多光谱影像分类实践
多光谱遥感影像处理与分析技术研究
多光谱遥感影像处理与分析技术研究作为遥感技术的一种，多光谱遥感在遥感图像处理与分析中发挥了重要作用。
多光谱遥感是通过对遥感数据进行加工处理，提取出遥感图像中众多的光谱信息，通过彩色合成技术来反映不同目标的光谱反射特征，为我们提供了从不同角度观察地球的方法。
本文将从多光谱遥感的基本概念、处理方法、应用领域和发展趋势等几个方面进行介绍。
一、多光谱遥感的基本概念多光谱遥感是一种能够同时获取地表不同波段光谱信息的遥感技术，其波段范围通常包括可见光、近红外、短波红外和热红外等波段，每个波段都对应了不同的地物信息特征。
当地表接受来自太阳辐射的照射时，不同的地物会反射出不同波长的光，而多光谱遥感技术则是通过在地表发生反射时采集的光谱来获取这些地物的特征信息。
二、多光谱遥感的处理方法多光谱遥感图像的处理方法相对于单波段遥感技术面临的挑战要更多一些。
首先，遥感图像需要进行预处理，包括图像校正和噪声滤波等，以保证遥感图像的质量。
其次，需要进行多光谱合成，可以采用像素级、物类级和特征级三种方法进行筛选。
最后，对多光谱遥感图像进行分类和分析，以提取出地表的不同地物信息。
三、多光谱遥感的应用领域多光谱遥感在资源环境监测、作物生长监测、城市空间规划和土地利用研究等领域中得到广泛应用。
例如，在资源环境监测领域中，可以通过多光谱遥感技术获取不同波段的水体信息，实现水资源的合理利用和保护；在作物生长监测领域中，可以利用多光谱遥感技术提取植被指数信息，预测作物产量和监测灾害影响等；在城市空间规划领域中，可以借助多光谱遥感技术获取城市开发建设过程中土地利用类型、空间结构和扩张趋势等信息，实现城市可持续发展。
四、多光谱遥感的发展趋势随着技术的不断进步，多光谱遥感技术在越来越多的领域受到了广泛应用。
未来，多光谱遥感技术还将不断完善，包括影像分辨率提高、数据处理速度加快和更精确的物种识别技术等。
此外，随着人工智能和云计算技术的发展，多光谱遥感技术将很快得到更广泛的应用，走向普及化和全球化。
多光谱遥感图像分类算法研究与实现
多光谱遥感图像分类算法研究与实现随着技术开发的进步，遥感技术逐渐受到广泛关注。
近年来，随着计算机技术的快速发展，人工智能等新技术的不断涌现，遥感图像分类算法的应用越来越广泛。
多光谱遥感图像分类算法作为遥感图像分类领域的一种经典算法，其具有精度高、可靠性强等优点，得到广泛应用和研究。
一、多光谱遥感图像分类算法的定义多光谱遥感图像分类算法是指运用机器学习方法对多光谱遥感图像中的特征进行学习和分类的一种算法。
其基本思想是通过测量地球自然和人造物体反射或辐射出的电磁波的能量，形成具有不同波长和频率的多光谱图像，从而获取图像数据。
通过对多光谱图像数据的处理和分析，可以提取具有代表性的信息，为不同地物的快速识别和分类提供有力支撑。
二、多光谱遥感图像特征提取多光谱遥感图像分类算法的核心之一是特征提取。
特征提取是利用计算方法，对多光谱图像中的像元进行判断和分类，从中提取出具有代表性的信息。
其过程通常包括数据预处理、特征提取和特征选择等步骤。
数据预处理包括图像去噪、图像增强等，以保证提取到的特征具有鲁棒性和稳定性。
特征提取可以通过多种数学方法实现，如投影法、主成分分析法、独立成分分析法等。
三、多光谱遥感图像分类算法多光谱遥感图像分类算法是将图像中的像元分为不同类别的过程。
其目的是将图像像元的不同特征进行聚类，以便表现地物分类特征。
它可以通过无监督和监督学习等方法实现。
其中，无监督学习是指基于聚类分析的算法，可以在不事先知道分类种类的情况下对图像进行分类；监督学习是指通过已有的各类地物分类信息，建立分类模型，并在该模型指导下对图像进行分类。
常见的多光谱遥感图像分类算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、决策树分类法等。
四、多光谱遥感图像分类算法实现多光谱遥感图像分类算法实现的步骤包括图像预处理、特征提取、像元分类等。
具体步骤如下：1.图像预处理：对多光谱图像进行去噪、增强等处理，以提高算法的准确性。
如何使用多光谱遥感图像进行农作物分类
如何使用多光谱遥感图像进行农作物分类遥感技术作为一种获取地球表面信息的方法，正被越来越广泛地应用于农业领域。
其中，多光谱遥感图像被用来进行农作物分类，可以帮助农业生产者快速准确地了解农田的种植情况，提高农作物管理的效率和决策的准确性。
农业是人类社会的基石，而农作物的分类是农业生产管理的重要一环。
在过去，传统的农作物分类方法主要依靠人工观察和地面调查，但这种方法需要耗费大量的时间、人力和物力，而且结果往往有一定的主观性和不准确性。
多光谱遥感图像则提供了一种更加高效、准确的农作物分类技术。
多光谱遥感图像是通过采集地球表面不同波段的光谱信息来获取农田的遥感数据。
传感器可以捕捉不同植被类型的反射特征，根据不同植被在不同波段的光谱响应，可以将农田中的植被按照其类型进行分类。
首先，多光谱遥感图像可以通过准确捕捉不同波段的反射光谱特征，对农田中的不同植被进行分类。
例如，在红外光谱波段中，植被的反射率较高，而土壤的反射率较低。
因此，通过解析多光谱图像中的红外波段，可以清楚地区分出植被和土壤区域，从而实现农作物的分类。
其次，多光谱遥感图像可以识别和区分不同农作物。
不同的农作物具有不同的反射光谱特征，通过比对多光谱图像和农作物光谱库的数据，可以将农田中的不同农作物进行分类。
例如，小麦和玉米在绿光波段的反射率差异较大，因此可以通过解析多光谱图像中的绿光波段，对小麦和玉米进行分类。
此外，多光谱遥感图像还可以提供农作物生长状况的评估。
不同农作物在不同生长时间段具有不同的反射光谱特征。
通过定期获取多光谱遥感图像，可以对农田中的农作物生长情况进行监测和评估。
例如，在农作物生长的初期，由于植被覆盖较少，土壤的反射率较高；随着农作物生长，植被的反射率逐渐增加。
通过解析多光谱图像中的近红外波段，可以对农作物的生长情况进行快速评估。
最后，多光谱遥感图像的分类结果可以为农业生产和管理提供决策依据。
