫星遥感图像信息提取方法与算法研究
卫星遥感图像信息提取方法与算法研究凭借其全球覆盖的优势，卫星遥感技术在环境监测、资源调查、城市规划等领域发挥着重要作用。
然而，由于卫星遥感图像的特殊性，直接从图像中提取有用的信息面临着许多问题和挑战。
因此，研究卫星遥感图像信息提取的方法与算法，对于有效应用遥感技术具有重要意义。
在卫星遥感图像信息提取方面，主要有两个关键问题需要解决，即图像预处理和信息提取算法。
首先，图像预处理是卫星遥感图像信息提取过程中不可或缺的一步。
由于遥感图像受到大气、云雾以及各种噪声的影响，图像预处理的目标是消除或减少这些干扰，使图像更加适合后续信息提取的需求。
图像预处理的主要步骤包括辐射校正、大气校正、几何校正和边缘增强等。
辐射校正是将原始图像的数字值转换为具有物理意义的地表反射率或辐射值，以消除照射条件的影响。
大气校正是对图像中的大气状况进行修正，以减少大气的吸收和散射对地物信息的影响。
几何校正是将图像与地理坐标系对齐，消除地形变形和传感器扫描畸变等几何失真。
边缘增强是通过增强图像的边缘特征，使目标物体的边界更加清晰易分割。
这些预处理步骤将为后续的信息提取提供更好的数据基础。
其次，信息提取算法是卫星遥感图像信息提取的核心。
信息提取算法的选择要根据目标场景、图像特征以及所需提取的信息类型进行。
在卫星遥感图像信息提取中，常用的算法包括分类、目标检测、变化检测和特征提取等。
分类是将图像划分为不同类别的过程，常用的分类方法包括基于像素的分类和基于对象的分类。
目标检测是在遥感图像中自动检测和定位感兴趣目标的过程，常用的目标检测算法包括基于阈值的方法、基于统计的方法和基于机器学习的方法。
变化检测是对不同时间或不同传感器获取的图像进行比较，以分析地表变化情况的过程，常用的变化检测算法包括基于像素的方法和基于对象的方法。
特征提取是从遥感图像中提取有用的地物特征，以支持后续的应用需求，常用的特征提取算法包括纹理特征提取、形状特征提取和光谱特征提取等。
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。
卫星遥感数据的快速处理与信息提取研究
卫星遥感数据的快速处理与信息提取研究一、引言卫星遥感技术具有获取大范围、高分辨率、持续性、实时性等特点，可以广泛应用于气象、环境、资源、农业、城市规划等领域。
但是，卫星遥感数据的快速处理和信息提取一直是困扰研究者的难题。
在信息爆炸的时代，如何高效地处理和利用卫星遥感数据，成为了当前遥感研究中的重点和难点。
二、卫星遥感数据的处理技术（一）预处理卫星遥感数据在采集、传输、储存等环节中受到环境、设备、人为等多种影响，因此需要进行预处理，包括校正、大气校正、辐射校正等。
校正主要是针对数据的几何定位、坐标系统、影像纠正等进行的；大气校正是消除大气对地表反射率的影响，常用的大气校正模型有ATCOR、MODTRAN等；辐射校正则是将传感器记录的数字值转换为反射率或辐射率。
（二）影像分类影像分类是从卫星遥感影像中自动提取景物信息的过程，可以使用传统的分类方法，如最大似然分类、人工神经网络分类等，也可以采用机器学习方法，如支持向量机、随机森林等。
影像分类的精度直接影响到后续的信息提取和应用效果，因此需要综合考虑多种分类方法并进行评估。
（三）影像分割影像分割是将卫星遥感影像分成若干个区域，每个区域内具有较为相似的像元值，是获取地面景物面积、结构及形态等信息的方法之一。
目前常用的影像分割方法有基于阈值、基于区域生长、基于边缘的分割方法等。
