高分辨率遥感图像分类技术研究
高光谱遥感图像中的特征提取与分类算法优化
高光谱遥感图像中的特征提取与分类算法优化高光谱遥感图像是一种获取地面物体反射光谱信息的重要数据源。
在资源环境监测、农业生产、城市规划等领域，高光谱遥感图像的特征提取与分类算法优化具有重要意义。
本文将重点探讨高光谱遥感图像中的特征提取与分类算法优化的方法和技术。
一、高光谱遥感图像的特征提取方法在高光谱遥感图像中，每个像素点包含多个波段的光谱信息，因此特征提取主要是从光谱、空间和纹理等多个方面进行。
以下介绍几种常用的特征提取方法：1. 光谱特征提取：光谱特征提取是指通过分析各个波段的光谱反射率，获取区分不同地物的特征。
常用的方法有平均光谱曲线、光谱强度、光谱比值等。
可以利用统计学方法或者光谱分解等技术进行光谱特征提取。
2. 空间特征提取：空间特征提取是指通过分析高光谱图像像素点之间的空间关系，提取地物的空间分布特征。
常用的方法有纹理特征、空间模式指数等。
可以利用滤波器、卷积操作、灰度共生矩阵等技术进行空间特征提取。
3. 纹理特征提取：纹理特征提取是指通过分析高光谱图像中地物表面纹理的特征，提取地物的纹理信息。
常用的方法有灰度共生矩阵、小波变换、局部二值模式等。
可以通过计算纹理特征的统计值或者采用机器学习方法进行纹理特征提取。
以上是高光谱遥感图像中常用的特征提取方法，通过综合运用各种方法，可以获得更多的特征信息，提高特征提取的准确度和鲁棒性。
二、高光谱遥感图像的分类算法优化高光谱遥感图像分类是指将图像中的每个像素点划分到不同类别中，以实现对地物的识别和分类。
分类算法的优化可以提高分类的准确性和效率。
以下介绍几种常用的优化算法：1. 监督分类算法优化：监督分类算法是指在训练样本的基础上，通过对特征进行提取和选择，利用统计学或模型建立分类器，实现对遥感图像进行分类。
常用的监督分类算法有支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和人工神经网络（ANN）等。
通过优化特征选择、样本分布策略和分类器参数等方面，可以提高分类的准确性。
遥感影像解译-分类后处理及精度评价、分类新方法
三、分类新方法
• 随着模式识别与机器学习技术的不断发展，将先进的机器
学习技术应用到遥感影像分类中，并充分考虑影像本身的光
谱信息、空间信息、时间序列信息以及各类地理辅助信息可
以大大提高遥感影像分类的精度。
• 分类新方法
- 半监督分类；
- 面向对象分类；
- 分类器集成
- ……
26
1 半监督分类
• 机器学习 (Machine Learning)模式： - 监督学习：仅仅利用已标注类别的样本进行训练以确定 分类器； - 非监督学习：只利用未标注类别的数据进行聚类分析； - 半监督学习：利用已标注类别的样本+未标注样本来确 定分类器。
3×3窗口分析结果
(4) 分类后处理-平滑处理
• 针对问题 分类结果斑点噪声严重
• 解决方法： a. MRF随机场建模 b. Majority Voting 方法
原始多光谱遥感影像与地面真实值
(1) IKONOS 多光谱影像
原始多光谱遥感影像与地面真实值
(1) IKONOS 多光谱影像
(2) 地表真实值
25446 Aprod 52987 48.02% 1 Eo
(e) 用户精度(User’s Accuracy)
• 用户精度(User’s Accuracy)： - 影像类中，某类像元被正确分类为该类的概率，利用 混淆矩阵的行来计算。如水的用户精度：
