遥感图像场景分类综述
基于Densenet-SVM的遥感图像场景分类网络研究
29数字通信世界2023.11采用卫星遥感技术可以获得大量的遥感场景图像[1]。
为了更好使用这类图像，需要对图像进行分类处理[2]。
实际上，分类是处理遥感图像的一个必要过程，该过程可以通过机器学习和深度学习技术实现。
此外，特征提取一直是利用遥感图像提供信息的有效方法，在许多重要应用中不可或缺。
Li 等人[3]采用深度特征提取和采样特征融合来减轻细节丢失和模糊边缘的影响，并提出一种多级特征聚合网络，用于土地覆盖的语义分割。
胡威[4]将遥感场景图像区域的场景特征定义为局部特征，并提出一种基于模式挖掘的特征叠加型卷积方法，从而有效发掘其中的视觉元素。
Algarni [5]等人提出一种利用CNN 转移学习进行特征提取和利用深度森林方法进行分类的HRRS （High-Resolution Remote Sensing ，HRRS ）场景分类方法，此方法从最后一个卷积层中提取深层特征，并通过集成学习训练深层森林模型。
汪西莉[6]等人提出一种增强的特征金字塔网络，以提取多尺度和多层次的特征，所采用的一个两分支深度特征融合作者简介：周 易（1983-），男，汉族，四川广安人，讲师，硕士研究生，研究方向为电子与通信工程。
基于Densenet-SVM的遥感图像场景分类网络研究周 易（绵阳职业技术学院，四川 绵阳 621000）摘要：遥感图像的场景分类旨在将包含多个地面对象的子区域分为不同的类别，是城市规划和土地资源管理等应用中重要的技术基础。
文章采用一种基于Densenet-SVM的遥感图像场景分类网络，它由特征提取模型、特征映射模型和分类模型三个部分构成。
文章使用了三个DenseBlock，其中包含六个稠密连接层与两个Transition结构交替，为提取滑坡因素的深度特征，从浅到深每个密集块的膨胀率设置为5、2和1，并设计全局池化和稠密层作为特征映射部分。
最后，基于支持向量网络方法完成遥感图像场景分类，将AID数据集中的图像调整为288×288像素作为输入完成实验，将批次大小设置为16，并使用具有动态学习率功能的随机梯度下降法作为优化算法。
遥感数据的图像分类分析及应用
遥感数据的图像分类分析及应用一、概述遥感数据的图像分类分析及应用是现代科技领域的重要研究方向之一。
遥感数据是使用卫星、飞机等无人机设备获取的地球表面信息数据，其获取方法具有高效、准确的特点，成为人们了解、探究地球表层变化和组成的优质数据来源。
图像分类则是在遥感数据的基础上，对地理信息进行处理和分析，将不同的地物进行分类和识别，为科研、生产等领域提供有力的支撑。
本文将深入探讨遥感数据图像分类的相关知识和应用，供广大读者参考。
二、图像分类的分类方法图像分类是数据处理中的一种方法，这个过程将原始数据根据一定的分组方法，将所有数据分为若干类。
主要方法有监督分类、非监督分类和混合型分类。
1、监督分类监督分类是遥感图像分类分析中最常用的分类方法之一，它能根据现有的人工分类信息来分类遥感图像，具有很高的准确性。
监督分类是利用一些已知地物类别的样本进行分类，这些样本称为训练样本，分类器据此依据训练数据的特征来进行分类判别，从而实现遥感图像分类。
常见的监督分类方法有：最大似然法、最小距离法、线性判别法、支持向量机等。
2、非监督分类非监督分类是一种自动分类方法，它不使用与分类有关的地面真实信息，而是依靠样本间的统计分析，自动从遥感图像中抽象出其不同类别地物的空间分布信息，然后进行分类。
非监督分类常使用的有：聚类法、k-means聚类法、Iso Data聚类法等。
3、混合型分类混合型分类方法是提高分类精度的有效手段。
混合型分类方法既兼具了监督分类和非监督分类的优点，也综合了多个分类方法的优点，是目前遥感图像分类研究中的主流分类方法之一。
混合型分类方法常用的有：自适应带阈值随机森林分类器、基于遗传算法和人工神经网络的模型等。
三、图像分类的应用遥感数据的图像分类应用在地质矿产、城市建设、环境评价等领域。
它可以为相关领域的决策者提供有力的数据支撑，为提高现代生产和生活的品质做出贡献。
1、地质矿产遥感图像分类技术可以提取地质信息，对地质资源进行富集结构和稀缺性等分析。
遥感图像的分类课件
理等空间信息。
区域生长法
从种子点开始，根据像素之间的 相似性（如灰度值、纹理等）进 行区域扩展，直到无法再扩展为 止。然后对每个区域进行特征提
取和分类。
随机森林
随机森林是一种集成学习算法， 通过构建多个决策树并结合它们 的预测结果来进行分类。这种方 法能够处理高维特征，并在一定
支持向量机（SVM） SVM是一种二分类模型，通过寻找最优超平面来对像素进 行分类。对于多类别分类问题，可以通过构建多个二分类 器来解决。
K最近邻（KNN） KNN算法根据像素周围K个最近邻的类别来决定该像素的 类别。这种方法考虑了空间上下文信息，通常能够取得较 好的分类效果。
基于对象的分类算法
分水岭算法
遥感图像分类的基本流程
• 流程概述：遥感图像分类的基本流程包括数据预处理、特征提取、分类器设计和分类结果评价四个主要步骤。其中，数据 预处理是对原始遥感图像进行预处理操作，如去噪、增强等，以改善图像质量和提高分类精度；特征提取是从预处理后的 图像中提取出有效的光谱、空间、纹理等特征，为后续分类器设计提供输入；分类器设计是根据提取的特征，选择合适的 算法设计分类器，实现对图像的自动分类；分类结果评价是对分类结果进行评估和分析，以验证分类方法的有效性和可行性。