在进行影像分割前，需要对原始影像进行预处理，如滤波、去噪、增强等，以提高分割精度和稳定性。
三、卫星遥感数据的信息提取应用（一）地表覆盖分类地表覆盖分类是卫星遥感应用中最为常见的应用之一，可以从影像中提取不同类型的地表覆盖信息，如森林、湿地、水体、城市、耕地等。
基于卫星遥感数据的地表覆盖分类有广泛的应用价值，如生态环境评估、资源管理、城市规划等。
（二）环境监测卫星遥感数据可以实时监测大气污染、水体质量、植被覆盖状况等环境指标，以及预测自然灾害，如干旱、洪涝、地震等。
通过分析卫星遥感数据，可以及时预警环境问题，为环境保护和灾害预防提供支持。
如何进行遥感图像的影像处理与信息提取
如何进行遥感图像的影像处理与信息提取遥感技术在许多领域中发挥着重要作用，包括农业、环境研究、资源管理等。
遥感图像的影像处理和信息提取是实现遥感应用的关键步骤之一。
本文将探讨如何进行遥感图像的影像处理与信息提取，帮助读者更好地理解和应用这一技术。
一、遥感图像的基本概念和分类在深入讨论遥感图像的影像处理和信息提取之前，我们先来了解一下遥感图像的基本概念和分类。
遥感图像是通过卫星、飞机等遥感平台获取的地球表面的图像，它包含了丰富的地物信息。
根据不同传感器的工作原理和波段范围，遥感图像可以分为光学图像、雷达图像等不同类型。
二、遥感图像的预处理遥感图像在获取后需要进行一系列的预处理，以消除噪声、增强图像质量，为后续的影像处理和信息提取做准备。
常见的预处理步骤包括辐射校正、大气校正、几何校正等。
辐射校正用于消除图像中的辐射噪声，保证图像的准确性和一致性。
大气校正则是为了消除大气对图像的影响，使得图像能够真实地反映地表特征。
几何校正则是校正图像的几何形状和位置，使其与现实地物保持一致。
三、遥感图像的影像处理影像处理是指对遥感图像进行一系列的处理操作，以增强图像的特征、提取信息或获得更高层次的图像产品。
常见的遥感图像影像处理方法包括图像增强、图像分类和图像融合等。
图像增强主要是通过增加图像的对比度、调整亮度等方式，使地物特征更加明显。
图像分类则是将遥感图像中的像素划分为不同的类别，用于分析地物类型和覆盖状况。
图像融合则是将多个遥感图像进行融合，以获取更全面和准确的地物信息。
四、遥感图像的信息提取信息提取是指从遥感图像中提取具有特定含义和应用价值的信息。
常见的信息提取任务包括地表覆盖分类、目标检测、变化检测等。
地表覆盖分类是将遥感图像中的地物按照不同的类别进行分类，如森林、湖泊、城市等。
目标检测则是在遥感图像中寻找特定目标，并进行识别和定位。
变化检测是对不同时间获取的遥感图像进行比较，找出地物变化的区域和变化趋势。
利用遥感影像进行测绘数据提取的方法
利用遥感影像进行测绘数据提取的方法遥感是一种通过远离物体获取信息的技术，利用遥感影像进行测绘数据提取是测绘科学领域中的一项重要工作。
通过分析遥感影像，可以获取大范围地表信息，并且能够快速、高效地提取测绘所需的各种数据。
本文将介绍利用遥感影像进行测绘数据提取的方法，并探讨其在实际应用中的意义和挑战。
一、遥感影像分类与语义分割遥感影像分类是根据遥感影像中的像素值特征，将图像划分为不同的类别。
这是利用遥感影像进行测绘数据提取的一种常用方法。
通过使用监督或非监督分类算法，遥感影像可以被分成水体、城市、林地等不同类别，从而为测绘工作提供了基础数据。
与遥感影像分类相关的是语义分割方法。
语义分割是在遥感影像中对每个像素进行分类的过程。
