多光谱遥感图像的特征提取与比较
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。
基于蚁群算法的多光谱遥感图像分类
基于蚁群算法的多光谱遥感图像分类胡河山;覃亚丽【摘要】该文应用蚊群算法和支持向量机实现多光谱遥感图像分类.首先提取出多光谱遥感图像的光谱特征、纹理特征和形状特征,然后利用蚁群优化算法从提取出的多维特征空间中选择最优的特征子集向量,最后将特征子集作为支持向量机分类器的输入量实现分类.实验结果显示,较传统的K均值方法文章给出的方法能够提高遥感图像的分类精度.【期刊名称】《杭州电子科技大学学报》【年(卷),期】2012(032)004【总页数】4页(P88-91)【关键词】多光谱遥感图像;分类;光谱特征;形状特征;蚁群算法;支持向量机分类器【作者】胡河山;覃亚丽【作者单位】浙江工业大学信息工程学院光纤通信与信息工程研究所,浙江杭州310023;浙江工业大学信息工程学院光纤通信与信息工程研究所,浙江杭州310023【正文语种】中文【中图分类】TP7530 引言遥感技术已经在环境监测、资源管理和灾害预报等领域发挥着重要的作用。
分类是遥感图像应用的一个重要方面，同时也是遥感图像研究的重点和热点之一［1］。
由于多光谱遥感图像数据量大、信息多，给分类带来很大的困难，因此研究一种有效的、高分类精度的分类方法一直受到各国学者的重视。
多光谱遥感图像一般含有许多特征，例如光谱特征、纹理特征和形状特征等，这些特征信息都可用于图像分类。
只用其中的一个特征进行分类，通常是很难得到高精度的分类结果。
故此，为了有效提高分类精度，通常将光谱特征、纹理特征和形状特征综合考虑［2］，然而提取的这些特征中，有些信息可能是冗余的，这样就需要从原始的特征集中，选择出具有原始信息和较少数据量的最优特征子集。
蚁群算法是一种智能的仿生算法，在寻找最优组合的诸多问题中有许多应用［3］。
蚁群算法的离散性和并行性特点适合对数字图像进行离散计算，而并行处理能提高处理速度，近年来许多国内外学者应用蚁群算法在图像分割、图像特征提取等领域中做了相关工作［3，4］。
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。
全色 多光谱 高光谱影像特征-概述说明以及解释
全色多光谱高光谱影像特征-概述说明以及解释1.引言概述部分的内容可能如下所示：1.1 概述全色、多光谱和高光谱影像是遥感技术中常用的图像数据。
这些影像可以捕捉到地球表面的各种光谱信息，从而为地质、农业、环境等领域的研究提供重要的数据支持。
全色影像是指通过对可见光范围内的全部波段进行拍摄和合成，获得高分辨率的图像数据。
它主要反映了地物的明暗、纹理和细节特征，对于城市规划、土地管理和基础设施建设等方面具有重要的应用价值。
多光谱影像则是采用多个波段的光谱信息，通过某种方式对光谱进行组合和处理，获得不同波段上的图像。
不同波段的图像对应了不同的物质组成和能量反射特征，能够提供更加丰富的地物分类和识别信息，常用于农业、林业和环境监测等领域。
高光谱影像是一种相对于多光谱影像更为细致和细分的光谱数据。
它利用较窄的波段间隔捕捉和分析地物的光谱信息，能够提供更详细的物质组成和光谱特性，广泛应用于矿产勘探、地质调查和环境变化监测等领域。
本文将重点介绍全色、多光谱和高光谱影像的特征和应用领域，并分析它们在遥感技术中的重要性。
同时，也将探讨未来发展方向，以期为相关领域的研究提供参考和启示。
1.2 文章结构文章结构是指文章的组织和布局方式，它的设计直接关系到读者对文章内容的理解和掌握程度。
本文将以全色、多光谱和高光谱影像特征为主线，从整体到细节逐步展开，以便读者能够系统地了解这些影像特征的定义、应用领域和特征分析情况。
本文的文章结构如下所示：第一部分是引言部分，主要包括概述、文章结构和目的。
在概述中，将简要介绍全色、多光谱和高光谱影像特征的背景和意义；在文章结构中，将提供本文的组织结构，使读者能够清晰地了解全文的框架；在目的部分，则明确说明本文的目标是为了全面介绍和分析全色、多光谱和高光谱影像特征。
第二部分是正文部分，是文章的主体部分，主要包括全色影像特征、多光谱影像特征和高光谱影像特征三个章节。
在每个章节中，将先对该影像特征进行定义和概念的介绍，然后分析该影像特征在不同应用领域中的具体应用情况，最后对该影像特征进行详细的特征分析，包括特征的表示、提取和处理方法等。
遥感图像解译的常见方法和技巧
遥感图像解译的常见方法和技巧遥感图像解译是指通过对遥感图像进行分析和解读，获取地物和环境信息的过程。
在当今社会中，遥感技术在农业、城市规划、环境监测以及资源调查等领域中发挥着重要作用。
然而，由于图像复杂性和解译难度的增加，如何有效地进行遥感图像解译成为了一个亟待解决的问题。
本文将介绍遥感图像解译的常见方法和技巧，希望能给读者在实际应用中带来一些启发。
一、多光谱图像解译多光谱图像是指通过多波段的遥感数据获取的图像，其中每个波段对应一种特定的光谱信息。
多光谱图像解译是最常用的遥感图像解译方法之一。
它基于光谱特征来识别和分析地物，通过比较不同波段的反射率和亮度值，可以获得不同地物的光谱特征，并进行分类判别。
在多光谱图像解译中，常用的技巧包括：光谱特征提取、光谱段的组合以及光谱变换。
光谱特征提取是指从多光谱图像中提取能够反映地物特征的光谱信息，例如反射率、亮度值等。
通过提取不同波段的光谱特征，可以实现对地物的分类和判别。
光谱段的组合是指将不同波段的光谱信息进行组合，以突出地物的特征。
例如，在植被遥感图像中，将近红外波段和红光波段进行组合，可以更好地区分植被和非植被地区。
光谱变换是指通过对光谱数据进行数学变换，以改变光谱分布和强度，从而获得更明显的地物信息。