城市用地分 类
遥感图像分类可用于城市用地类型的 识别与划分，为城市规划提供基础数 据。
城市扩展与变化监测
利用遥感图像分类技术对城市扩展和 变化进行监测，为城市规划和管理提 供科学依据。
遥感图像分类的研究前沿与挑战
深度学习技术应用
将深度学习技术应用于遥感图像分类， 提高分类精度和自动化程度。
遥感点云分类综述
遥感点云分类综述全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：遥感点云分类是遥感技术领域中的一个重要研究方向，它通过获取地表或地球大气中各种自然物体的三维坐标信息，用点云数据对地物进行分类和识别。
随着无人机、卫星等遥感技术的不断发展，遥感点云分类在土地利用、环境监测、城市规划等领域扮演着重要的角色。
1. 遥感点云数据获取方式遥感点云数据主要来源于激光雷达和光学影像两种方式。
激光雷达通过发射激光束到地面并接收反射回来的信号，可以获取高密度的三维点云数据。
光学影像则是通过航拍或卫星遥感获取的地面影像，通过三维重建等技术可以得到点云数据。
2. 遥感点云分类的意义及挑战遥感点云分类能够对地表地貌、建筑物、植被等进行精细化分析，为城市规划、环境保护、资源管理等提供支持。
遥感点云数据的体量庞大，存在噪声、遮挡等问题，导致数据处理和分类难度较大。
目前，遥感点云分类的方法主要包括基于特征的分类、基于深度学习的分类、混合分类等。
基于特征的分类方法主要通过对点云数据进行特征提取，并通过机器学习算法进行分类。
基于深度学习的方法则通过深度神经网络进行端到端的分类。
混合分类方法则将两种方法结合使用，提高分类精度和鲁棒性。
遥感点云分类广泛应用于城市规划、土地利用监测、环境变化分析、灾害损失评估等领域。
在城市规划中，可以通过点云分类来自动提取建筑物、道路、绿地等信息，为城市更新改造提供决策支持。
5. 遥感点云分类的未来发展方向未来，随着遥感技术的不断进步和深度学习算法的发展，遥感点云分类将朝着更智能化、高效化的方向发展。
结合多源数据、多尺度数据进行综合分析，提高分类精度和应用范围。
遥感点云分类在自动驾驶、智慧农业等领域也有着广阔的应用前景。
遥感点云分类作为遥感技术的重要应用领域，不仅推动了遥感数据处理技术的发展，也为人类社会的可持续发展提供了重要支持。
随着技术的进步和应用需求的不断增加，遥感点云分类将在未来发挥更加重要的作用。
第二篇示例：遥感点云分类是遥感技术领域中一个重要的研究方向，其在地理信息系统、环境监测、城市规划等领域具有广泛的应用价值。
遥感图像分类方法及应用示例
遥感图像分类方法及应用示例遥感技术是通过卫星、飞机等远距离传感器获取地表信息的一种技术手段。
遥感图像分类是遥感技术中的一项重要任务，它可以将遥感图像中的像素按照其特征进行分类，并生成分类结果。
本文将介绍遥感图像分类的方法，并给出一些应用示例。
一、遥感图像分类方法1. 基于像元的分类方法基于像元的分类方法是将遥感图像中的每个像素点看作一个样本进行分类，通过像素点的光谱特征来确定其所属类别。
常见的方法有最大似然法、支持向量机等。
最大似然法是一种基于统计学原理的分类方法，它通过求解样本的概率密度函数来确定像素点的类别。
支持向量机是一种基于样本间距离的分类方法，它通过构建超平面将不同类别的样本分开。
2. 基于对象的分类方法基于对象的分类方法是将遥感图像中的像素组成的对象进行分类，通过对象的形状、纹理等特征来确定其所属类别。
常见的方法有基于区域的分割和基于对象的分类。
基于区域的分割将遥感图像中的像素按照相似性进行分组，形成具有相同特征的区域。
基于对象的分类是在分割得到的区域基础上，通过提取区域的特征来确定其所属类别。
3. 基于深度学习的分类方法随着深度学习技术的发展，基于深度学习的分类方法在遥感图像分类中得到了广泛应用。
深度学习通过构建深层神经网络模型，可以自动学习遥感图像中的特征表示。
常见的方法有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
卷积神经网络可以有效地提取图像的空间特征，循环神经网络可以捕捉图像序列的时序特征。
二、遥感图像分类的应用示例1. 农作物类型分类农作物类型分类是农业生产中的重要任务，可以帮助农民了解农田的分布情况和种植结构，指导农作物管理和精细化农业。
通过遥感图像分类方法，可以将农田遥感图像中的不同农作物进行分类，比如小麦、玉米、水稻等。
这样可以帮助农民进行农作物识别和农田监测，提高农业效益。
2. 土地利用分类土地利用分类是城市规划和土地资源管理中的重要任务，可以帮助决策者了解土地利用的分布情况和变化趋势，指导城市规划和土地资源开发。
遥感图像分类
原始遥感图像
对应的专题图像
用光谱信息 对影像逐个 像元地分类， 在结果的分 类地图上会 出现“噪声”
产生噪声的原因有原始影像本身的噪声，在地类 交界处的像元中包括有多种类别，其混合的幅射 量造成错分类，以及其它原因等
另外还有一种现象，分类是正确的，但某种类别 零星分布于地面，占的面积很小，我们对大面积 的类型感兴趣，因此希望用综合的方法使它从图 面上消失
简单集群分类方法
K-均值法（K-means Algorithm） Cluster分类法 迭代自组织数据分析技术方法（Iterative