这种技术利用深度学习等先进算法，可以将遥感影像中的每个像素分割成不同类别，如道路、建筑物、植被等。
这对于测绘工作非常有意义，可以精确提取出不同要素的位置和形状信息。
二、遥感影像变化检测遥感影像变化检测是指通过对比多期遥感影像，检测和分析地表要素的变化情况。
这种方法可以用于提取测绘数据中的各种变化信息，如建筑物扩张、土地利用变化等。
变化检测的基本原理是对比不同时间段的遥感影像，通过像素级别的差异比较来确定变化区域。
常用的方法包括基于差异图像、基于时间序列和基于变化检测指标等。
这些方法可以帮助测绘工作者及时发现和更新地理信息，为城市规划、土地利用管理等领域提供重要的数据支持。
三、遥感影像高程测量方法遥感影像高程测量是通过遥感影像获取地表高程信息的方法。
在测绘工作中，地表高程是一项重要的数据，用于制作地形图、计算坡度和开展地质地貌分析等。
目前常用的遥感影像高程测量方法包括光学影像立体匹配、合成孔径雷达干涉测量（InSAR）和激光雷达（LiDAR）技术等。
这些方法利用遥感影像的立体视觉原理和雷达波束观测原理，能够测量地表高程，并生成数字高程模型（DEM）。
这些DEM数据能够为测绘工作者提供具有空间可视化效果的高程信息。
使用卫星影像进行测绘数据提取的技巧
使用卫星影像进行测绘数据提取的技巧随着科学技术的不断进步，卫星遥感技术在测绘领域的应用越来越广泛。
通过卫星影像可以获取到大范围的地理信息数据，为测绘工作提供了非常有价值的参考。
本文将主要探讨使用卫星影像进行测绘数据提取的技巧，希望能够对相关领域的研究人员和实践者有所帮助。
一、数据预处理在进行测绘数据提取之前，首先需要对获取到的卫星影像进行预处理。
预处理的目的是去除影像中的噪声和干扰，以提高数据的准确性。
常用的预处理方法包括影像去噪、辐射校正和大气校正等。
影像去噪可以通过滤波算法实现，辐射校正可以根据卫星传感器的特性进行像元值的转换，而大气校正则根据大气传输模型对影像进行修正。
二、影像配准卫星影像通常包含多个波段的数据，需要将它们进行配准，使其在空间上一一对应。
影像配准可以使用特征点匹配或者控制点匹配的方法。
特征点匹配是通过计算影像中的特征点，并将其与参考影像中的特征点进行匹配，从而实现影像的配准。
控制点匹配则是在影像中选取一些具有明显特征的地物点，并在参考影像中找到相对应的点进行匹配。
配准的目的是使影像的几何位置尽量准确，为后续的数据提取工作提供良好的基础。
三、地物分类地物分类是卫星影像测绘的重要环节，它将影像中的各个像元分为不同的类别，如水体、植被、建筑物等。
地物分类可以通过监督分类或非监督分类的方法实现。
监督分类需要人工提供一些训练样本，然后根据这些样本的特征对影像进行分类。
非监督分类则是根据影像中像元的相似性进行自动分类，分类结果通常需要人工进行后期的调整和验证。
四、特征提取在地物分类之后，可以对特定地物类别进行特征提取，以获取更加精细的测绘数据。
特征提取可以包括形状、纹理、光谱等多种特征。
形状特征可以通过计算地物的周长、面积、长度等参数获得，纹理特征可以通过计算地物的灰度共生矩阵等统计参数得到，而光谱特征则是利用不同波段的反射率或辐射值来描述地物的光谱特性。
五、数据精度评定完成测绘数据提取之后，需要对提取结果进行评定，以验证其精度和准确性。
卫星遥感数据处理与信息提取技术研究与应用
卫星遥感数据处理与信息提取技术研究与应用随着科技的不断发展，卫星遥感数据处理与信息提取技术在各个领域的研究与应用也越来越广泛。