常用的光谱变换方法包括主成分分析和单波段反射率之间的比率。
二、纹理特征分析除了光谱特征，纹理特征也是进行遥感图像解译的重要指标之一。
纹理特征通过对图像像素间的空间关系分析，反映了地物的空间分布和结构特征。
在遥感图像解译中，纹理特征分析可以用于识别和判别不同地物的纹理特征，提高分类的准确性。
在纹理特征分析中，常用的方法包括：灰度共生矩阵（GLCM）、纹理特征值和基于波谱变换的纹理分析。
灰度共生矩阵是一种常用的纹理特征计算方法，它通过计算像素间的灰度级对出现的频率来描述图像的纹理特征。
纹理特征值是一种通过计算图像像素间的像素差异和空间关系来描述地物纹理特征的方法。
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。
基于UDWT的高性能多光谱遥感图像融合算法
基于UDWT的高性能多光谱遥感图像融合算法
杨志;毛士艺;陈炜
【期刊名称】《遥测遥控》
【年(卷),期】2004(025)006
【摘要】无抽取离散小波变换(UDWT)具有移不变性的优良性质,它在遥感多光谱图像增强以及双通道图像融合应用中获得了很好的效果.文中研究一种基于UDWT 的适用于多光谱图像的融合算法,该算法利用UDWT的多尺度表示方法和文献[4]算法最佳保留光谱信息的特点,融合结果同时精确保留了多光谱图像的光谱信息和高频细节特征,为目标的检测、定位、识别等图像的进一步处理提供很好的特征信息.
【总页数】5页(P40-43,61)
【作者】杨志;毛士艺;陈炜
【作者单位】北京航空航天大学电子信息工程学院,北京,100083;北京航空航天大学电子信息工程学院,北京,100083;北京航空航天大学电子信息工程学院,北
京,100083
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于宽光谱光学遥感图像的细分光谱光学遥感图像的模拟 [J], 陈方;牛铮;覃驭楚;付安民
2.一种基于小波变换的全色遥感图像与彩色多光谱图像融合算法 [J], 刘长柱
3.TM多光谱与SPOT全色遥感图像融合算法对比 [J], 邓超;李慧娜;韩杰
4.一种面向多光谱遥感图像的动态尺度梯度调制融合算法 [J], 陈玉春;潘泉;程咏梅
5.基于卷积神经网络的多光谱与全色遥感图像融合算法 [J], 韩文军;孙小虎;吉根林;苏晓云;谢非;吴冰;陈红
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高光谱与多光谱融合方法
高光谱与多光谱融合方法一、引言高光谱图像（Hyperspectral Images，HSI）与多光谱图像（Multispectral Images，MSI）已经成为遥感领域的重要工具。
高光谱图像能够提供丰富的光谱信息，而多光谱图像则更注重空间分辨率。
将这两种图像融合，可以同时利用它们的光谱和空间信息，提高遥感的精度和效率。
本文将详细介绍高光谱与多光谱融合的方法，包括数据预处理、特征提取、特征选择、分类器设计、融合方法选择、模型优化与评估以及决策支持与应用等方面。
二、数据预处理数据预处理是高光谱与多光谱融合的第一步，包括图像的校正、定标、去噪等操作。
这些操作能够提高图像的质量，为后续的特征提取和分类器设计提供更好的基础。
三、特征提取特征提取是从原始数据中提取有用信息的步骤。
对于高光谱图像，特征可以包括光谱特征、空间特征等。
而对于多光谱图像，特征则可以包括色彩特征、纹理特征等。
这些特征可以为分类器提供更好的输入，提高分类精度。
四、特征选择特征选择是在特征提取后的重要步骤，其目的是选择出最相关的特征，降低数据的维度，同时保持数据的结构。
常用的特征选择方法包括过滤式、包裹式和嵌入式等。
这些方法可以根据数据的特性和应用的需求进行选择。
五、分类器设计分类器设计是利用提取的特征进行分类的步骤。
常用的分类器包括支持向量机（SVM）、决策树（DT）、随机森林（RF）等。
这些分类器可以根据数据的特性和应用的需求进行选择和优化。
六、融合方法选择在将高光谱图像和多光谱图像融合时，需要选择合适的融合方法。
常用的融合方法包括基于像素的融合、基于区域的融合和基于决策层的融合等。
选择合适的融合方法需要考虑数据的特性和应用的需求。
此外，还需要考虑融合后的图像质量和精度等因素。
七、模型优化与评估在完成融合后，需要对模型进行优化和评估。
常用的优化方法包括交叉验证、网格搜索等。
评估指标则可以根据应用的需求进行选择，包括精度、召回率、F1分数等。
遥感实验报告
遥感实验报告引言：遥感技术是利用卫星、飞机等遥感平台获取地球表面信息的一种技术手段。
通过对不同波段的电磁辐射进行探测和分析，遥感技术可以获取地表的空间分布、物质组成以及变化情况等信息。
本次实验旨在通过遥感图像的获取和解译，了解和掌握遥感技术的基本原理和应用。
一、遥感数据获取：1. 数据来源：本次实验使用的遥感数据来源于卫星遥感图像，通过开源的遥感数据平台获得。
2. 数据类型：本次实验使用的遥感数据为多光谱遥感图像，包含多个波段的信息。
通过不同波段的数据分析，可以获取地表的不同特征和信息。
二、遥感图像解译：1. 图像预处理：图像预处理是遥感图像解译的基础工作，包括图像几何校正、辐射校正和大气校正等过程。
这些预处理步骤可以提高图像质量，减少噪声和失真。
2. 地物分类：地物分类是遥感图像解译的关键环节。
通过对遥感图像中的像元进行分类，可以将地表物体分为不同的类别，如水体、植被、建筑等。
常用的分类方法包括监督分类和非监督分类。
3. 特征提取：特征提取是对地物进行进一步分析和描述的过程。
通过提取地物的形状、颜色、纹理等特征，可以对地物进行进一步分类和识别。