Self-Organization Data Analysis Techniques， ISODATA）
通过自然的聚类，把它分成8类
K-均值算法的聚类准则是使每一聚类中，像元到 该类别中心的距离的平方和最小
A. 按照某个原则选择一些初始聚类中心 B. 计算像元与初始类别中心的距离，把像素分配
到最近的类别中
C. 计算并改正重新组合的类别中心 D. 过程重复直到满足迭代结束的条件
仅凭遥感影像地物的光谱特征的分布 规律，即自然聚类的特性，进行“盲 目”的分类
其分类的结果只是对不同类别达到了 区分，但并不能确定类别的属性；其 类别的属性是通过分类结束后目视判 读或实地调查确定的
遥感图像计算机分类
色调、颜色、阴影、形状、纹理、大小、位置、图型、相关布局
基于光谱的
基于空间关系的
遥感图像特征集
遥感图像 遥感图像计算机分类流程框图
将影像数据的连续变化转化为地图模式， 以提供给用户有意义的信息
获得关于地面覆盖和地表特征数据的更深 刻的认识
较目视解译客观，在分析大数据集时比较 经济
基本思想：通过迭代，逐次移动各类的中心，直 至得到最好的聚类结果为止
遥感图像的分类方法
遥感图像的分类方法
遥感图像的分类方法常见有以下几种：
1. 监督分类方法：该方法需要先准备一些具有标签的样本数据集进行训练，并从中学习模式进行分类。
常见的监督分类方法包括最大似然分类、支持向量机等。
2. 无监督分类方法：该方法不需要标签样本数据集，通过对图像像素进行统计分析和聚类来确定类别。
常见的无监督分类方法包括K均值聚类、高斯混合模型等。
3. 半监督分类方法：该方法结合监督和无监督分类方法的优势，同时利用有标签和无标签样本数据进行分类。
常见的半监督分类方法包括标签传播、半监督支持向量机等。
4. 深度学习分类方法：近年来，随着深度学习方法的发展，基于卷积神经网络（CNN）的遥感图像分类方法变得流行。
这些方法通过搭建深度学习网络模型并使用大量的标签样本进行训练，能够实现较高的分类精度。
除了以上几种方法外，还有基于纹理特征、形状特征等的分类方法。
不同的分类方法适用于不同的遥感图像场景和实际需求。
综合考虑数据集大小、分类效果、计算时间等因素，选择合适的分类方法对于遥感图像的分类任务非常重要。
《遥感图像分类》课件
将原始特征进行变换，生成新的特征，以更好地 反映地物类别之间的差异。
分类器设计
监督分类
利用已知样本的训练集设计分类器，对未知样本进行分类。
非监督分类
对未知样本进行聚类分析，将相似的样本归为同一类。
混合分类
结合监督分类和非监督分类的优势，提高分类精度和稳定性。
分类结果评价
精度评价
通过比较分类结果与实际地物类别， 计算分类精度、混淆矩阵等指标。
THANKS
感谢观看
分类器。
多源遥感数据融合问题
多源遥感数据融合可以提高分类精度和可靠性，但同时也带 来了数据匹配、融合算法选择等问题。
解决多源遥感数据融合问题的策略包括使用先进的融合算法 ，如基于深度学习的融合方法，以及优化数据匹配方法。
遥感图像分类技术的发展趋势
01
遥感图像分类技术正朝着高精度、高效率和自动化的方向发展 。
可靠性评价
评估分类结果的稳定性、可靠性以及 抗干扰能力。
应用价值评价
根据分类结果在实际应用中的价值， 如土地利用、资源调查、环境监测等
，对分类方法进行综合评价。
04
CATALOGUE
遥感图像分类的挑战与展望
数据质量问题
遥感图像常常受到噪声、失真和 模糊等影响，导致数据质量下降
。
数据质量问题还表现在不同传感 器获取的图像之间的差异，以及 不同时间获取的图像之间的变化
遥感图像分类的应用
遥感图像分类在多个领域有广泛应用，如环境保护、城市规划、资源调查、军事 侦察等。
通过遥感图像分类，可以快速获取大范围的地物信息，为相关领域的决策提供科 学依据。
02
CATALOGUE
遥感图像分类的方法
如何进行遥感图像的分类与解译
如何进行遥感图像的分类与解译遥感图像是指通过遥感技术获取的地球表面的图像数据。
遥感图像可以包含丰富的地理信息，因此，对遥感图像进行分类与解译是十分重要的，可以帮助我们了解地表覆盖类型、监测环境变化、进行资源调查等。
本文将为读者介绍如何进行遥感图像的分类与解译的基本方法和技巧。
一、遥感图像分类的基本原理遥感图像分类是将图像像素按照其地物类型进行分组，划分为不同的类别。
其基本原理是利用图像的光谱、空间和纹理信息来识别不同的地物类型。
常用的方法包括：像元级分类、目标级分类和语义级分类。
1. 像元级分类像元级分类是将每个像元按照其光谱反射率或辐射率的数值来进行分类。
通过分析图像的光谱特征，将每个像元划分到预定义的类别中。
常用的方法有最大似然分类法、支持向量机和人工神经网络等。
像元级分类主要适用于地物类型相对单一的图像。
2. 目标级分类目标级分类是将图像中的连续像元聚合成具有一定空间形态和特征的地物对象。
通过分析图像的空间关系和纹理特征，将相邻的像元组合为目标，并进行分类。
常用的方法有阈值分割法、区域生长法和聚类法等。
目标级分类适用于地物类型复杂、边界模糊的图像。
3. 语义级分类语义级分类是将图像中的地物类型与具体的语义信息关联起来进行分类。
通过结合地理数据和专业知识，将图像中的地物类型与现实世界中的物体和场景相匹配。
常用的方法有基于规则的分类和知识驱动的分类等。
语义级分类适用于需要更精细、更准确的地物分类任务。