通过对农田的分类，可以了解农田中不同农作物的分布情况，对农田的利用和种植计划进行优化和调整。
多光谱影像的主要优势和应用场景
多光谱影像的主要优势和应用场景多光谱影像的主要优势和应用场景如下：多光谱影像的主要优势：1.四重信息：光谱图像的数据空间、辐射、光谱以及时间，这些信息能够得到目标的位置和形状在空间的几何特征、目标和背景在光谱亮度有差别时的辐射特征，还可以提取表面材料的光谱特征等信息。
2.高分辨率：多光谱成像技术利用具有一定分辨率的光谱图像进行目标探测，该图像数据具有图谱结合的特性，对比于传统的单一宽波段探测，能够在目标场景上有更为丰富的信息。
多光谱影像的应用场景：1.农业领域：多光谱镜头在农业领域有着广泛的应用。
利用多光谱图像可以接收到庄稼成长的光合作用代谢信息和植被开花与结果的关键信息等，可量化普通照片所无法呈现的精细信息。
农民可以用它来推断出植物的生长状况和健康状况，从而进行有效的灌溉管理、施肥和病虫害防治，优化农业生产系统。
同时，收集的多光谱数据还可以用于制图、评估土地利用和土地覆盖等方面，为农民提供决策支持。
2.林业领域：多光谱镜头在林业领域中，主要用于对森林类型、林场健康状态和物种组成等方面的研究。
通过合理的光谱图像处理，能够分类和分析不同树种和森林中的地理景观，用来监测和预警森林火灾、疾病、虫害等会导致树木萎缩死亡的因素。
多光谱的应用呈现出与其他地球观测平台相比的高时空分辨率，在跟踪森林覆盖变化、衡量森林生长和林场产品量等方面显示出了更稳定的表现。
3.气象领域：多光谱成像技术还可以应用于气象领域，如气象监测、灾害预警和气候变化研究等。
通过多光谱镜头可以获取地表信息，如温度、湿度、风速等，从而对气象条件进行实时监测和预警。
同时，多光谱技术还可以用于研究气候变化对地表环境的影响，为气候变化研究提供重要的数据支持。
4.军事领域：军事领域也是多光谱成像技术的重要应用方向之一。
通过多光谱镜头可以获取目标的多种光谱信息，从而对目标进行识别和分析。
这种技术在情报侦察、导弹预警和战场监测等方面具有广泛的应用前景。
此外，多光谱成像技术还可以应用于遥感监测、环境保护、矿产资源勘探等领域。
envi无人机多光谱影像处理流程
envi无人机多光谱影像处理流程
处理遥感数据是一项复杂的任务，特别是在处理无人机多光谱影像方面。
下面是一个基本的无人机多光谱影像处理流程：
1. 数据采集：使用多光谱传感器的无人机进行数据采集。
无人机根据预先设置的飞行线路和参数进行飞行，在规定的区域内获取多光谱影像。
2. 数据预处理：对采集的多光谱影像进行预处理，包括去除散焦、轨迹畸变校正、几何校正、辐射校正等。
这些预处理步骤能够帮助提高影像质量和准确度。
3. 数据分割：将多光谱影像分割成不同的地物类别，如植被、水体、建筑等。
常用的分割方法包括阈值分割、区域生长法等。
4. 特征提取：从各个地物类别中提取特征，用于后续的分类和分析。
常见的特征包括纹理特征、形状特征、频谱特征等。
5. 分类：使用机器学习或深度学习算法对特征进行分类，将不同的地物类别分类出来。
常用的分类算法有支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network）等。
6. 土地利用/土地覆盖分析：根据分类结果进行土地利用/土地
覆盖分析，估计不同类别的面积和分布情况。
这可以帮助决策者对土地资源进行合理规划和管理。
7. 结果展示：将处理后的数据结果进行可视化展示，以便于用户对结果进行分析和理解。
可以生成各种图表、地图等形式的结果。
需要注意的是，以上流程只是一个基本框架，具体的处理流程还会受到数据的特点和处理目标的影响，需要根据具体情况进行调整和完善。
使用多光谱影像进行土壤分类测绘
使用多光谱影像进行土壤分类测绘随着科技的不断发展，遥感技术在土壤分类测绘中扮演着越来越重要的角色。
其中，使用多光谱影像进行土壤分类测绘已经成为一种有效的方法。
本文将探讨多光谱影像在土壤分类测绘中的应用，并介绍其原理和优势。
多光谱影像是通过飞行器、卫星或无人机等采集的，能够获取不同波段的光谱信息。
在土壤分类测绘中，多光谱影像可以帮助我们识别不同土壤类型和其特征。
其原理是利用土壤各波段的反射率差异，结合统计和数学方法，对土壤进行分类。
首先，利用多光谱影像进行土壤分类测绘可以提高测绘的效率。
传统的土壤测绘需要人工采样和实验室分析，这耗时耗力且费用高昂。
而使用多光谱影像，可以一次性获取大范围的土壤信息，并且可以随时更新数据，为农业生产和土地管理提供及时的支持。
其次，多光谱影像可以提供更丰富的土壤特征和信息。
通过分析多光谱影像，可以获得土壤的颜色、湿度、质地、有机质含量等多个性质指标。
这些指标可以帮助我们了解土壤的肥力、排水情况、适宜种植作物等，为农业生产提供科学依据和决策支持。
另外，多光谱影像可以辅助土壤退化和污染的识别。
土壤退化和污染是当前不可忽视的环境问题，对农业生产和生态环境带来了很大威胁。
使用多光谱影像，可以检测土壤的化学成分和光谱反射，从而识别出土壤中的重金属、养分平衡和酸碱度等情况。
通过对这些数据的分析，可以及时发现土壤退化和污染的问题，并采取相应的治理措施。
在土壤分类测绘中，多光谱影像的应用还需要充分解决一些挑战。
首先是数据处理的问题。
多光谱影像通常需要进行预处理、特征提取和分类等步骤，这需要专业的软件和算法来支持。
其次是光谱库的建立。
光谱库是对土壤样本进行光谱分析和数据录入的数据库，其质量和数量直接影响土壤分类的准确性和可行性。
还有，不同光谱参数对土壤分类的影响也需要进一步研究和了解。
总之，使用多光谱影像进行土壤分类测绘是一种高效、准确和实用的方法。
通过分析多光谱影像的数据，我们可以获得土壤的各种特征和信息，为农业生产和土地管理提供科学依据和决策支持。
多光谱成像技术的原理及应用
多光谱成像技术的原理及应用1. 概述多光谱成像技术是一种用于采集、处理和分析物体或地表的多波段图像数据的技术。