三、遥感技术应用：1. 土地利用与覆盖变化研究：通过遥感图像的获取和解译，可以对土地利用与覆盖变化进行研究。
通过对多时相的遥感数据进行对比分析，可以了解土地利用变化的趋势和驱动因素。
2. 自然资源调查与监测：遥感技术在自然资源调查与监测中有着广泛的应用。
通过遥感图像的获取和解译，可以对森林、湿地和土地等自然资源进行调查和监测，为资源管理和保护提供科学依据。
3. 灾害监测与评估：遥感技术在灾害监测与评估中具有重要作用。
通过遥感图像的获取和解译，可以实时监测和评估自然灾害的影响范围和程度，为灾害应对和救援提供决策支持。
结论：本次实验通过遥感图像的获取和解译，了解了遥感技术的基本原理和应用。
遥感技术在土地利用与覆盖变化研究、自然资源调查与监测和灾害监测与评估等方面具有广泛的应用前景。
基于CMOS图像传感器的多光谱遥感成像系统几个关键问题研究
基于CMOS图像传感器的多光谱遥感成像系统几个关键问题研究一、本文概述随着遥感技术的快速发展，多光谱遥感成像系统在环境监测、资源调查、灾害预警等领域的应用越来越广泛。
CMOS图像传感器作为一种新兴的成像器件，具有低功耗、低成本、高集成度等优点，因此在多光谱遥感成像系统中具有广阔的应用前景。
然而，基于CMOS图像传感器的多光谱遥感成像系统在设计和实现过程中面临着一系列关键技术问题，这些问题直接影响着系统的成像质量和性能。
本文旨在深入研究基于CMOS图像传感器的多光谱遥感成像系统中的几个关键问题，包括光谱滤波器的设计与优化、光谱图像的校正与融合、以及系统噪声的抑制等。
通过对这些问题的系统分析和研究，本文旨在提出有效的解决方案，为基于CMOS图像传感器的多光谱遥感成像系统的进一步发展提供理论支持和实际应用指导。
具体而言，本文将首先分析CMOS图像传感器在多光谱遥感成像系统中的应用优势与挑战，然后重点探讨光谱滤波器的设计与优化方法，以提高光谱分辨率和成像质量。
接着，本文将研究光谱图像的校正与融合技术，旨在消除光谱图像间的失真和偏差，提高图像的整体质量和信息提取精度。
本文将关注系统噪声的抑制问题，通过算法优化和硬件设计等手段，降低噪声对成像质量的影响。
通过本文的研究，我们期望能够为基于CMOS图像传感器的多光谱遥感成像系统的设计和实现提供有益的参考和指导，推动该技术在各领域的广泛应用和持续发展。
二、CMOS图像传感器的基本原理与特性CMOS图像传感器，全称为互补金属氧化物半导体图像传感器，是现代数字摄影技术的核心组件之一。
它利用光电转换效应将光信号转换为电信号，进而生成数字图像。
与传统的电荷耦合器件（CCD）相比，CMOS图像传感器在制造工艺、功耗、集成度等方面具有显著优势。
基本原理：CMOS图像传感器的基本工作原理基于光电二极管或光电晶体管的光电转换效应。
当光照射到传感器上时，光子被传感器内的光电二极管或晶体管吸收，导致电子从价带跃迁到导带，从而产生光生电流或光生电压。
《遥感信息的获取和处理》 讲义
《遥感信息的获取和处理》讲义一、引言遥感技术作为一种非接触式的探测手段，能够从远距离获取地球表面的各种信息。
这些信息对于资源调查、环境监测、城市规划等众多领域都具有极其重要的价值。
要想充分利用遥感技术所获取的信息，就必须了解其获取和处理的方法。
接下来，让我们一起深入探讨遥感信息的获取和处理。
二、遥感信息的获取（一）遥感平台遥感平台是搭载传感器的工具，常见的遥感平台包括卫星、飞机和无人机等。
卫星遥感平台具有覆盖范围广、重复观测周期短等优点，能够获取大面积的地球表面信息。
例如，陆地卫星系列可以提供多光谱、高分辨率的影像，用于土地利用、植被监测等方面。
飞机遥感平台则具有灵活性高、可以根据特定需求进行飞行任务规划的特点。
它适用于小范围、高精度的遥感数据获取，比如在地质勘探、城市规划中发挥重要作用。
无人机遥感平台近年来发展迅速，其操作简便、成本相对较低，能够在复杂地形和近地面获取高分辨率的影像数据。
传感器是遥感系统中用于收集和记录电磁辐射能量的装置。
根据工作原理的不同，传感器可分为光学传感器和微波传感器。
光学传感器利用可见光、近红外和短波红外等波段的电磁波进行成像。
常见的有电荷耦合器件（CCD）传感器和互补金属氧化物半导体（CMOS）传感器。
它们能够获取色彩丰富、细节清晰的影像，广泛应用于农业、林业和生态环境监测等领域。
微波传感器则通过发射和接收微波信号来获取信息，不受天气和光照条件的限制，具有穿透云雾、雨雪的能力。
合成孔径雷达（SAR）就是一种重要的微波传感器，在灾害监测、海洋监测等方面有着独特的优势。
（三）遥感数据的类型遥感数据主要包括图像数据和非图像数据。
图像数据是最常见的遥感数据类型，如多光谱图像、高光谱图像和全色图像等。
多光谱图像包含多个波段的信息，能够反映地物的不同特征；高光谱图像具有数百个甚至上千个波段，能够提供更丰富的光谱信息，有助于地物的精细分类；全色图像则具有较高的空间分辨率，能够清晰地显示地物的细节。
第四章遥感图像特征提取
第一节：基本概念
纹理特征要素组成： 纹理基元：是一种或多种图像基元的组合。 纹理基元的排列组合：基元排列的疏密、周期性、 方向性。 纹理特征提取：通过一定的图像处理技术，抽取出 纹理特征，从而获得纹理的定性或定量的描述。
检测出纹理基元 检测纹理基元的排列方式
第二节：纹理特征提取
第二节：纹理特征提取
灰度分布统计特征--灰度梯度共生矩阵 灰度－梯度共生矩阵同时提供了直方图信息和梯度信息， 因此也可以从中抽取图像的纹理统计特征参数。
第二节：纹理特征提取
灰度分布统计特征--灰度梯度共生矩阵
第二节：纹理特征提取
灰度分布统计特征--灰度梯度共生矩阵
练习： 0 1 2 3 0 0 1 3 0 2 2 0
p (i, j )(i, j 0,1,...N 1)