二、遥感图像分类与解译的步骤进行遥感图像分类与解译时，一般需要以下步骤：1. 数据准备首先需要获得高质量的遥感图像数据。
可以通过卫星、航空摄影等方式获取高空分辨率的图像。
同时，还需进行辐射校正、几何校正等数据预处理，以保证数据的质量和准确性。
2. 特征提取根据特定的分类任务，选择合适的特征提取方法。
可以利用图像的光谱、纹理、形态学等特征来描述地物类型。
常用的特征提取方法有主成分分析、小波变换和纹理特征提取等。
遥感图像中的场景分类与识别
遥感图像中的场景分类与识别第一章导论1.1 研究背景遥感图像是通过遥感技术获取的地球表面景物信息的图像。
随着遥感技术的发展，获取的遥感图像数量越来越多，其对场景分类与识别的需求也越来越迫切。
场景分类与识别是指对遥感图像中的不同景物进行分类和识别，并根据其特征对其进行进一步的分析与应用。
1.2 研究意义遥感图像的场景分类与识别在许多领域具有重要的应用价值。
例如，农业领域可以通过遥感图像对农作物进行分类与识别，实现精准农业管理；城市规划可以利用遥感图像对城市建筑进行分类与识别，提供决策支持；环境监测可以通过遥感图像对森林、湖泊、河流等进行分类与识别，帮助保护生态环境。
1.3 研究内容本文将从遥感图像中的场景分类与识别的基本原理、方法和应用展开研究，重点包括遥感图像特征提取、分类算法和应用案例分析等内容。
第二章遥感图像特征提取2.1 传统特征提取方法传统的特征提取方法主要包括颜色、纹理和形状等方面的特征。
颜色特征通过提取图像中像素的颜色信息来进行分类与识别；纹理特征通过提取图像中像素间的空间关系来进行分类与识别；形状特征通过提取图像中物体的边缘信息来进行分类与识别。
这些传统特征提取方法简单直观，但对于复杂的场景分类与识别任务来说，效果不够理想。
2.2 基于深度学习的特征提取方法近年来，深度学习在图像分类与识别领域取得了显著的进展。
基于深度学习的特征提取方法主要包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
利用CNN可以自动从遥感图像中学习到更高层次的抽象特征，提高场景分类与识别的准确度；利用RNN可以捕捉遥感图像中的时序信息，提高场景分类与识别的时序性能。
基于深度学习的特征提取方法具有极强的表达能力和泛化能力，逐渐成为场景分类与识别的主流方法。
第三章场景分类与识别算法3.1 传统分类算法传统的场景分类与识别算法主要包括K近邻算法（KNN）、支持向量机（SVM）和决策树等。
KNN算法通过计算样本间的距离进行分类与识别；SVM算法通过构建超平面进行分类与识别；决策树算法通过构建决策规则进行分类与识别。
遥感图像的分类与特征提取方法
遥感图像的分类与特征提取方法遥感图像处理是一项重要的技术，可以帮助我们更好地理解和利用地球表面的信息。
其中，遥感图像的分类与特征提取方法是关键的研究方向。
本文将探讨这一主题，介绍常见的分类和特征提取方法，并讨论各种方法的优劣以及适用场景。
一、常见的遥感图像分类方法遥感图像的分类是将图像像素按照其代表的地物类别进行划分和识别。
常见的分类方法包括像素级分类、对象级分类和混合分类。
1. 像素级分类：像素级分类是将图像中的每个像素点都进行分类。
该方法适用于较小的地物或者需要保留细节信息的需求场景。
常见的像素级分类方法包括支持向量机（SVM）、最大似然分类和随机森林分类等。
2. 对象级分类：对象级分类是将图像中的连续区域作为分类单元，对整个区域进行分类。
这种方法可以更好地利用图像中的上下文信息，提高分类精度。
常见的对象级分类方法有基于区域的卷积神经网络（RCNN）、基于区域的卷积神经网络（R-CNN）和卷积神经网络（CNN）等。
3. 混合分类：混合分类方法是将像素级分类和对象级分类相结合，综合利用两者的优点。
例如，可以先进行像素级分类得到初步分类结果，再通过对象级分类对初步结果进行修正和细化。
这种方法可以在保留细节信息的同时，提高分类的准确性和鲁棒性。
二、常见的遥感图像特征提取方法特征提取是遥感图像分类的关键环节，通过提取图像中的特征信息，可以更好地描述和区分不同地物类别。
常见的特征提取方法包括光谱特征提取、纹理特征提取和形状特征提取等。
1. 光谱特征提取：光谱特征是指通过对图像中每个像素点的光谱反射率进行分析和处理，提取出的表示不同地物的特征。
常见的光谱特征提取方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和维度约简等。
2. 纹理特征提取：纹理特征是指图像中不同地物的纹理差异。
通过对图像的纹理进行分析和提取，可以更好地区分不同地物。
常见的纹理特征提取方法有灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）和方向梯度直方图（HOG）等。
测绘技术中的遥感图像分类与监督分类方法
测绘技术中的遥感图像分类与监督分类方法引言遥感图像分类是测绘技术中常用的图像处理方法之一，它通过对遥感图像进行分类和分割，为地理信息系统（GIS）和地球观测提供了重要的数据支持。
本文将介绍遥感图像分类的基本概念，以及常用的监督分类方法。
一、遥感图像分类的基本概念遥感图像分类是指将遥感图像中的像素根据其反射率或辐射率等特征划分为不同地物类别，并赋予其相应的分类标签。
遥感图像分类可以帮助人们了解地物分布、变化趋势以及环境状况等，对于农业、城市规划、环境保护等领域具有重要的应用价值。