卫星遥感数据处理与信息提取技术主要指通过对卫星遥感数据进行处理和分析，从中提取有用的信息和知识，并应用在农业、气象、环境、城市规划等领域，为人类社会的可持续发展提供科学依据和支持。
一、卫星遥感数据处理技术卫星遥感数据处理技术是指将从卫星获取的原始数据进行预处理、校正和处理，使其变得更加准确和可用。
卫星遥感数据处理技术主要包括数据获取与准备、数据校正与预处理、数据增强与融合、数据分类与分类等。
首先，数据获取与准备是卫星遥感数据处理的第一步。
通过卫星遥感仪器获取的数据首先需要组织和保存，确保数据的完整性和有效性。
此外，数据的配准和分块等操作也是必不可少的。
其次，数据校正与预处理是为了消除遥感图像中的噪声和不可避免的误差，保证数据的准确性。
校正和预处理涉及大气校正、几何校正、辐射校正等，通过这些操作可以获得更高质量、更可靠的遥感数据。
然后，数据增强与融合是提高遥感图像质量和增加信息含量的重要手段。
数据增强包括空间增强、频域增强和时间序列增强等，可以提高图像的分辨率和显示效果。
数据融合则是将多个传感器或多个波段的数据融合在一起，生成更具信息量的遥感图像。
最后，数据分类与分类是卫星遥感数据处理的关键环节。
数据分类通过对遥感图像像元进行分类，将图像划分为不同的类别，并提取出感兴趣的地物或目标。
分类算法包括监督分类和非监督分类等，根据应用需求选择合适的分类方法。
二、卫星遥感信息提取技术卫星遥感信息提取技术是指通过对卫星遥感数据进行分析和处理，从中提取出有用的信息和知识。
卫星遥感信息提取技术主要包括植被覆盖提取、土地利用分类、水资源监测、减灾与应急等。
首先，植被覆盖提取是卫星遥感中常见的应用之一。
通过遥感数据的处理和分析，可以提取出植被覆盖的空间分布、面积变化等信息，为农业生产、森林资源管理、生态环境保护等提供科学依据。
卫星遥感影像建筑物信息提取新方法
卫星遥感影像建筑物信息提取新方法近年来，随着卫星遥感技术的不断发展，利用卫星遥感影像进行建筑物信息提取已成为地理信息科学领域的研究热点之一。
传统的建筑物信息提取方法往往依赖于人工解译和手工标注，工作量大，效率低，并且易受主观因素影响。
因此，研究新的方法来自动化提取建筑物信息对于提高效率、降低成本具有重要意义。
一种新的方法是利用深度学习技术进行建筑物信息提取。
深度学习是一种模仿人脑的神经网络算法，通过训练数据自动学习特征和规律。
深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的成功，并被广泛应用于目标检测和图像分类等任务中。
在建筑物信息提取中，深度学习可以通过训练大量的遥感影像样本，自动提取建筑物的特征，并完成建筑物的边界提取、分类和定位等任务。
相比传统方法，利用深度学习进行建筑物信息提取可以减少人工干预，提高准确性和效率。
另一种新的方法是基于卫星遥感影像的多源数据融合。
卫星遥感影像的分辨率有限，难以直接提取细小或隐藏在高层建筑中的建筑物信息。
为了解决这一问题，研究人员将卫星遥感影像与其他数据源，如激光雷达数据或地面摄影数据进行融合。
多源数据融合可以提供更多维度的信息，丰富建筑物信息的特征。
例如，激光雷达数据可以提供建筑物的高度信息，地面摄影数据可以提供建筑物的外观信息。
通过将这些数据融合起来，可以更准确地提取建筑物的边界、高度和类型等信息。
此外，基于卫星遥感影像的深度学习方法与多源数据融合方法可以相互配合，形成一种新的综合方法。