通过测量目标在不同波段下的反射、辐射或发射数据，可以获取丰富的光谱信息，从而提供对目标的详细分析和表征。
本文将介绍多光谱成像技术的原理和应用。
2. 原理多光谱成像技术的原理基于光物理学和光谱学的基本原理，采用了多波段成像的方法。
通过使用多个离散波段的光谱传感器或光谱仪，可以同时获取目标在不同波段下的光谱信息。
这些光谱信息可以表示目标的光谱响应，反映了目标物质的化学成分、光学特性、生理状态等。
3. 应用多光谱成像技术在许多领域中有广泛的应用。
以下是一些常见的应用领域：3.1 农业多光谱成像技术在农业中的应用十分重要。
通过对农作物进行多光谱成像，可以获取作物在不同波段下的生长状态、营养状况等信息。
这些信息可以帮助农民监测作物的健康状况，及时采取措施预防和治理病虫害，并实现精准施肥、灌溉等农业管理。
3.2 环境监测多光谱成像技术在环境监测中有着广泛的应用。
通过多光谱成像仪器，可以获取地表的光谱信息。
这些信息可以帮助研究人员分析大气污染、水体富营养化、土壤质量等环境问题。
同时，多光谱成像技术还可以用于监测植被覆盖变化、湿地演变等生态系统变化。
3.3 医学多光谱成像技术在医学领域中也有广泛的应用。
通过对人体组织和细胞的多光谱成像，可以获得关于病理、生理、代谢等方面的信息。
这些信息对于疾病的诊断、治疗和监测有着重要的作用。
同时，多光谱成像技术还用于皮肤科、牙科等领域的医学美容和治疗。
3.4 遥感多光谱成像技术在遥感领域中也有重要的应用。
通过航空或卫星遥感平台搭载多光谱成像仪器，可以获取地表的多波段图像数据。
这些数据可以用于制图、地理信息系统（GIS）分析和环境监测等领域。
同时，多光谱成像技术在遥感应用中也可以用于农业、林业、城市规划等方面。
3.5 其他领域除了上述应用领域外，多光谱成像技术还在许多其他领域中有着广泛的应用。
遥感影像处理实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景与目的随着遥感技术的不断发展，遥感影像已成为获取地球表面信息的重要手段。
遥感影像处理是对遥感影像进行一系列技术操作，以提高影像质量、提取有用信息的过程。
本实验旨在通过实践操作，让学生掌握遥感影像处理的基本原理和常用方法，提高学生对遥感影像数据的应用能力。
二、实验内容与步骤本次实验主要包括以下内容：1. 数据准备：获取实验所需的遥感影像数据，包括光学影像、红外影像等。
2. 影像预处理：对原始遥感影像进行辐射校正、几何校正、图像增强等处理。
3. 影像分割：对预处理后的影像进行分割，提取感兴趣的目标区域。
4. 影像分类：对分割后的影像进行分类，识别不同的地物类型。
5. 结果分析：对分类结果进行分析，评估分类精度。
三、实验步骤1. 数据准备- 获取实验所需的遥感影像数据，包括光学影像、红外影像等。
- 确保影像数据具有较好的质量和分辨率。
2. 影像预处理- 辐射校正：对原始遥感影像进行辐射校正，消除大气、传感器等因素对影像辐射强度的影响。
- 几何校正：对原始遥感影像进行几何校正，消除地形起伏、地球曲率等因素对影像几何形状的影响。
- 图像增强：对预处理后的影像进行图像增强，提高影像对比度、清晰度等。
3. 影像分割- 选择合适的分割方法，如基于阈值分割、基于区域生长分割、基于边缘检测分割等。
- 对预处理后的影像进行分割，提取感兴趣的目标区域。
4. 影像分类- 选择合适的分类方法，如监督分类、非监督分类等。
- 对分割后的影像进行分类，识别不同的地物类型。
5. 结果分析- 对分类结果进行分析，评估分类精度。
- 分析分类结果中存在的问题，并提出改进措施。
四、实验结果与分析1. 影像预处理结果- 经过辐射校正、几何校正和图像增强处理后，遥感影像的质量得到显著提高，对比度、清晰度等指标明显改善。
2. 影像分割结果- 根据实验所采用的分割方法，成功提取了感兴趣的目标区域，分割效果较好。
3. 影像分类结果- 通过选择合适的分类方法，对分割后的影像进行分类，成功识别了不同的地物类型。
多光谱成像技术在农业生产中的应用研究
多光谱成像技术在农业生产中的应用研究多光谱成像技术是一种应用广泛的无损检测方法，它可以在不破坏物体的情况下获取它们的光谱信息，进而得出有关物体在不同波长光下的反射和吸收特性。
这种技术在农业生产中的应用也越来越广泛，帮助农民提高了生产效率和降低了成本。
一、多光谱成像技术的基本原理多光谱成像技术是在可见光范围内采集多波段图像，然后对这些图像进行处理和分析，从而得出物体特定区域的光谱信息。
这个过程可以通过将不同光谱区域的滤光片蒙在CCD相机上来实现。
当CCD相机拍摄某个物体时，不同滤光片下的光谱信息就会被捕获，并以数字形式保存下来。
这样，就得到了这个物体在不同波段下的光谱特征，从而可以从中提取出有关物体的一些信息。
二、多光谱成像技术在农业生产中的应用1. 作物生长监测作物的生长对温度、湿度、光照等环境因素非常敏感，而多光谱成像技术可以通过监测作物不同波段下的反射情况，帮助农民了解作物的生长状态、生长速度和产量变化等信息，及时调整作物的管理措施。
2. 土壤调查和施肥效果评估土壤的种类、质量和肥力是农田生产的关键因素之一，而多光谱成像技术可以通过监测土壤不同波段下的反射情况，帮助农民了解土壤的物理性质和化学成分，从而更好地制定施肥方案和调整土壤管理措施。
3. 病虫害检测病虫害是农业生产中常见的问题之一，而多光谱成像技术可以通过监测受害作物不同波段下的反射情况，帮助农民了解病虫害发生的位置和程度，提前采取措施，防止病害的扩散，从而保障作物的健康生长。
4. 水资源管理水资源是现代农业生产的重要组成部分，而多光谱成像技术可以通过监测水体不同波段下的反射情况，帮助农民了解水资源的分布情况和质量，以便更好地利用水资源和保护水环境。
三、多光谱成像技术在农业生产中的优势1. 非接触性检测多光谱成像技术可以在不接触物体的情况下获取它们的光谱信息，不会对物体造成损害，适合于对农作物和土壤等农业领域不易接触的物体的检测。
2. 多变量信息获取多光谱成像技术可以获取物体在多个波段下的光谱特征，从而可以获得物体的多变量信息。