二、监督分类方法1. 最大似然法最大似然法是一种常用的监督分类方法，它基于贝叶斯决策理论，通过计算每个像素属于不同类别的概率，从而确定其分类标签。
最大似然法假设像素的灰度值服从高斯分布，并通过最大化像素灰度值在每个类别中的概率来进行分类。
虽然最大似然法在某些情况下效果较好，但它对于复杂的遥感图像分类问题可能存在一定的局限性。
2. 支持向量机（SVM）支持向量机是一种基于统计学习理论的监督分类方法，它通过构建一个最优的超平面，将不同类别的像素分隔开。
支持向量机不仅可以处理线性可分的数据，还可以通过核函数将数据映射到高维空间，从而处理线性不可分的数据。
支持向量机在处理遥感图像分类问题时具有较好的性能，但其计算复杂度较高，需要大量的训练样本和运算时间。
3. 随机森林随机森林是一种集成学习方法，它通过组合多个决策树，从而提高分类准确性。
随机森林不仅可以处理多类别的分类问题，还可以处理高维数据，并且具有较好的鲁棒性和抗噪性。
在遥感图像分类中，随机森林通常能够取得较好的分类效果，并且对于特征的选择和处理具有一定的鲁棒性。
4. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种基于深度学习的监督分类方法，它通过多层卷积层和池化层进行特征提取和降维，最后通过全连接层进行分类。
卷积神经网络在图像分类领域取得了显著的成就，对于遥感图像分类问题也有较好的应用效果。
遥感影像中种植作物结构分类方法综述
遥感影像中种植作物结构分类方法综述目录1.内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2 1.1 研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31.2 国内外研究现状与发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32.遥感影像技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5 2.1 遥感技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6 2.2 遥感影像数据类型与特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72.3 遥感影像处理流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．83.种植作物结构特征分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9 3.1 种植作物分类体系．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10 3.2 种植作物生长过程与结构变化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．123.3 种植作物结构特征提取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．134.遥感影像中种植作物结构分类方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14 4.1 基于监督学习的分类方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15 4.1.1 支持向量机．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17 4.1.2 决策树与随机森林．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18 4.1.3 梯度提升树．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19 4.2 基于无监督学习的分类方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20 4.2.1 聚类算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．224.2.2 异常检测算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．244.3 基于深度学习的分类方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．264.3.1 卷积神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．274.3.2 循环神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．294.3.3 生成对抗网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．305.案例分析与实验评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．315.1 案例选择与数据来源．