例如，可以在深度学习的基础上进一步引入激光雷达数据或地面摄影数据，通过多源数据的融合提取建筑物的更详细信息。
这种综合方法可以充分利用不同数据源的优势，提高建筑物信息提取的准确性和效率。
此外，随着卫星遥感技术的进一步发展，高分辨率遥感影像的获取将变得更加容易。
高分辨率遥感影像可以提供更清晰、更详细的建筑物信息，为建筑物信息提取新方法的研究提供了更好的数据基础。
同时，随着云计算和大数据技术的发展，处理大规模遥感影像数据的能力也得到了显著提升。
浅谈遥感影像信息提取的方式
浅谈遥感影像信息提取的方式摘要：本文介绍了利用遥感影像的光谱特性、空间特性、极化特性、和时间特性提取遥感影像信息的常用方法。
关键词：遥感信息目视解译计算机信息提取遥感实际上是通过接收（包括主动接收和被动接收方式）探测目标物电磁辐射信息的强弱来表征的，它可以转化为图像的形式以相片或数字图像表现。
多波段影像是用多波段遥感器对同一目标（或地区）一次同步摄影或扫描获得的若干幅波段不同的影像。
在遥感影像处理分析过程中，可供利用的影像特征包括：光谱特征、空间特征、极化特征和时间特性。
在影像要素中，除色调/彩色与物体的波谱特征有直接的关系外，其余大多与物体的空间特征有关。
像元的色调/彩色或波谱特征是最基本的影像要素，如果物体之间或物体与背景之间没有色调/彩色上的差异的话，他们的鉴别就无从说起。
其次的影像要素有大小、形状和纹理，它们是构成某种物体或现象的元色调/彩色在空间（即影像）上分布的产物。
物体的大小与影像比例尺密切相关；物体影像的形状是物体固有的属性；而纹理则是一组影像中的色调/彩色变化重复出现的产物，一般会给人以影像粗糙或平滑的视觉印象，在区分不同物体和现象时起重要作用。
第三级影像要素包括图形、高度和阴影三者，图形往往是一些人工和自然现象所特有的影像特征。
遥感信息提取方法分类常用的遥感信息提取的方法有两大类：一是目视解译，二是计算机信息提取。
1.1目视解译目视解译是指利用图像的影像特征（色调或色彩，即波谱特征）和空间特征（形状、大小、阴影、纹理、图形、位置和布局），与多种非遥感信息资料（如地形图、各种专题图）组合，运用其相关规律，进行由此及彼、由表及里、去伪存真的综合分析和逻辑推理的思维过程。
早期的目视解译多是纯人工在相片上解译，后来发展为人机交互方式，并应用一系列图像处理方法进行影像的增强，提高影像的视觉效果后在计算机屏幕上解译。
遥感影像目视解译原则遥感影像目视解译的原则是先“宏观”后“微观”；先“整体”后“局部”；先“已知”后“未知”；先“易”后“难”等。
如何使用卫星影像进行地理信息提取
如何使用卫星影像进行地理信息提取如何利用卫星影像提取地理信息引言：在现代科技的推动下，卫星影像的应用日益广泛。
作为一种高分辨率的遥感技术，卫星影像在地理信息提取方面具有重要的作用。
本文将探讨如何利用卫星影像来进行地理信息提取，并介绍相关的方法和应用。
一、卫星影像的基本概念和分类卫星影像是指通过卫星遥感技术获取的地球表面的图像数据。
根据采集的方式和分辨率的不同，卫星影像可以分为光学卫星影像和雷达卫星影像两种类型。
光学卫星影像是利用卫星搭载的光学传感器对地球表面进行成像的一种技术。
它可以获取高分辨率、彩色、真实感强的图像数据，适用于城市、农田和自然环境等领域的地理信息提取。
雷达卫星影像则是利用卫星搭载的雷达设备对地球表面进行探测的一种技术。
与光学卫星影像相比，雷达卫星影像不受气象条件和日夜间的限制，具有天气穿透性和全天候性。
因此，雷达卫星影像在大气、海洋和地质领域的地理信息提取上有一定的优势。