灰度分布统计特征-灰度共生矩阵
0度方向
(0,1)
90度方向
135度方向
45度方向
灰度分布统计特征-灰度共生矩阵
0度方向
90度方向 45度方向
135度方向
第二节：纹理特征提取
灰度共生矩阵特点
矩阵大小： L×L L为灰度级 在实际应用中为了减少运算量，可先减少灰度级数， 再计算共生矩阵。 归一化
相关是用来衡量灰度共生矩阵的元素在行的方向 或列的方向的相似程度。如，某图像具有水平方向的 纹理，则图像在0度方向的共生矩阵的相关值往往大 于其它方向的相关值。
第二节：纹理特征提取
由灰度共生矩阵派生出的纹理特征参数
熵
熵是图像所具有的信息量的度量，因纹理信息也 属于图像的信息，若图像没有任何纹理，则灰度共生 矩阵几乎为零阵，该图像的熵值接近于0。若图像纹理 较多，则熵值也较大。
第10章_特征提取与选择
8
一、特征提取（3）
（2）最小噪声分离
最小噪声分离变换通过对信号与噪声的分离，所获得的分量是按
信噪比由高到低排序的，使信息更加集中在有限的特征集中，一
些微弱的信息则在去噪转化中被增强，从而使光谱特征向类特征
向量汇集，增强了分类信息。
目标：与主成分变换类似，最小噪声分离变换之后也是通常选择
独立成分分析采用基于信号高阶统计特性的分析方法，经分解出的各信
号分量之间不仅是正交的，而且信号在各分量上是相互独立的（即一个
分量对应于一种信号），对于遥感图像来说即每一分量主要反应了某一
种地物类型的信息。
目标：由于地物类型的多样性以及遥感波段数设置的有限性，所以独立
成分分析算法只能使得分离得到的每个分量图像里尽可能地集中某一种
2
背景知识（2）
特征的类型
（1）原始特征：能直接反映物体之间差异的原始属性。
（2）衍生特征：把某些或者所有原始属性通过变换生成新的特征变量
，从而增强地物之间的可分性，这种通过变换方式得到新特征变
量的过程就是特征提取。
遥感影像的特征类型
（1）原始特征：光谱信息
（2）衍生特征：全局性的光谱特征统计变量和局部性的空间特征（特征
归一化差值植被指数（ Normalized Different Vegetation Index，NDVI ）：
NDVI
bnir br
bnir br
式中，bnir为近红外波段的反射率，br为红光波段的反射率，对于Landsat
8 OLI影像来说，bnir为第5波段，br为第4波段。
12
一、特征提取（7）
地物的信息。该方法比较适合某一地类在各个波段中的信息都比较弱的
多光谱遥感图像的特征提取与比较
如何利用遥感图像进行土地分类
如何利用遥感图像进行土地分类土地分类是遥感技术的一项重要应用领域，通过利用遥感图像进行土地分类可以提供大量的地理信息，对于农业生产、城市规划和环境保护等方面具有重要意义。
本文将探讨如何利用遥感图像进行土地分类，并介绍相关的方法和技术。
一、遥感图像及其特点遥感图像是通过使用航空器、卫星等遥感平台获取的地球表面信息的图像。
遥感图像具有以下特点：1. 大范围：遥感图像可以覆盖较大的地理区域，提供广泛的土地信息；2. 多光谱信息：遥感图像可以提供多个波段的光谱信息，不同波段可以反映地物的不同性质，用于土地分类非常有价值；3. 高分辨率：遥感图像可以提供较高的空间分辨率，可以获取地物的详细信息。
二、土地分类的方法土地分类是将遥感图像中的像元分配给不同的土地类型的过程。
常用的土地分类方法有以下几种：1. 基于像元的分类：这是最常用的土地分类方法之一，它将图像中的每个像元都分配给一个土地类型。
基于像元的分类方法可以根据像元的光谱特征进行分类，例如，使用光谱角度曲线进行像元分类；2. 基于对象的分类：这种方法将图像中相邻的像元组合成对象，并根据对象的特征进行分类。
基于对象的分类方法可以考虑到地物的空间关系，提高土地分类的准确性；3. 混合像元分类：这种方法将图像中的像元分为多个混合类别。
混合像元分类方法通过考虑像元的混合特性，可以更好地反映复杂地表的土地分类情况。
三、土地分类的流程土地分类的流程通常包括以下几个步骤：1. 数据获取：首先需要获取遥感图像数据，可以通过地理信息系统（GIS）平台或者遥感平台获取高质量的图像数据；2. 数据预处理：在进行土地分类之前，需要对图像数据进行预处理，包括大气校正、辐射校正等，以保证分类结果的准确性；3. 特征提取：接下来需要从遥感图像中提取特征，包括光谱特征、纹理特征、形状特征等。
特征提取是土地分类的关键步骤，不同的特征可以用于不同的土地类型的分类；4. 分类模型建立：建立合适的分类模型是进行土地分类的关键。
多光谱图像处理与分析算法研究
多光谱图像处理与分析算法研究多光谱图像处理与分析是计算机视觉领域的一个重要研究方向。
随着遥感技术的发展以及高光谱遥感数据的广泛应用，对多光谱图像的高效处理和准确分析变得日益重要。
本文将对多光谱图像处理与分析算法进行研究，重点探讨其在农业、环境监测和医学领域的应用。
多光谱图像是指由多个波段的光谱数据组成的图像。
传统的图像处理算法主要针对彩色图像，而多光谱图像的处理则需要考虑更多的光谱信息。
针对多光谱图像的处理与分析问题，研究人员提出了许多算法和方法。
首先，多光谱图像的预处理是算法研究的重点之一。
由于原始的多光谱图像往往存在噪声和失真，预处理的目标是减少这些干扰，提高图像质量。
常见的预处理方法包括噪声滤波、图像增强和空间域频率域转换等。
噪声滤波方法可以采用均值滤波、中值滤波等，以消除图像中的噪声干扰。
图像增强方法则可以调整图像的对比度和亮度，使其更适合后续处理和分析。
空间域频率域转换方法可以通过傅里叶变换等技术将图像从空间域转换到频率域，在频率域进行滤波和增强，然后再转换回空间域。
其次，多光谱图像的特征提取是算法研究的另一个关键问题。