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．325.2 实验设计与参数设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．335.3 实验结果与对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．345.4 分析与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．346.结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．366.1 研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．376.2 存在问题与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．376.3 未来研究方向与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．391. 内容综述随着遥感技术的不断发展，遥感影像在农业领域的应用越来越广泛，尤其是在种植作物结构分类方面取得了显著的成果。
利用主题模型的遥感图像场景分类
第36卷第5期2011年5月武汉大学学报#信息科学版Geo matics and Informat ion Science of W uhan U niver sity V ol.36N o.5M ay 2011收稿日期:2011-03-15。
项目来源:国家自然科学基金资助项目(40801183,60890074)。
文章编号:1671-8860(2011)05-0540-04文献标志码:A利用主题模型的遥感图像场景分类徐 侃1 杨 文1 陈丽君1 孙 洪1(1 武汉大学电子信息学院,武汉市珞喻路129号,430079)摘 要:提出了一种基于主题模型与特征组合相结合的遥感图像分类方法。
该方法首先对图像进行尺度不变特征变换(SIF T )、几何模糊特征(G B)和颜色直方图特征(CH )提取,接着利用潜在概率语义分析(pL SA )模型分别对所得到的图像特征进行潜在主题的挖掘,然后对所得到的主题概率特征进行组合,最后利用支持向量机(SV M )分类器进行场景分类。
实验表明,与传统分类方法相比,主题模型更具优势;与使用单特征相比,特征组合具有更高的分类准确率。
关键词:场景分类;特征组合;pL SA 模型;支持向量机中图法分类号:P237.4近年来,为了跨越底层视觉特征与高层语义之间的障碍,使用中间语义来对场景进行分类的方法受到了广泛的关注。
然而,中间语义的生成通常需要大量的人工标注样本。
为了克服这一困难,一些文本主题模型的方法被应用到图像场景分类之中[1-4],这些方法可以将高维度的特征向量变换到低维度的潜在语义空间之上。
但是,由于主题分析模型是根据图像中视觉词汇出现的总体情况来进行分析的,所以这种方法并没有考虑到视觉词汇在空间的分布特点,同时图像特征的使用也仅限于单一的特征。
对于数量及分辨率都迅速增长的遥感图像而言,相对应的场景与地物类别也与日俱增,这使得人们对分类方法有了更高的要求[5-8]。
本文提出了一种将主题模型与特征组合相结合的遥感图像分类方法。
《遥感图像分类》ppt课件
训练样区的选择
准确性——确保选择的样区与实践地物的 一致性
代表性——思索到地物本身的复杂性，所 以必需在一定程度上反映同类地物光谱特 性的动摇情况
统计性——选择的训练样区内必需有足够 多的像元
选择训练区
训练区与特征空间的联络
选择样本区域
▪ 植被 老城区 耕地 水 新城区
将样本数据在特征空间进展聚类
分类的总目的是将图像 中一切的像元自动进展 土地覆盖类型或土地覆 盖专题的分类
计算机分类实例
原始遥感图像
对应的专题图像
光谱方式识别
空间方式识别
新方法
统计分类 构造分类 模糊分类 神经网络分类 小波分析 专家系统 遥感图像计算机分类
颜色、颜色、阴影、外形、纹理、大小、位置、图型、相关规划
基于光谱的
非监视分类方法的特点
优点： 不需求预先对待分类区域有广泛的了解 需求较少的人工参与，人为误差的时机减
少 小的类别可以被区分出来 缺陷： 盲目的聚类 难以对产生的类别进展控制，得到的类别
不一定是想要的类别
非监视分类与监视分类的结合
监视分类的缺陷在于，必需在分类前确定 样本，难度大、效率低
主要的非监视分类方法
K-均值法〔K-means Algorithm〕 迭代自组织数据分析技术方法〔
Iterative Self-Organization Data Analysis Techniques，ISODATA〕
K-均值法
经过自然的聚类，把它分成8类
K-均值法
K-均值算法的聚类准那么是使每一聚类中，像元 到该类别中心的间隔的平方和最小
最大似然分类法
最大似然分类法
地物类数据在特征空间中构成特定的点群 每一类的每一维数据都在本人的数轴上为正态分
遥感图像场景分类综述
人工智能及识别技术本栏目责任编辑：唐一东遥感图像场景分类综述钱园园，刘进锋*（宁夏大学信息工程学院，宁夏银川750021）摘要：随着科技的进步，遥感图像场景的应用需求逐渐增大，广泛应用于城市监管、资源的勘探以及自然灾害检测等领域中。