二、卫星影像的地理信息提取方法1. 图像预处理在进行地理信息提取之前，首先需要对卫星影像进行一系列的预处理工作。
这包括图像的去噪、辐射校正、几何校正和边缘增强等。
去噪是指通过滤波等方法，消除图像中的噪声和干扰信号，提高图像的质量。
辐射校正是将原始的辐射值转换为反射率或亮度温度，使得图像的数值能够准确地反映地物的属性。
几何校正则是将图像像素与地球表面上的真实位置对应起来，纠正由于卫星姿态和地球曲率引起的形变。
边缘增强则是针对图像的边缘和细节部分进行增强处理，使得图像的轮廓更加清晰。
2. 特征提取特征提取是进行地理信息提取的关键步骤之一。
通过对卫星影像进行特征提取，可以获取地物的位置、形状、大小、纹理和光谱信息等。
常用的特征提取方法包括像元级提取、目标级提取和面向对象的提取等。
像元级提取是在单个像素点的基础上进行特征提取，包括像元的光谱、纹理和形状等特征。
目标级提取则是将一组像素点组合成一个地物对象，利用目标的空间关系和形态特征进行提取。
遥感影像处理与测绘数据提取技术详解
遥感影像处理与测绘数据提取技术详解引言：自工业化时代开始以来，人类对于地球的了解与探索不断加深，在这一过程中，遥感影像处理和测绘数据提取技术起着重要的作用。
遥感影像处理技术通过获取和分析地球表面上的图像数据，为我们提供全球范围内的地理信息。
而测绘数据提取技术则从地面上获取的各种数据中提取有关地理特征的信息。
本文将详细介绍遥感影像处理和测绘数据提取技术的原理和应用。
一、遥感影像处理技术1. 遥感影像获取技术遥感影像是通过卫星、飞机等远离地球表面的平台获取的地球表面图像。
这些图像可以提供宽广的视野，从而获得地球不同部位的图像数据。
遥感影像获取技术包括多光谱影像、高光谱影像、合成孔径雷达影像等。
其中，多光谱影像通过记录地表不同波段的电磁波信息，可以提供更为详细的地表信息。
而高光谱影像则通过记录地表众多的光谱波段，可以提供更加精细的地表信息。
合成孔径雷达影像则基于雷达信号，可以在夜晚或天气恶劣的情况下获取地表图像。
2. 遥感影像处理技术的原理遥感影像处理技术主要包括预处理、特征提取和信息提取三个步骤。
预处理步骤包括辐射校正、大气校正、几何校正等，主要是为了将原始数据转换为可用的标准化数据。
特征提取步骤则针对不同的地物特征进行分析，以提取出地表的不同要素，如水体、道路、建筑等。
信息提取步骤则是将特征提取的结果整合并分析，以获得一定规模的遥感影像数据集。
3. 遥感影像处理技术的应用遥感影像处理技术在许多领域都有广泛的应用。
例如，在农业领域，可以通过遥感影像处理技术监测作物的生长状况和土壤湿度等重要指标，以便农民及时采取相应的措施。
在城市规划与管理方面，遥感影像处理技术可以用于快速提取城市建筑物、道路和绿化带等信息，在城市规划与管理中起到重要的作用。
此外，遥感影像处理技术还可用于环境保护、自然资源调查与管理等诸多领域。
二、测绘数据提取技术1. 测绘数据获取技术测绘数据的获取通常通过测量和观测来实现。
地面测量是最常见的方式之一，通过使用测量仪器，如全站仪、测距仪等，可以测量地面上各种特征的位置和形状等信息。
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浅谈遥感卫星影像数据信息提取
摘要：在应用航天遥感时用到的数据一般分为两种形式，即遥感影像和数据
图像，这两种数据形式无论使用哪种，影像都是记录在感光的胶片和相纸上的，