基于无人机多光谱遥感影像的地物分类方法研究
基于无人机多光谱遥感影像的地物分类方法研究基于无人机多光谱遥感影像的地物分类方法研究地物分类是遥感影像处理中的一个重要任务，对于土地利用、环境监测、城市规划等领域具有重要意义。
传统的地物分类方法主要基于光谱信息进行分类，但随着无人机的广泛应用，无人机多光谱遥感影像因其高空间分辨率和多光谱信息优势，成为地物分类领域的研究热点。
无人机多光谱遥感影像数据包含多个波段的光谱信息，除常见的可见光和红外波段外，还包含近红外和短波红外等波段。
这些波段的组合能够提供更为丰富的地物特征信息，有助于提高分类的精度和准确性。
地物分类方法的研究涉及特征提取、分类器设计以及分类结果评估等方面。
特征提取是地物分类的关键步骤，其目的是从多光谱遥感影像数据中提取有效的特征信息以描述地物。
常用的特征包括光谱特征、纹理特征和形状特征等。
光谱特征是最基本的特征，可以通过光谱反射率或者光谱指数来表征地物的光谱信息。
纹理特征描述同一地物在空间上的分布规律，常用的纹理特征包括平均灰度、方差和对比度等。
形状特征则主要描述地物的形状属性，包括面积、周长、紧凑度等。
在特征提取的基础上，需要设计合适的分类器来对地物进行分类。
常用的分类器包括最大似然分类器、支持向量机和人工神经网络等。
最大似然分类器是一种统计分类方法，假设每个类别的样本分布服从多元正态分布，在此基础上计算样本所属各类别的概率，并选择概率最大的类别作为分类结果。
支持向量机是一种机器学习方法，通过构建超平面来将样本进行分类。
人工神经网络则模拟人脑的神经元网络结构，通过训练样本来获取地物分类的模型。
地物分类的结果评估是对分类结果进行定量评估，常用的指标包括准确性、召回率、精确率和F1-score等。
准确性是对分类结果整体的评估，召回率和精确率则侧重于分类结果中的正例样本和负例样本。
F1-score综合了召回率和精确率的指标，能够更准确地评估分类器的性能。
虽然无人机多光谱遥感影像在地物分类中具备优势，但仍然面临一些挑战。
基于灰度_基元共生矩阵的多光谱遥感影像分类_郭峰
文章编号:1007-3817(2007)06-0020-02中图分类号:P237.3文献标志码:B 基于灰度-基元共生矩阵的多光谱遥感影像分类郭峰舒宁(武汉大学遥感信息工程学院,武汉市珞喻路129号,430079)摘要提出了基于灰度-基元共生矩阵的遥感影像纹理分析的方法,分析了提取的纹理特征,实现了利用模糊C-均值算法对多光谱影像和纹理特征影像进行分类,比较和讨论了各种不同的分类结果。
关键词多光谱影像;灰度-基元共生矩阵;聚类;特征提取;纹理在卫星遥感影像专题信息提取过程中,影像纹理是一个非常重要的因素。
对原始影像光谱信息加上纹理信息,就可以提高分析的准确性和精度。
因此,在利用计算机进行分析时,提取纹理特征成为一个重要的研究内容[1]。
在广泛借鉴国内外图像纹理分析最新成果的基础上,提出基于灰度-基元共生矩阵的遥感影像纹理特征的提取方法,将所提取的纹理信息叠加到光谱信息上,利用模糊C-均值技术进行遥感影像分类。
1灰度-基元共生矩阵灰度-纹理基元共生矩阵方法是利用图像的灰度分布情况(概率)和描述纹理的纹理基元,将统计法和结构法有机地结合起来[2]。
灰度-基元共生矩阵是由灰度矩阵和基元阵共同构建的。
令L x为灰度矩阵的最大灰度值,L y为基元阵的最大基元值。
定义灰度-基元共生矩阵为:P(i,j),i=0,1,2,,,L x;j=0,1,2,,,L y矩阵的大小为(L x+1)@(L y+1)。
矩阵中的元素P(i,j)为灰度值等于i,基元值等于j的点对数量。
计算出灰度-基元共生矩阵,并不等于就得到了纹理特征[3],还需要由其计算描述纹理特性的参数。
将对比度(contrast)、非相似性(dissimilarity)、熵(entr opy)、局部平稳(homo geneity)四个特征值作为图像纹理特征参量:C=E E(i-j)2P(i,j)D=E E|i-j|P(i,j)E=E E P(i,j)log P(i,j)H=E E{P(i,j)/[1+(i-j)]2}2模糊C-均值算法模糊C-均值聚类F CM(Fuzzy C-M eans Cluster ing)是Bezdek在1981年提出的最著名的模糊聚类分析算法,是利用模糊划分概念而提出的一种目标函数聚类算法[4]。
使用多光谱遥感图像进行土地分类和变化检测
使用多光谱遥感图像进行土地分类和变化检测多光谱遥感图像在土地分类和变化检测中起着重要的作用。
通过对土地利用类型和变化情况进行准确的识别和监测，可以为土地规划、农业生产等提供科学依据。
本文将从多光谱遥感图像的基本原理入手，阐述其在土地分类和变化检测中的应用，并介绍相关的方法和技术。
多光谱遥感图像是指通过不同波段的光谱信息来反映地物特征的遥感图像。
地物在不同波段上的光谱反射特性明显不同，这种差异性为土地分类和变化检测提供了可能。
利用多光谱遥感图像，可以获取大量的光谱信息，并通过对不同波段的数据进行处理和分析，得到土地利用类型和变化情况的准确描述。
在土地分类中，多光谱遥感图像可以帮助我们准确识别不同的土地类型。
通过对图像进行预处理，包括辐射校正、大气校正等，可以消除图像中的噪声和干扰，提高分类的准确性。
然后，可以利用不同波段的数据进行像元分类，即将图像中的像元划分为不同的类别。
常用的分类方法包括最大似然法、支持向量机等。
最后，可以对分类结果进行后处理，包括空间滤波和形态学处理等，以进一步提高分类的准确性。
在土地变化检测中，多光谱遥感图像可以帮助我们监测土地利用类型的变化情况。
通过对多期图像的比较和分析，可以获取土地利用类型的变化信息。
常用的变化检测方法包括基于像元的变化检测和基于对象的变化检测。
基于像元的变化检测通过比较不同期图像中对应像元的差异来判断土地利用类型的变化情况。
而基于对象的变化检测则通过对不同期图像进行分割，将图像中的对象进行匹配，然后通过比较对象的属性差异来判断土地利用类型的变化情况。