作为一种备受关注的基础图像处理手段，近年来众多学者提出各种方法对遥感图像的场景进行分类。
根据遥感场景分类时有无标签参与，本文从监督分类、无监督分类以及半监督分类这三个方面对近年来的研究方法进行介绍。
然后结合遥感图像的特征，分析这三种方法的优缺点，对比它们之间的差异及其在数据集上的性能表现。
最后，对遥感图像场景分类方法面临的问题和挑战进行总结和展望。
关键词：遥感图像场景分类；监督分类；无监督分类；半监督分类中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1009-3044(2021)15-0187-00开放科学（资源服务）标识码（OSID ）：Summary of Remote Sensing Image Scene Classification QIAN Yuan-yuan ，LIU Jin-feng *(School of Information Engineering,Ningxia University,Yinchuan 750021,China)Abstract:With the progress of science and technology,the application demand of remote sensing image scene increases gradually,which is widely used in urban supervision,resource exploration,natural disaster detection and other fields.As a basic image pro⁃cessing method,many scholars have proposed various methods to classify the scene of remote sensing image in recent years.This pa⁃per introduces the research methods in recent years from the three aspects of supervised classification,unsupervised classification and semi-supervised classification.Then,combined with the features of remote sensing images,the advantages and disadvantages of these three methods are analyzed,and the differences between them and their performance performance in the data set are com⁃pared.Finally,the problems and challenges of remote sensing image scene classification are summarized and prospected.Key words:remote sensing image scene classification;Unsupervised classification;Supervise classification;Semi-supervised clas⁃sification遥感图像场景分类，就是通过某种算法对输入的遥感场景图像进行分类，并且判断某幅图像属于哪种类别。
遥感图像分类与目标识别
遥感图像分类与目标识别随着近年来遥感技术的飞速发展，遥感图像分类与目标识别逐渐成为了遥感应用领域中的重要研究方向。
在计算机视觉和模式识别的支持下，遥感图像分类和目标识别的精度和效率不断提高，为环境监测、城市规划等方面提供了有力的支持。
一、遥感图像分类遥感图像分类是将遥感图像中的像素点划分为不同的地物类型的过程。
它是遥感图像分析的基础和核心内容之一。
遥感图像分类通常分为有监督分类和无监督分类两种方法。
有监督分类是利用对样本地物类型已知的遥感图像进行训练，建立分类模型，对另一张遥感图像进行分类的方法。
在建立分类模型时，我们需要选取一定数量的代表性样本，对这些样本进行特征提取和分类标签的标注。
常用的有监督分类方法包括最小距离分类法、最大似然分类法、支持向量机分类法等。
无监督分类则是不依赖于已有的分类标签信息，而是只基于遥感图像自身的统计特征，将像素点划分为不同的类别的方法。
无监督分类通常采用聚类法完成，常用的聚类方法有K-Means聚类法、ISODATA聚类法等。
二、目标识别目标识别是指对遥感图像中的特定地物进行检测定位并识别的过程。
目标识别是遥感图像分析中的高级应用，具有重要的现实意义。
常见的遥感图像目标识别任务包括道路提取、建筑物提取、水体提取等。
道路提取是目前遥感图像目标识别应用中的重要研究方向。
由于道路网在城市规划和交通管理中的重要性，对道路提取算法的精度和效率有较高的要求。
现有的道路提取算法包括基于图形学的方法、基于分割的方法、基于深度学习的方法等。
建筑物提取是遥感图像目标识别的另一个热点研究方向。
随着城市化进程的不断加快，建筑物信息的获取和更新成为了城市管理和规划的重要内容。
建筑物提取算法主要包括基于图形学的方法、基于分割的方法、基于纹理特征的方法、基于光谱信息的方法等。