数据影像是通过数字磁带进行记录的，记录的图像的颜色是离散变化的，而遥感
影像是通过对地表进行拍摄和扫瞄来记录数据，遥感影像获得的影像数据有黑白
和彩色两种，一般比较常使用的是彩色。
获取遥感影像的方式有很多种，这篇文
章就是对影响遥感影像的数据信息提取方式进行了简要的分析。
关键词：遥感卫星；信息提取；影像数据
一、遥感影像简介
所谓的遥感反映的就是接收所要探测的目标物的电磁辐射信息的强弱程度，
接收方式一般分为主动接受和被动接收，把这种接收到的信息转化成图像的形式，然后再通过相片或者是数字图像的形式表现出来，遥感影像有单波段影像、多波
段影像、彩色合成影像等。
多波段影像是利用多波段的遥感器对于同一个地区进
行同步的拍摄获得的若干幅波段不同的影像，相比于单波段的影像，这种多波段
影响的蕴含的信息量更大，光谱的分辨率也比较高，还能够通过影响的增强技术，得到彩色的合成影像，可以很大程度上提高对地面上物体的识别能力。
那么很明显，彩色合成影像就是通过多个波段的黑白影像合成的，这种彩色的合成影像被
广泛的使用在地学研究、环境监测或者是资源调查上。
遥感卫星影像
在对遥感影像的信息进行处理时，主要是利用影像中的一些特征，比如光谱
特征、空间特征或者是时间特性。
在这些影像的特征之外，色调是与物体的波谱
特征有关系的，其他的一些要素特征都和物体的空间特征有关系。
物体的大小是
与物体的影像比例有非常大的关系的，每一个物体影像的形状都是这个物体固有
的特征，而影像上的纹理则是因为在一组影像上色调的变化造成的，给人视觉上
留下的印象是不同的，可以帮助观察者来区分物体或者是不同的现象。
在对影像进行提取时方式有很多种，下边对于影像信息的提取进行详细分析。
二、遥感信息提取方式
对于遥感信息的提取方式有很多种，最常用的提取方式主要包括目视翻译和计算机的信息提取。
（一）目视翻译
图像的影响特征最重要的就是影响特征和空间特征，影像特征是指图像的色调或者色彩，空间特征就是指图像的形状、大小、图形或者位置等，所谓的目视翻译就是通过一个图像的影像特征和空间特征，和其他的一些非遥感的信息资料结合在一起，进行综合的分析以及合理的推理。
在很久之前，目视翻译知识纯人工的在相片上进行翻译，随着慢慢的发展，变成了人机交互的方式，还可以应用一些图像处理的技术加强图像的显影，逐渐的提高图像的视觉效果，然后显示在计算机屏幕上，这就是目视翻译。
下面对目视翻译的原则以及目视翻译的方法进行介绍。
1目视翻译的原则
遥感影像目视翻译的原则是指先宏观后微观，先已知后未知，先整体后局部的原则，一般判断的方法是，现在图像上找到水系，仔细判断水系所在的位置以及水系的流向，然后就可以根据水系的位置来大致的确定区域范围，然后就可以大致的掌握居民点的位置和周围的交通道路。
在确定好这些基本信息之后，就可以对所要探测的位置进行一些主要要素的判定。
2遥感卫星目视翻译的方法
遥感卫星的目视翻译主要分为以下几步
2.1总体观察
在对遥感卫星影像进行目视翻译之前，首先要对图像进行一个总体观察，得
到一些图像总体的特征，分析图像个特征之间的内在联系，仔细观察那些可以直
接在图像反映出来的特征，从而对图像进行分类。
2.2对比分析
对比分析主要分为对多波段、多时域图像以及多类型图像之间的对比分析，
还包括对图像中个判别标志的对比分析。
对多波段图像的对比分析可以更清楚的
识别出在某一个波段图像上灰度相近但是在别的图像上灰度差别非常大的一些物体，这是多波段分析特有的优势。
那么多时域分析就是对物体的变化繁衍的情况