Auser
9180 56104
16.36%
a. SVM vs 高斯混合模型+MRF
(3) SVM 水体提取结果
a. SVM vs 高斯混合模型+MRF
(3) SVM 水体提取结果
(4) 高斯混合模型+MRF方法
高分辨率遥感影像信息提取与目标识别技术研究
高分辨率遥感影像信息提取与目标识别技术研究明冬萍,骆剑承,沈占锋,汪 闽,盛 昊(中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室,北京100101)=摘 要>由于高空间分辨率遥感影像海量数据、复杂细节和尺度依赖的特点决定了高分辨率遥感影像处理的技术难点。
在总结以往高分辨率影像(航空影像)信息提取技术的主要难点和不足,从理论上和实践上分析了基于特征基元的高分辨率遥感影像处理与分析的意义,提出了基于特征基元的高分辨率遥感影像多尺度信息提取技术框架。
最后对此框架进行总结与分析,指出了目前研究中仍存在的难点和今后的研究重点。
=关键词>高分辨率遥感;信息提取;目标识别;特征基元;影像分割;多尺度=中图分类号>T P75 =文献标识码>A =文章编号>1009-2307(2005)03-0018-03收稿日期:2004-08-12基金项目:国家自然科学基金项目(40101021);中国科学院地理科学与资源所知识创新工程领域前沿项目(CXIOG -D02-01)。
1 引 言航天遥感技术经过30多年的发展,无论在光谱分辨率、空间分辨率、时间分辨率等方面都有巨大的进步,已经形成高光谱、高空间分辨率、全天时、全天候、实时/准实时的对地观测能力。
这些先进的航天遥感技术为监测全球变化、区域环境变化等提供了大量的宏观、现势性资料,造福于人类及其安居环境。
尤其是自法国发射了SPOT -1号卫星以后,基于现势性极好的传输型高空间分辨率卫星遥感图像的应用已引起了世界各国的普遍关注。
二十多年来,卫星影像的地面分辨率由10m 、5m 、2m 、1m 、甚至016m 逐步提高,真正使人们能够/不出门而知天下事0。
高分辨率遥感图像的产生,不仅使土地利用、城市规划、环境监测等民用方面有了更便利、更详细的数据来源,而且,对于军事目标识别、战场环境仿真来说有着更为重要的意义。
2 高分辨率遥感影像信息提取遥感的根本目标是为了从图像上提取信息,获取知识。
基于深度学习的遥感图像分类
基于深度学习的遥感图像分类在当今科技飞速发展的时代，遥感技术已经成为我们获取地球信息的重要手段之一。
而在遥感技术中，遥感图像分类则是一个关键的环节，它能够帮助我们从海量的遥感图像数据中提取出有价值的信息。
近年来，深度学习技术的出现为遥感图像分类带来了新的机遇和挑战。
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。
这些图像包含了丰富的信息，如地形、地貌、植被、水体等。
然而，要从这些复杂的图像中准确地识别和分类出不同的地物类型并非易事。
传统的遥感图像分类方法通常基于手工提取特征，然后使用机器学习算法进行分类。
这些方法往往需要大量的专业知识和经验，而且分类效果也不尽如人意。
深度学习是一种基于神经网络的机器学习技术，它能够自动地从数据中学习特征，从而避免了手工提取特征的繁琐过程。
在遥感图像分类中，深度学习模型可以通过对大量的遥感图像数据进行训练，学习到不同地物类型的特征表示，从而实现准确的分类。