水体提取是指对遥感图像中的水源、河流、湖泊等水体类型进行提取的过程。
它在自然资源管理和环境监测中具有重要的应用价值。
常用的水体提取算法包括基于周边像元的分水岭算法、基于对象的多尺度分割算法、基于最大似然法的分类算法等。
测绘技术中的遥感图像分类方法和技巧
测绘技术中的遥感图像分类方法和技巧遥感图像分类是测绘技术中的重要任务之一，它通过对遥感图像数据进行处理和分析，将图像中的像素点按照其所属的类别进行分类。
准确地分类遥感图像可以为农业、城市规划、环境保护等领域提供重要的数据支持。
本文将介绍遥感图像分类的一些常用方法和技巧。
首先，遥感图像分类的最基本方法是基于像元的分类。
该方法将遥感图像中的每个像元视为一个独立的单元，通过对其进行分析，判断其所属的类别。
这种方法简单直观，适用于对图像中各个像元的特征进行独立分析的情况。
常见的基于像元的分类方法包括最大似然分类法、ISODATA聚类法等。
最大似然分类法基于像元的统计特征，通过计算像元在各个类别下出现的概率，选择概率最大的类别作为其所属类别。
ISODATA聚类法则通过对像元进行聚类，将相似的像元归为一类。
这些方法都需要对图像进行预处理，如去噪、增强等，以提高分类的准确性。
除了基于像元的分类方法，还有一些基于对象的分类方法。
基于对象的分类方法将像元组成的集合看作是一个对象，通过对对象进行分析和比较，确定其所属类别。
这种方法适用于对图像中存在空间关联的信息进行分析的情况。
常见的基于对象的分类方法包括目标导向分类法、基于规则的分类法等。
目标导向分类法通过预先定义的目标特征和规则，将具有相似特征的像元组成的对象归为一类。
基于规则的分类法通过制定一系列规则，对不同的对象进行分类。
这些方法需要对图像进行分割和特征提取等预处理，以便对对象进行分析。
在进行遥感图像分类时，还需要注意一些技巧和注意事项。
首先，合理选择特征是分类的关键，特征应能充分表征不同类别之间的差异。
常用的特征包括光谱特征、纹理特征、形状特征等。
其次，合理选择分类算法也是至关重要的。
不同的分类算法适用于不同的场景和数据特点，需要根据具体情况选择合适的算法。
此外，样本的选取也是影响分类准确性的重要因素。
样本应能代表不同类别的特征，且样本之间应有足够的差异性。
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遥感图像场景分类综述
遥感图像场景分类是指通过对遥感图像进行分析和解读，将图像中
的不同场景进行分类和识别。
随着技术的不断进步和应用领域的拓展，遥感图像场景分类在农业、城市规划、环境监测、资源调查等领域具
有广泛的应用前景和重要的研究价值。
本文将综述遥感图像场景分类
的研究进展、常用的分类方法以及挑战和未来发展方向。
一、研究进展
1.1 图像特征提取方法
在遥感图像场景分类中，图像特征提取是关键的步骤之一。
传统的
特征提取方法包括颜色直方图、纹理特征、形状特征等。
然而，随着
深度学习技术的快速发展，基于卷积神经网络（CNN）的特征提取方
法在遥感图像场景分类中取得了显著的性能提升。
1.2 分类器设计和优化
分类器的设计和优化对于遥感图像场景分类的准确性和稳定性具有
重要影响。
常见的分类器包括支持向量机（SVM）、决策树（DT）和
随机森林（RF）等。
此外，研究人员还提出了一系列改进的分类器结构，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），用于提高分
类精度和处理复杂场景。
二、常用的分类方法
2.1 基于传统机器学习的方法
传统机器学习方法在遥感图像场景分类中被广泛应用。
这些方法通过提取图像的统计特征，如颜色、纹理和形状等，然后使用分类器对特征进行训练和分类。
这些方法的优点是计算效率高、模型可解释性强，但在复杂场景和大规模数据集上的表现有限。
2.2 基于深度学习的方法
深度学习方法近年来在图像分类领域取得了巨大的成功，并在遥感图像场景分类中得到了广泛应用。
这些方法利用深度神经网络对图像进行特征学习和分类。
其中，卷积神经网络（CNN）是最常用的深度学习模型之一，通过采用多层卷积和池化操作，实现对图像特征的有效提取和表示。
三、挑战和未来发展方向
3.1 多样性的地物类型和场景
遥感图像中存在着多样性的地物类型和场景，如农田、森林、建筑物等。
不同地物类型的特征差异较大，因此如何从复杂的遥感图像中准确地提取并表示不同地物的特征仍然是一个挑战。
3.2 数据集的标注和收集
遥感图像场景分类需要大量的标注数据集进行训练和测试。
然而，由于遥感图像数据的获取成本高且标注困难，构建大规模、高质量的标注数据集仍然是一个瓶颈问题。
3.3 跨领域的场景分类
随着遥感技术与其他学科的交叉融合，遥感图像场景分类越来越需
要解决跨领域的问题。
例如，如何将遥感图像与地理信息系统（GIS）
数据进行有效融合，实现更精细化的场景分类和识别是一个具有挑战
性的问题。
总结：
遥感图像场景分类是一个重要的研究领域，在农业、城市规划、环
境监测等应用中具有广泛的潜力。
传统机器学习方法和深度学习方法
是目前常用的分类方法，在特征提取和分类器设计方面都有一定的优
势和限制。
挑战包括地物类型多样性、数据集标注和收集问题以及跨
领域的场景分类等。
未来的研究方向包括探索更有效的特征提取方法、构建高质量的标注数据集以及跨领域场景分类的深入研究。