多光谱图像的每个波段代表了不同的光谱信息，通过对每个波段的特征提取，可以获取到更全面的图像信息。
常用的特征提取方法包括直方图均衡化、灰度共生矩阵、小波变换和主成分分析等。
直方图均衡化可以调整图像的像素分布，增强图像的对比度。
灰度共生矩阵可以表征图像中像素灰度级别之间的关系，提取纹理特征。
小波变换可以将图像分解成不同频率的子图像，从而提取出不同频率范围内的特征。
主成分分析是一种常用的降维方法，通过线性变换将多维数据转换为低维数据，从而提取出最重要的特征。
最后，多光谱图像的分类和识别是算法研究的核心目标。
通过对预处理和特征提取后的图像进行分类和识别，可以实现对不同特征的目标的准确判定。
常见的分类和识别方法包括支持向量机、人工神经网络和深度学习等。
支持向量机是一种常用的监督学习方法，通过构建一个超平面来分割不同类别的数据。
遥感图像纹理特征提取的研究
摘要随着遥感技术的快速发展，遥感图像已经广泛应用于工业、农业和军事等领域中。
其中，遥感图像分类是其重要组成部分。
遥感数据源的增多，人们对遥感数据处理分析方法和手段也在不断发展，新的分类特征及分类方法都在不断的涌现。
有效特征的提取及分类器的选取是决定分类效果的关键。
本文针对可见光遥感图像，采用纹理特征作为分类特征。
本文首先研究了传统的统计纹理特征如：共生矩阵纹理特征、灰度差分纹理特征、行程长度纹理特征、Tamura 纹理特征以及灰度信息特征的提取方法。
基于类内、类间方差标准，本文从所提取的统计纹理特征中选取出了具有较强分类能力的纹理特征作为有效分类特征。
接下来本文将与大多数哺乳动物的视觉表皮简单细胞的二维感受野模型具有相似的性质的Gabor滤波器引入到纹理特征的提取中。
本文详细介绍了Gabor滤波器的定义与构造方法，针对不同的遥感景物类别构造了对纹理有较强分类能力的Gabor滤波器。
对于Gabor滤波图像，本文以直方谱特征描述纹理，用于分类。
论文最后研究了最近邻分类器及神经网络分类器，并通过分类实验证实了Gabor滤波器结合直方谱特征的分类性能优于传统的统计纹理特征。
关键词：遥感图像分类纹理特征Gabor滤波器直方谱特征分类器AbstractWith the development of remote sensing technology, remote sensing images have been widely utilized in industry, agriculture and military affairs. Remote sensing classification is very important to all these applications. Now, many features and classifiers have been proposed. The extraction of efficient features and the selection of classifiers are pivotal for classification.This thesis employs texture features for remote sensing classification. The contents of this thesis could be summarized as follow. First, it introduces the definition of traditional statistical texture features such as: co-occurrence features, gray-level difference features, run-length features, Tamura features and gray-level information features. Based on the criterion of variances between & intra classes efficient features have been chosen among the extracted features. Secondly, The Gabor filter with the ability of simulating the biological vision has been used for texture features extraction. After the definition of Gabor filter and construction method, this thesis constructs series of Gabor filters with strong ability for classification. Spectrum histogram features has been applied to describe texture information of images processed by Gabor filters. Lastly, the thesis does some research on nearest neighbor classifiers and neural network classifiers and the experiment demonstrates that Gabor filter combined with spectrum histogram features yield higher accuracy than traditional statistical texture features.Key Words: Remote sensing