进行监测，对多个类型的分析就是指不同的成像方式一定对应着不同的分析方式，这种对不同图像特征之间的对比分析可以让观察者看到不同物体在图像上之间的
成像差别，可以更好的对物体进行识别分析。
2.3综合分析
综合分析是分析图像中非常重要的一步，他是通过一些间接的判读标志或者
是已经获得的一些统计资料对所获得的图像上一些表现的不明显的一下现象进行
判读，在一个图像上，它的间接的判读标志是有联系的，根据这些联系，判读者
可以对物体进行更深的了解，那些已经存在的判读资料和统计资料，都是前人经
过努力得到的，是非常珍贵的，在判读的过程中起着很重要的辅助作用，但是万
物时刻都在发生着变化，所以即使有这些资料，在进行判读时还要结合那些实际
的影像进行综合的分析，这样才能获得一个准确的判读信息。
2.4参数分析
参数分析是指在进行空间遥感时，还要检测到所遥感区域中的一些典型的物
体的特定数据。
通过对这些数据来判断某一种物体的属性主要有以下的方法，首先，可以把样本在图像中的灰度和其他的图像块进行比较，如果灰度和比较的图
像块是一样的，那么这个图像的属性就和样本是一样的，还可以在地面上测量各
种物体的反射特性，然后根据这些特征转换成灰度，跟图像上的灰度进行比较，
这样就可以判断出图像上物体的大致属性。
（二）计算机信息提取
除了对图像进行目视翻译之外，还可以通过计算机对遥感信息进行自动提取，这种提取利用的一定是数字图像，地面上的物体在同一个波段，或者是同一个物
体在不同的波段，都有着不同的波普特征，那么就可以对某一个物体在各个波段
上的波谱曲线进行分析，分析之后对于波谱上不一样的地方进行一个增强的处理，这样观察者就能够非常清晰的识别出目标物，刚开始对于不同物体的自动分类主
要是在光谱特征的基础上的，慢慢的演变成结合光谱特征和其它的比如形状特征
来进行计算机信息的提取。
计算机信息的提取就是利用计算机对于遥感卫星的信息数据进行自动分类，
在进行分类之前，首先要做一些预处理，比如像校正、增强、滤波等，这样才能
使得消除一些由于其它因素造成的差异影响，使得目标物更加的突出。
分类的原
理就是计算机对图像的自动识别技术。
对于图像分类的标志就是物体的光谱特性，对图像上一些其他的信息比如形状、纹理等充分的利用。
分类的方法常见的主要有两种，监督分类和非监督的分类，与监督分类相比较，非监督分类想到达到相同的分类结果和精度的要求，使用的时间和成本比较低。
但实际上监督分类获得的分类精度更高。
在分类之后就可以对图像进行纹理
分析，每种类型的地物在图像上都有独特的纹理图案，所以对图像的纹理分析是
识别的一种重要途径，另外，还可以进行图像分割，这是图像处理到图像分析中
很重要的一个步骤，对图像分割的一些特征抽取以及参数测量能够把原始的图像
转换为更紧凑的形式，使得观察者能够进行更深一层的理解。
这就是计算机信息
提取的相关步骤。
结束语
从历史上看，改革有范围和程度上的不同。
遥感技术经过较长时间的发展实
现了变革。
这一变革并不是局部性的浅层次的改革，技术发展方向已经出现了变化。
遥感大数据时代已经来临，人们发现深度学习在智能提取方面具有较大的潜能，后期人们将会进行此方面的研究，遥感信息技术将会进一步延伸发展。
参考文献：
[1]张兵. 遥感大数据时代与智能信息提取[J]. 武汉大学学报:信息科学版, 2018, 43(12):108-118.
[2]汪权方, 张梦茹, 张雨,等. 基于视觉注意机制的大范围水体信息遥感智能提取[J]. 计算机应用, 2019.。