常见的深度学习模型在遥感图像分类中都有应用，比如卷积神经网络（CNN）。
CNN 是一种专门用于处理图像数据的神经网络，它通过卷积层和池化层对图像进行特征提取，然后通过全连接层进行分类。
在遥感图像分类中，CNN 可以有效地提取图像中的空间特征，从而提高分类的准确性。
还有循环神经网络（RNN）及其变体，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），在处理具有时间序列特征的遥感图像数据时表现出色。
例如，对于多时相遥感图像的分类，RNN 及其变体可以捕捉到地物随时间的变化特征，从而更好地进行分类。
深度学习在遥感图像分类中的优势是显而易见的。
首先，它能够自动学习特征，大大减少了人工干预的需求。
其次，深度学习模型具有很强的泛化能力，能够处理不同类型、不同分辨率的遥感图像。
此外，深度学习还可以结合多源数据，如光谱数据、纹理数据、地形数据等，提高分类的精度。
然而，基于深度学习的遥感图像分类也面临一些问题。
数据的质量和数量是影响分类效果的重要因素。
基于高分辨率影像土地利用遥感动态监测与分类信息提取方法
基于高分辨率影像土地利用遥感动态监测与分类信息提取方法摘要：本文介绍了基于高分辨率影像的土地利用遥感动态监测与分类信息提取方法，利用遥感技术动态监测土地利用的本质是对图像系列时域效果进行量化，通过量化多时相遥感图像空间域、时间域、光谱域的耦合特征，来获得土地利用变化的类型、位置和数量等内容。
利用遥感技术可以快速、大范围的获得土地利用变化区域，例如建设用地、农业用地、工业用地、交通用地，水体（河道变化）等。
关键字：遥感技术土地利用影像分类动态监测图像分割1.背景随着社会经济的发展，特别是城市建设步伐的加速，城市土地利用每年都在发生明显的变化。
传统的土地利用调查需要花费大量的人力、时间和经费,难以适应土地利用的这种快速变化。
遥感以其覆盖面大、信息更新快、人为干扰因素小等优点已逐渐应用到土地利用变化遥感动态监测中。
我国遥感技术在土地资源调查和监测中的应用始于20 世纪90 年代。
国家土地管理局成立以后，在国务院统一布署下，利用了TM、SPOT等多种遥感数据源，进行目视解译、分析和计算机自动分类制图等组织完成了全国县级土地详查，这一成果为各级政府制定经济建设规划、计划，为农业、工业、水利、能源、交通等各专业部门制定规划、计划提供了可靠的数据资料、为各项土地管理工作提供准确依据，已在经济建设、农业生产和土地管理中发挥了重要作用，也为我国开展土地利用动态监测提供了完整、可靠的本底资料。
1.技术流程和关键技术1.技术流程土地利用变化遥感动态监测是一个工作量比较大的过程，对遥感数据的预处理要求较高，变化信息的发现和变化信息的提取可选择和组合的方法很多，技术含量较高。
下图为土地利用变化遥感动态监测的技术流程。
1.动态监测技术流程1.关键技术遥感动态监测主要涉及图像预处理和土地利用变化信息检测和提取两部分，其关键技术也就主要包括图像预处理方法和土地利用变化信息提取方法。
值得我们注意的是，变化检测方法和信息提取方法不能说哪个绝对的好与坏，只能是根据不同的数据源和不同的应用需求选用适合的方法。
高分辨率遥感影像在土地分类中的应用研究
第３ ３卷
第１
内
蒙
古
林
业
科
技
Ｖ０． ３ Ｎｏ １ １３ ． Ｍａ ． ２ ０ ｒ ０ ７
２０ ０ ７年 ３月