classification Texture features Gabor filter Spectrum histogram features Classifiers目录摘要 (I)Abstract (III)1 绪论1.1 论文研究的背景和意义 (1)1.2 研究现状 (2)1.3 论文研究内容 (4)1.4 论文的结构安排 (4)2 纹理特征2.1 纹理的一些基本概念 (5)2.2 纹理分析方法 (14)2.3 特征归一化策略 (15)2.4 (实验结果 (18)2.5 本章小结 (19)3 Gabor滤波器3.1 Gabor滤波器的提出 (20)3.2 Gabor滤波器的构造 (21)3.3 本章小结 (28)4 Gabor直方谱纹理特征4.1 Gabor方向选择通道 (29)4.2 直方图特征的提取 (30)4.3 Gabor直方谱特征的提取 (32)4.4 Gabor滤波器通道选择 (33)4.5 特征提取结果 (35)4.6 本章小结 (38)5 分类器5.1 K-近邻分类算法 (39)5.2 神经网络分类器 (41)5.3 本章小结 (45)6 实验结果 (46)7 全文总结与展望7.1 论文的主要研究内容 (48)7.2 论文的特色 (48)7.3 需要进一步研究的工作 (48)致谢 (49)参考文献 (50)附录1 攻读硕士学位期间发表的论文目录 (54)1 绪论1.1 论文研究的背景和意义遥感作为采集地球数据及其变化信息的重要技术手段，在世界范围内的许多政府部门，科研单位和公司得到了广泛的应用。
基于ENVI的遥感图像分类方法比较研究
基于ENVI的遥感图像分类方法研究比较（聊城大学环境与规划学院GIS专业2010级4班学号:2010203***）摘要基于监督分类方法在遥感图像分类中已经普遍应用，本文将介绍了几种ENVI 提供的常用的监督分类方法和ENVI EX提供的面向对象的分类方法。
对同一遥感图像运用这几种方法进行分类，并对分类结果进行对比，从而分析这几种方法分类精度之间的差异。
关键词遥感图像分类平行六面体最小距离法最大似然法面向对象第一章绪论1.1、研究的背景和意义随着遥感技术的发展，遥感已逐步成为采集地球数据及其变化信息的重要技术手段和重要的信息来源，并在世界范围内以及我国的许多政府部门、科研单位和公司得到广泛的应用。
由于不同领域遥感图像的应用对遥感图像处理提出了不同的要求，所以图像处理中重要的环节——图像分类也就显得尤为重要。
遥感图像通过亮度值或像元值的高低差异( 反映地物的光谱信息) 及空间变化( 反映地物的空间信息) 来表示不同地物的差异。
这是区分不同图像地物的物理基础。
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某种规则或算法划分为不同的类别，然后获得遥感图像中与实际地物的对应信息，从而实现遥感图像的分类。
目前随着各种新理论新方法的相继涌现，遥感图像存在多种分类方法，所以本文主要是选取几种常用的监督分类方法和ENVI EX提供的面向对象分类方法用实验结果表明它们之间存在的差异。
1.2、研究方法(1)、本文从遥感图像解译的基本原理出发，阐述了ENVI软件在遥感图像解译中使用的原理，并对其提供的方法进行了详细的解读。
(2)、详细叙述了ENVI EX提供的Feature Extraction工具即面向对象分类方法的使用。
(3)、根据得到的分类结果，采用混淆矩阵和kappa系数对分类结果进行精度评价。
从中得出一些结论，并对ENVI软件在遥感图像分类方法中提出可行性建议。
《基于高分遥感影像和DSM数据的建筑物提取方法研究》范文
《基于高分遥感影像和DSM数据的建筑物提取方法研究》篇一一、引言随着遥感技术的快速发展，高分遥感影像和数字表面模型（DSM）数据在地理信息科学、城市规划、建筑测量等领域得到了广泛应用。
这些数据能够提供高精度的地理信息，对建筑物进行提取与分析具有重大意义。
本文旨在研究基于高分遥感影像和DSM数据的建筑物提取方法，为相关领域的研究与应用提供理论支持。
二、高分遥感影像的获取与处理高分遥感影像具有高分辨率、多光谱等特点，能够为建筑物提取提供丰富的信息。
首先，我们需要通过遥感平台获取高分辨率的遥感影像。
然后，对影像进行预处理，包括辐射定标、大气校正等步骤，以提高影像的质量。
接着，利用图像分割技术将影像分割成若干个区域，以便于后续的建筑物提取。
三、DSM数据的获取与处理DSM数据是通过激光雷达、立体像对等技术获取的地表高程数据。
在建筑物提取过程中，DSM数据能够提供地物的三维信息，有助于区分建筑物与周围环境。
首先，我们需要获取包含研究区域的DSM数据。
然后，对DSM数据进行滤波、分类等处理，以提取出建筑物的三维形态。
四、建筑物提取方法研究基于高分遥感影像和DSM数据的建筑物提取方法主要包括以下步骤：1. 特征提取：利用图像处理技术从高分遥感影像中提取建筑物的颜色、纹理、形状等特征。
同时，结合DSM数据提取建筑物的三维特征。
2. 分类与识别：采用机器学习、深度学习等方法对提取的特征进行分类与识别，以区分建筑物与周围环境。
其中，可以结合遥感影像的光谱信息、DSM数据的高程信息等多元数据进行分类。
3. 建筑物三维模型构建：根据分类与识别的结果，结合DSM 数据，构建建筑物的三维模型。
这一步骤可以利用三维建模技术，如表面重建、纹理映射等，使建筑物模型更加真实、精细。
4. 建筑物提取结果优化：对提取的建筑物结果进行后处理，包括去除噪声、填补空洞、平滑表面等操作，以提高建筑物的提取精度。
五、实验与分析为了验证基于高分遥感影像和DSM数据的建筑物提取方法的有效性，我们进行了实验。
遥感图像和普通图像的区别
遥感图像和普通图像的区别
