遥感图像分析(遥感图像分析)

遥感图像分析是一种通过模式识别技术对遥感图像数据进行分类的研究领域。其主要目标是从遥感图像中提取的光谱信息、空间信息、多时相信息以及相关的辅助数据来确定地面上对应物体的种类、特征及其变化。

分类方法

遥感图像分析的分类方法包括多种，其中监督学习的平行多面体法、最小距离法和最大似然法都是常用的直接针对单个像素进行分类的方法。当缺乏地面实况样本数据时，聚类分析方法可以根据像素光谱特性的相似程度来进行分类。此外，图像的纹理、局部结构和形状等空间信息也能提供丰富的区域关系信息，有助于提高分类的准确性。

遥感图像分析还考虑了不同时间获取的同一地面物景图像的多时相信息。这种信息反映了植物或农作物的生长过程，或者土地、水域、城镇的变化情况。在某些情况下，可以通过选择最佳时相来提高分类的准确性。

遥感图像分析也依赖于图像之外的相关数据，如地形图、等高线和土壤条件等。这些辅助数据提供了额外的信息，能够在一定程度上帮助正确地区分不同的类别。

随着图像分析专家系统、地理信息系统和环境监测系统的不断发展，它们正逐渐成为遥感图像分析的重要工具。这些系统有望在水资源、森林、草地、土地等资源的调查、开发和利用方面发挥重要作用。

- 王成业　李志荣

遥感图像分析.百度文库.2024-11-05