除了土地分类和变化检测，多光谱遥感图像还可以用于土地覆盖变化的监测与评估。
通过对多期图像中土地覆盖类型的变化进行检测和评估，可以及时发现土地资源的合理利用问题，为土地规划和土地管理提供科学依据。
土地覆盖变化的监测和评估可以通过一系列的指标和方法来完成，常用的指标包括土地覆盖类型的面积变化、转化矩阵和转化率等。
基于多值免疫网络的多光谱遥感影像分类
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证明， 该算法分类精度上优于传统 的分类方法 ， 总精度和 Ｋａｐ 系数分别达到 了 ８ ． ４ ｐａ ８ ８ Ｚ和 ｏ ８ ０ ， ． ６５ 因而具有 实用
价值． 关键词 人 工 免 疫 系统 ； 感 ； 像 分 类 ； 式 识 别 ； 疫 网 络 遥 影 模 免 ＴＰ ９ ３１
中 图 法分 类号
维普资讯
第３ Ｏ卷
第 １ ２期
多光谱成像技术的应用与发展
多光谱成像技术的应用与发展多光谱成像技术是一种基于光谱信息的图像获取方法，通过记录并分析不同波长的光谱反射率或透射率变化，用以提取出被观察物体的光谱特性。
它在农业、医学、环境科学等领域中有着广泛的应用，并且在技术发展方面也呈现出持续的创新和进步。
在农业领域，多光谱成像技术被广泛运用于农作物监测与管理。
通过获取农田的多光谱图像，农业专家可以根据不同植被的生理指数，如植被指数（NDVI）等，来评估植物的生长状况、病虫害的诊断和监测。
这对于农业生产的提高和资源的合理利用具有重要意义。
医学应用方面，多光谱成像技术被用于皮肤病变的检测与诊断。
通过对人体皮肤进行多光谱图像的拍摄和分析，可以实时监测皮肤的代谢活动和血氧饱和度，进而检测出异常情况，如色素变化、炎症、血液循环等。
与传统的肉眼观察相比，多光谱成像技术具有更高的准确性和敏感性，对于早期病变的诊断具有重要价值。
在环境科学领域，多光谱成像技术在环境监测和综合评估中发挥着重要作用。
通过对地球表面的多光谱图像进行获取和分析，可以检测出地表覆盖类型、植被分布、水质状况等环境参数。
这对于生态环境的监测、环境污染的评估以及资源管理具有重要意义。
随着技术的发展，多光谱成像技术也在不断改进和创新。
一项新的发展是超光谱成像技术，它在光谱获取方面更具细节和精度。
超光谱成像技术通过获取更多波段的光谱信息，可以提供更高的光谱分辨率和更全面的光谱特征，从而提高诊断和监测的准确性。
另一个有前景的发展是高光谱成像技术。
高光谱成像技术使用数百个连续波段进行图像获取，相比于传统的多光谱成像技术，它能够更细致地揭示被观测物体的光谱信息。
高光谱成像技术的发展将为农业、医学和环境科学等领域提供更精确和全面的数据，进一步推动这些领域的发展和进步。
同时，多光谱成像技术的应用还与机器学习和人工智能的发展密切相关。
通过将机器学习和人工智能算法应用于多光谱图像的分析和处理，可以更快速、准确地提取出所需信息。
遥感图像处理实例分析03(监督分类、非监督分类)
遥感图像处理实例分析监督分类（supervised classification ）一、方法原理监督分类方法是多光谱图像专题信息分类的两种方法之一（另一种方法是非监督分类）.该方法是假设已经收集到多区域的地理图像，如Landsat TM 或 SPOT XS 卫星多谱图像(分类对其它类型的图像也有效）,具有实地野外属性分类或覆盖类型（如城区、水域、沼泽地等）的位置和特性数据（也可以通过航片分析得到），对该已知分类区域的光谱特性，通过分类程序,进行训练,将图像中每类区域的像素进行已知类的分配，对每一类计算多变量统计参数，如均值、标准差、相关距阵等，根据分类方法，最后将图像中每一个像素以最大然似性分配到某一类中。
即通过自定义的已知分类区域的训练，对多波段图像进行专题信息分类.方法流程如下:二、实例演示及分析以1985年美国加利福利亚州圣地亚哥地区的TM —MSS(0.55，0。
65，0。
75，0.95um4波段)图像为例，进行土地覆盖类型分类，分为海洋、城区、居民区、草坪和秃地等类型。
监督分类主要步骤如下：1．由原始遥感图像文件Landsat_Mass_Notwarped 。
ers 复制出用于分类的图像数据文件Landsat_practice.ers.① 通过主菜单算法图标或主菜单View 中Algorithm 项，打开算法窗口,装载数据集，文件名为：\examples\shared_data\Landsat_Mass_Notwarped.ers 。
选择训练区计算训练区统计量 评价训练区统计量 进行图像分类 显示分类图像和精度计②复制3个假彩色层（现共有4个假彩色层)，分别命名为B1、B2、B3、B4，并与装载数据集文件的4个波段相对应。
③选择主菜单File中的Save As项，以Er Mapper Raster Dataset格式保存文件,文件名为：\examples\miscellaneous\tutorial\Landsatt_practice.ers。
基于分类结果的多光谱遥感影像端元提取方法
Science &Technology Vision 科技视界0引言遥感影像的像元很少是由单一均质的地表覆盖类型组成,一般都是几种地物的混合。
因此影像中像元的光谱特征并不是单一地物的光谱特征,而是几种地物光谱特征的混合反映,这给遥感解译造成困扰。
混合像元问题不仅是遥感技术向定量化深入发展的重要障碍,而且也严重影响计算机处理的效果或计算机技术在遥感领域中的应用[1]。
遥感影像端元提取是理解遥感影像空间与特征空间的纽带,它是进行遥感影像混合像元分解的首要步骤,直接影响混合像元分解的精度,是进行定量遥感反演的基础,因而混合像元分解理论在遥感影像的理解与运用上占据重要的地位[2]。
现行的端元来源有两种,一是使用光谱仪在地面或实验室测量到的“参考端元”[3];二是在遥感图像上得到的“图像端元”[4]。
但是由于各种因素,诸如不同传感器光谱响应、大气影响、辐射条件等,地面实测光谱很难与影响建立起关系,并且实测有较大的主观性。