遥感图像和普通图像的区别：
1.是否具有地理信息，例如有没有经纬度信息。
一般来说，普通图像大多数是没有地理准确的地理位置信息的，也就是坐标信息；
2.光谱维度，在普通图像中，只有rgb三个波段信息。
而多光谱遥感影像，一般都有十几个波段，比如近红外一些特殊波段；当然，如果是高光谱遥感影像，光谱信息更加丰富，有上百个波段；有了丰富的光谱特征，就可以穿云透雾，探测地下矿藏资源了；
3.是不是在空中拍摄的？在遥感领域，个人理解，无论是无人机，飞机还是卫星拍摄的图像，都比较符合遥感这个定义，即遥远对地物观测。
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很好的表达了多光谱图像的纹理信息 缩放法针对较复杂纹理的不 提出了对系数矢量进行调整的方法 在区域分割的过程中 提出了
将开区域转化为闭区域和将闭区域规则化的方法 (3) 形状特征 也称为轮廓特征 是指整个图像或者图像中子对象的边缘 特征和区域特征 特征 本文采用基于波段分组和不变矩的聚类分析方法提取形状 提出并实现了基于传感器成像特性或者波段间 提出并实现了基于不变矩矢量来
原算法叠代结束的条件是由叠代次数人为控制的 改进算法是
I
以类自身达到一种内部平衡作为叠代结束的判定标准的
合理性更强
(2) 纹理特征 一种反映图像像素灰度级空间分布的属性 如果物体内部 的灰度级变化明显又不是简单的色调变化 那么该物体就有纹理 本文采用
的纹理特征提取方法采用基于最小二乘和区域分割技术的聚类分析方法 该 算法具有以下创新 的发展 规则性 通过最小二乘法拟合的系数矢量是对单幅图像纹理表达
IV
of spectrograph or the correlation degree between the bands. And a method of merging the regions of similar shape feature is proposed and realized based on moment invariants. (4) Feature comparison: Based on the three feature extraction methods, four rules are designed to compare the features of the multi-spectral images. The comparison shows the similarity or the differences in spectrum, texture and shape features of two multi-spectral images. In this thesis, the usual methods on feature extraction of multi-spectral images are introduced, three new methods are designed to extract the spectrum, texture and shape features of multi-spectral images, and the comparison of the feature vectors of two multi-spectral images is proposed. Finally, the simulation of the three methods using MATLAB achieves good results.
该算法具有以下创新
相关程度将多光谱图像的波段分组的方法 合并形状特征相似的区域的方法
(4) 特征比较 在三种特征提取的基础上 本文提出了四条矢量特征比较 的标准 用于比较两幅多光谱图像特征提取完成后的比较 通过比较可以反 纹理 形状特征上的相似程度 提出了新的提取多光谱图像
映出两幅多光谱图像在光谱
本文综合多光谱图像特征提取的常规方法 光谱 纹理 形状特征的方法
KEY WORDS: multi-spectral remote sensing images, spectrum feature, texture feature, shape feature
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上海交通大学 学位论文原创性声明
本人郑重声明 所呈交的学位论文 是本人在导师的指导下 独 立进行研究工作所取得的成果 除文中已经注明引用的内容外 本论 文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果 对本文 的研究做出重要贡献的个人和集体 均已在文中以明确方式标明 本 人完全意识到本声明的法律结果由本人承担
III
compare the spectrum features of multi-spectral images. Using this algorithm, the computation is greatly reduced and the arguments turn to be dynamic. The procedure of cluster splitting and merging is based on the result of primary classification. By changing absolute values into ratio values, dynamic parameters are realized to normalize the required parameters in the iteration. Without