而从影像本身获取端元简单、方便,且获取的端元具有与影像数据相同的度量尺度[5],因此从影像本身获取端元是目前获取有效端元的主要途径和研究的热点。
目前,国内外针对端元提取的算法大都集中于高光谱影像,高光谱影像以其图谱合一技术为端元的提取提供了广阔的空间[6],而对于高空间分辨率低光谱分辨率的多光谱影像端元提取算法很少。
如何从多光谱影像仅有的几个波段中有效的提取端元信息,是多光谱遥感影像混合像元分解的关键。
现行的端元提取算法集中于凸面体分析,通过求取影像的本征维数来确定端元的数目,端元数目即为本征维数加一[7]。
以TM 多光谱影像为例,分辨率为30米的多光谱影像有6个波段,即便这6个波段互不相关,其本征维数不会超过6维,最多能够提取7个端元。
对于实际应用来说,端元提取的理论在TM 等多光谱影像上是难以应用的。
为此,本文提出了一种基于分类结果的多光谱遥感影像端元提取方法。
该方法结合监督分类、纯净像元指数提取和凸面体理论来提取端元,解决了多光谱遥感影像端元提取数量限制和精度问题,为多光谱遥感影像端元提取提供了新的思路。
多光谱成像技术
多光谱成像技术多光谱成像技术是一种先进的图像处理技术，它可以提取空间物体表面反射或吸收辐射特征，从而提供更多更有价值的信息。
例如，它可以检测地表细节，以及检测辐射、能量或元素的空间分布。
多光谱成像技术的发展对地理信息系统(GIS)、远程感知应用和环境研究都产生了重要影响。
多光谱成像技术的最重要的一个特点就是它可以收集多种频谱的数据，它提供的数据比单光谱成像技术更加丰富，其中包括可见光、红外光、热红外光、短波红外光、中波红外光和多光谱图像。
有了这些数据，可以更加清晰地确定检测物体的种类、发现新的物体特征，以及研究地貌和物质分布情况。
多光谱成像技术的应用非常广泛，它主要分为两大类：一类是用于研究地貌和地表覆盖物的应用，其中包括土壤分析、土壤污染监测、植物调查等。
另一类是用于检测环境变化的应用，其中包括森林火灾、洪涝灾害、气象和空气质量监测等。
多光谱成像技术也可以用于军事观察，它可以提取表面反射特征指标，从而检测隐蔽物体，比如建筑物、管道、桥梁等，并且可以检测隐蔽对象，比如武器、车辆等。
此外，多光谱成像技术也可以用于海洋观测、地理科学研究等领域。
多光谱成像技术有许多优势，首先，它的图像传感器如何收集多种频谱的数据，其数据量会比单光谱成像技术更大，这样可以更好地识别和跟踪物体。
其次，它可以提取表面反射特征和空间特征，可以更准确地检测地貌特征，从而更好地理解和解释地貌现象。
此外，这种技术还可以用于生态环境观测，检测植被覆盖度、水文状况等，为科学家研究生态系统提供较全面的信息。
多光谱成像技术也有一些不足之处，其中最常见的一个就是它的成本会比单光谱成像技术要高出许多，而且需要专业的操作人员来操作，这样也会增加使用成本。
同时，由于多光谱成像技术受到环境条件的影响，因此在实际应用中可能会受到很大影响。
总之，多光谱成像技术是一种具有重要意义的图像处理技术，它的应用涉及到许多领域，如地理信息系统、军事观察、远程感知应用及环境研究等。
高光谱遥感分类和多光谱
高光谱遥感分类和多光谱高光谱遥感分类和多光谱是遥感技术中常用的两种影像分类方法。
高光谱遥感分类是指利用高光谱遥感影像数据进行地物分类和识别的过程，它利用地物的光谱特征来区分不同的地物类型。
多光谱遥感分类则是利用多波段遥感影像数据进行地物分类的方法，它将不同波段的光谱信息结合起来进行地物分类。
本文将分别介绍高光谱遥感分类和多光谱遥感分类的原理、应用和优缺点。
高光谱遥感分类是指通过获取地物光谱信息，在遥感影像中对地物进行分类和识别的过程。
高光谱遥感影像具有多个连续的窄波段，能够提供丰富的光谱信息。
在高光谱遥感分类中，首先需要对高光谱遥感影像进行预处理，包括大气校正、辐射校正、几何校正等。
然后，通过提取影像中每个像素的光谱响应曲线，利用统计学方法、机器学习算法或人工神经网络等方法对地物进行分类和识别。
高光谱遥感分类方法可以识别和区分植被、地表覆盖类型、土壤、水域等地物类型，具有较高的分类精度和信息提取能力。
高光谱遥感分类在农业、林业、环境监测、城市规划等领域具有广泛的应用。
在农业领域，高光谱遥感分类可以帮助农民进行作物种植监测、病虫害预警和灾害评估等工作。
在林业领域，高光谱遥感分类可以用于森林资源调查、森林火灾监测和病虫害防控等工作。
在环境监测领域，高光谱遥感分类可以用于土壤污染监测、水质评估和生态环境保护等工作。
在城市规划领域，高光谱遥感分类可以用于城市开发监测、建筑物变化检测和土地利用规划等工作。
然而，高光谱遥感分类也存在一些限制和挑战。
首先，高光谱遥感影像数据量大，处理和分析复杂，需要较大的计算资源和专业知识。
其次，高光谱遥感分类受到大气、云雾、阴影等因素的干扰，影响了分类的准确性。
另外，高光谱遥感分类容易受到地物的光谱变化和分类算法的选择等因素的影响，需要针对不同的分类对象和场景选择合适的方法。
多光谱遥感分类是指利用多波段遥感影像数据进行地物分类的方法。
多光谱遥感影像包含几个宽波段，主要包括可见光和近红外波段。
高光谱图像分类算法的研究与实现
高光谱图像分类算法的研究与实现随着高光谱遥感技术的快速发展，获取高光谱数据集的难度越来越小，但如何从大量的光谱数据中提取有用的信息，成为研究者们所关注的重要问题。
分类作为高光谱图像应用的核心问题之一，属于监督学习的范畴，具有广泛的应用前景。
本文将介绍高光谱图像分类算法的研究现状和实现方法。
一、高光谱图像分类算法研究现状高光谱图像分类算法是从多光谱图像或全色图像中提取光谱信息以分类物体的遥感应用算法。
目前，高光谱图像分类算法主要有以下几种：1. 基于统计学习的分类算法统计学习是通过对大量实例进行学习和推断来构造模型，对观测数据进行分类或回归预测的方法。
在高光谱图像分类中，常用的统计学习算法包括KNN、SVM、决策树等。
这些算法快速高效，特别是在小样本分类中表现优秀，但是在对特征提取方法不足和噪声较多的情况下，分类精度有待提高。
2. 基于神经网络的分类算法神经网络是一种模拟人脑神经系统的学习算法，具有一定的自适应性，可增加模型的分析能力。
在高光谱图像分类中，常用的神经网络算法包括BP神经网络、SOM神经网络、CNN神经网络等。
这些算法具有极强的图像处理和模式匹配能力，但是需要大量样本，且模型复杂，训练速度较慢。
3. 基于深度学习的分类算法深度学习是近年兴起的一种基于神经网络的学习算法，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，具有很强的自适应性和泛化能力。
在高光谱图像分类中，深度学习算法具有很大的优势，目前在高光谱遥感分类领域有很多应用。
二、高光谱图像分类算法实现方法1. 特征提取特征提取是高光谱图像分类算法的重要环节。
目前，特征提取方法主要包括基础特征提取、频域特征提取、小波变换特征提取和稀疏表示特征提取等。
基础特征提取是最常用的方法之一，包括光谱信息和空间信息。
以光谱信息为例，可以采用平均值、标准差或者主成分分析等方法来提取基础特征。
空间信息可以通过纹理信息、梯度等方式来提供基础特征。
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多光谱影像分类实践杨沈斌南京信息工程大学应用气象学院概述遥感影像分类是遥感应用的重要内容之一。
多光谱遥感图像通过亮度或像元值的高低差异，即地物光谱信息在各波段图像上的反映，以及地物分布的空间特征来表示不同地物的差异。
因此，不同地物的光谱特征差异及空间分布特性是区分不同地物的物理基础。
遥感图像分类就是利用计算机通过对遥感图像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析，选择特征，将图像中每个像元按照特定的规则或算法划分为不同的类别，识别不同地物，并获取不同地物的空间分布。
遥感图像分类主要分为两种方法：监督分类与非监督分类。
另一种是将多源数据应用于图像分类中，发展成基于专家知识的决策树分类。
监督分类方法的一般过程：1)定义训练样本2)执行监督分类3)评价分类结果4)分类后处理非监督分类方法的一般过程：1)执行非监督分类2)类别定义3)合并子类4)评价结果监督分类方法的实践操作以ENVI软件自带的Landsat TM数据can_tmr.img为例，运用最大似然分类算法（Maximum Likelihood Classification）进行影像分类的操作。
按照该分类方法的一般过程执行，步骤如下：1. 启动ENVI，使用File—Open Image File命令并打开ENVI软件默认路径下的can_tmr.img影像。
打开后，使用波段组合R=7、G=4、B=2方式Load RGB显示，如图1所示。
从Available Bands List中可以看出，该影响不带投影坐标系统（即没有蓝色的小地球图标）。
从打开的图像中，基本上可以看出，绿色对应植被区域，山区有植被覆盖（深绿色），山的背阳面为黑色，白色的区域主要对应裸地（但笔者不是非常确定）。
利用Z Profile（Spectrum）工具提取植被、河流、裸地的波段光谱曲线，如图2所示。
从图中可以看出，不同地物的光谱曲线差异明显。
2. 建从菜的感中设建立ROI （感兴菜单中选择P 感兴趣区域作设定Fill 为Li 图2 三种兴趣区域）。
在Polygon （默认作为该地类的ine形式以便种地物的波段光在影像显示窗认），同时在训练样本。
例便查看。
图1 在E 光谱曲线，白色窗口上点击右在面板的Wind例如，在图ENVI 中打开并色为农作物，蓝右键，打开RO dow 一栏选4中用绿色多并显示影像蓝色为林地，红OI Tool … 面中Zoom 。
即多边形建立了红色为裸地，绿面板。
如图3所即以多边形方了vegetation绿色为河流所示。
点击面板方式在Zoom n1的两处样方板中ROI_Ty 窗口中建立方，在ROI ype ，立一定Tool3. 根练样令，出，的是小于根据目视判图样本之间的可然后选择ca 各地类训练是，两地类样于1.8，需要重图，从影像中可分性，以初an_tmr.img 影练样本间的可分样方之间的可重新选择样本图4 中建立了四种初步判断可能影像，再选定分性很好，J 可分性越强，本；小于1，图在Zoom 窗口种地物的ROI 的分类精度。
定所有建立的Jeffries-Matus 数值越大，最需要考虑将3 ROI Tool 面口中画取的v I 区域作为训。
点击ROI 的ROI 训练样sita 和Trans 最大为2.0。
将两类样本合面板vegetation1RO 训练样本，如Tool 面板里样本，最终得formed Diver 大于1.9则说并一类样本。
OI 区域图5所示。
的Options —得到图6的可rgence 数值均说明样本之间。
下面操作用来Compute RO 可分性报告。
均在1.9以上间可分性好，来查看各RO OI Separabili 从报告中可上。
这里需要属于合格样OI 训ity 命可以看要说明样本；4. 执的影有R 要设度小择N 辐射的整255；执行监督分类影像后，弹出ROI ，或者点设置似然度的小于该阈值不None 。
面板中射率数据转化整型数据，也；对于10-bi 类。
在ENVI 出最大似然分点击面板区域的阈值。
如果不被分入该类中Data Scale 化为浮点型数也就是DN 值it数据，设定主菜单中，点分类方法的参数域下方的Selec 果选择Single 类。
如果选择Factor 参数是数据。
例如，，将比例系数定的比例系数图5 建立图6点击Classifi 数设置对话框ct All Items 按Value ，则在Multiple Va 是一个数据比如果反射率数数设为2n -1，数为1023；对立的四种地类的6 ROI 可分性报ication —Sup 框，如图7所按钮，选择全在Probability alue 时，则对比例系数。
这数据为0~10n 为数据的对于11-bit数的ROI 区域报告ervised —Ma 所示。
在Sel 全部的训练样Threshold 文对每个训练样这个比例系数0000，则设定的比特数。