setting the number of the iteration, it is completed until a balance is reached. (2) Texture feature is one of the attributes of image, which describes the space distribution of gray levels of image pixels. An image contains texture if the objects in the image have a distinct but not simple hue change. Texture feature extraction in this thesis is based on Least Squares method and region segmentation. The contributions of this algorithm: the coefficient vectors achieved by Least Squares method properly express the texture information of the multi-spectral images, and the concept of texture in single-band image is developed to that of multi-spectral images. The shrinking-expanding method is proposed to regulate the coefficient vectors because of the anomaly of complicated texture. In processing of region segmentation, a method of transforming the open region into close region and normalizing the closed region is proposed. (3) Shape feature is also called contour feature, which describes the edge characteristics of image or part of image. Shape feature extraction in this thesis is based on band grouping and moment invariants. A method of dividing the bands of multi-spectral images into groups is proposed and realized based on the attributes
并相应提出了比较两幅多光谱图像的特征矢
量比较方法
最后给出了 MATLAB 仿真实现结果
关键字
ห้องสมุดไป่ตู้
多光谱遥感图像
光谱特征
纹理特征
形状特征
II
FEATURE EXTRACTION AND COMPARISON OF MULTI-SPECTRAL REMOTE SENSING IMAGES
ABSTRACT
Content-Based Image Retrieval (CBIR) is used to find out the target image from the image database according to the given image features. The image features can be extracted from the sample images provided or inputted by customers. CBIR mainly contains four key techniques, which are image database, content description, feature extraction and matching and fast searching. This thesis deals with the feature extraction and comparison of multi-spectral remote sensing images. It contains three aspects, which are spectrum feature extraction, texture feature extraction and shape feature extraction. The main achievements and contributions about methods and algorithms are described as follows: (1) Spectrum feature is defined as the color or gray value of target in images, or comparison of Intensity between bands of the images. It corresponds to every pixel, and is independent to space structure. Improved ISODATA (Iterative Self-Organizing Data Analysis Techniques A) algorithm is provided to extract and