例数据，设定的aximum Likel lect Classes fr 样本。
Set Pr 文本框中输入样本建立阈值数是一个比值定的比例系数如，对于8-b的比例系数为lihood 。
在选from Regions robability Th 入一个0~1的值，阈值意义值系数，用于数就为10000-bit 数据，设为2047。
点击选择需要进行面板中，选hreshold 面板的值，即如果义与上同。
这于将整型反射,。
对于没有设定的比例系击面板左下方行分类选择所板中需果似然这里选射率或有定标数为方按钮Prevview可以预览览分类的结果果，单击Chaange View 可图7 最大图8最大似然分可改变预览区大似然分类法参分类法参数设定区域，如图8参数对话框定及Preview显所示。
分类结显示结果如图9所示。
5. 评混淆1）使在In 话框结果并到在并③选改的评价分类结果淆矩阵（Conf 使用将分类结nteractive Cla 框中，勾选类果的准确性。
到Unclassified 并入类别的选择Edit —Po的分类结果区果。
执行监督fusion Matric 结果叠加的评ass Tool Inpu 类别前面的On 如图10所示d 中。
下面以的前面点击左olygon Type ：区域（如图11督分类后，需ces ）和ROC 评价方法。
在D ut File 选择框n ，就能将此示。
如果发现以合并到别的键，让这个类Polygon 。
④1），按住左键需要对分类结C 曲线（ROC Display 中显示框中选择分类此类结果叠加现部分分类结的类的方法做类别处于激活④在Edit Win键绘制多边形图9 分类结果结果进行评价C Curves ）。
示can_tmr.im 类结果。
单击加显示在Disp 结果不准确，做详细的介绍活状态（Activ ndow 选项中形区域，单击果 价。
ENVI 提供mg 影像，在Im 击OK 按钮打play 的Image 可有两种处绍，步骤如下ve Class ）。
②选中，选择Zoo击右键确认形供了多种评价mage 窗口中选打开Interactiv e 窗口上。
通处理方法：合：①在Inter 选择Edit —M m 。
⑤在Dis形状，再次单价方法，包括选择Overlay ve Class Tool 通过目视判断合并到别的类ractive Class Mode ：Polygo splay 窗口中单击右键确认括分类结果叠y —Classifica 对话框。
在断的方法评价类别中和删除Tool 对话框on Add to Cla 中，定位到需认修改。
叠加、ation ，在该对价分类除并归框中，ass 。
需要修2）使信息种方练样—Po 果图输出混淆分误沿=360使用混淆矩阵息）。
ENVI 可方式来计算混样本相同。
笔ost Classifica 图像。
地表真出窗口的Outp 淆矩阵，如图误差、制图精着混淆矩阵0/361=99.723阵计算分类结可以使用一副混淆矩阵，即笔者建立了如ation —Confu 真实ROI 将被put Confusio 图15所示。
混精度以及用户的对角线30%。
Kappa 结果。
该方法副地表真实图Using Groun 下真实地类usion Matrix 被自动加载到n Matrix 中，混淆矩阵输出精度。
总体分分布，总像a 系数则越接图图11 使法把分类结果像或地表真实nd Truth ROI 的ROI 区域—Using Grou 到Match Class 选择像素（出的结果包括分类精度等于元数等于所接近1说明精图12建立真实地10 分类结果叠使用多边形修改果的精度显示实感兴趣区域IS 。
因此，需域，如图12所und Truth RO ses Paramete （Pixels ）和百括总体分类精于被正确分类有真实参精度越高。
其地类的ROI用叠加改分类结果示在一个混淆域来计算混淆需要建立各地所示。
此时，OIs 。
在Classi ers 对话框中百分比（Perc 精度、Kappa 类的像元总和考源的像其他精度定义请用于评价分类结淆矩阵里（用淆矩阵。
这里地类真实的R 在ENVI 主ification Inpu ，如图13所cent ），如图系数、混淆矩和除以总像元元数。
例如请见ENVI H 结果用于比较分类里限于数据的ROI 区域，建主菜单中，选ut File 对话框所示。
在随后14所示。
点矩阵（概率）元数。
被正确，图15HELP文档。
类结果与地表的缺乏，选用建立方法同建选择Classific 框中，选择分后弹出的混淆点击OK 后，）、错分误差确分类的像元中的总分类表真实第二建立训cation 分类结淆矩阵输出差、漏元数目精度图13 Match 图14 Confusi h Classes Paramion Matrix Para meters 对话框ameters对话框3）使Imag 对于曲线信息此，以—R 波段Para 如图ROC 使用ROC （R ge ）分类结果于每种所选类线和P d 相对息的ROI ，并以上面分类算OC Curves —段将生产一条ameters 对话框图16所示。
R C曲线，从结Receiver Ope 果与地表真实类别（规则波于阈值的曲线并需要规则图算法获得Ru Using Groun 条ROC 曲线，框中，选择匹ROC 曲线参数结果可以看出erating Charac 实信息进行比段），都将记线。
这里使用像。
该图像le Image 为规nd Truth ROI 这里使用S 匹配的类别，数设定面板如出，分类精度图cteristic ）曲线较。
ENVI 是记录该类别的用地表真实感由分类算法导规则图像进行Is 。
在Rule I Spectral Subs 点击Add C 如图17所示度非常高，裸15 混淆矩阵线计算分类精是通过地表真的“探测”概感兴趣区的方导出，如最大行ROC 曲线分Input File 对话set 按钮选择Combination 按示，ROC Curv裸土的检测概阵精度。