Ｊ ｕｎ ｌｏ ｎ ｅ ｎ ｏｉ ｏｅｔ ｃｅ ｃ ｏ ｒａ ｆ ｎ ｒＭｏ ｇ ｌ Ｆ ｒｓｒ Ｓ ｉｎ ｅ＆ Ｔ ｃ ｎ ｌｇ Ｉ ａ ｙ ｅ ｈ ｏｏ ｙ
摘
要： 为提高 高分 辨率 遥感 影像的分类精 度 ， 文提 出 了一种 ＧＳ Ｒ 本 Ｉ 、 Ｓ与 目视解译 集成 的分 类技 术。它从
遥感影像和 Ｇ Ｓ矢量数据一体化 的角度 出发 ， Ｉ 充分利用 了矢量数据 的图斑边 界和影像分割 的信息 ， 研究 表明 ： 无论 在实验结果还是在分类 的机理上都证 明 了这种 Ｇ Ｓ与 Ｒ Ｉ ｓ集成 分类技 术 的准 确率超 过 了传统遥感 影像
ｋｎ ｆ Ｉ Ｒ ｔｇａ ｏ ｃｎ ｌｇ．Ｉ ｃｎｍ ｋ ｌｕｅｏ Ｉ ｅｔ ｆｒ ｔ ｎ（ ｏ ｇｎＢ ｒｅｌ ｅ ， ｅ ｉｄｏ Ｓ＆ Ｓｉ ｅｒｔ ｎｔ ｈ ｏｏｙ ｔ ａ ａ ｅ ｕｌ ｓ ｆ Ｓｖｃｏ ｉ ｏｍａ ｏ Ｐ ｌ ｏ ｏｄ ｒｎ ） ｔ Ｇ ｎ ｉ ｅ ｆ Ｇ ｒｎ ｉ ｙ ｉ ｈ
高 分 辨 率 遥 感 影 像 在 土 地 分 类 中的应 用 研 究
蔡丽玲 石军南 ， 平 邢元军 吴小格 ， 雷 ， ，
（ ．中南林业科技大学 资源 与环境学 院 ， １ 湖南 长沙 ４ ００ ；． 阳师 范学 院生命 科学与技术学院 ， １０ ４ ２ 绵 四川 绵阳 ６ １０ ） ２０ ０
Ａｂｓｒ ｃ Ｉ ｒ ｅ ｏ ｉ ｒ ｖ ｈ ｌ ｓｉｙｎｇ ｐ ｅ ｉｉ ｎ ｏ ｉｈ —ｒ ｓ ｌ ｔｏ ｍａ ｅ，ｔ ｉ ａ ｅ ｒ ｓ ｎ ｅ ｐ ｃｆｃ ｔ ａ ｔ：ｎ ｏ ｄ ｒ ｔ ｍｐ ｏ ｅ ｔ ｅ ｃａ ｓｆ ｉ ｒ ｃｓｏ ｆ ｈ ｇ ｅ ｏｕ ｉ ｎ ｉ ｇ ｈ ｓ ｐ ｐ ｒ ｐ ｅ ｅ ｔｄ ａ ｓ ｅ ｉ ｉ
遥感技术基础-第06讲(遥感图像及分辨率)
七、遥感图像分辨率的确定原则
应该指出：遥感图像的分辨率是根据 实际需要、现实可能等多种因素设计确定 的，并非图像的分辨率越高，对所有应用 越有利。在实际应用中，可根据应用目的 和当前的实际条件，选取最适当分辨率的 遥感图像。
本次课小结
主要内容：
1、遥感图像及类型
2、遥感图像的四个分辨率 （空间、光谱、辐射、时相分辨率） 重点内容 1、黑白图像、彩色图像、全色图像、多光谱图像、 热红外图像、微波图像、画幅式图像、面中心投影图 像、面阵图像、线中心投影图像、线阵图像、点中心 投影图像、立体图像等概念； 2、遥感图像的空间、光谱、辐射、时相分辨率的 概念及影响因素。
波段2
波段3 波段4 全色
4
16.5km 4 4 0.61 16.5km
四、遥感图像的光谱分辨率
光谱分辨率：反映了传感器的光谱探测能力。 它包括传感器探测的波谱宽度、波段数、各波段 的波长范围和间隔。
若传感器所探测的波段数愈多，每个波段的 波长范围愈小，波段间的间隔愈小，则它的光谱 分辨率愈高。传感器的光谱分辨率越高，它获取 的图像就越能反映出地物的光谱特性，不同地物 间的差别在图像上就能更好地体现出来。
空间分辨率的例子
表1： IKONOS-2图像 （美国，1999，第一颗新一代高分辨率卫星图像，可与航片媲美） 图像类型 波段1 多 光 谱 波段2 波段3 波段4 波长范围 （μ m） 0.45～0.52 0.51～0.60 0.63～0.70 0.75～0.86 近红外 兰 绿 红 分辨率 （m） 4 4 13km 4 4 3天 地面带 宽 重访周期 (垂直观测)
线中心投影图象（线阵列图像）
线中心投影图像：线中心投影，同一幅图像有多条扫描线 构成，同一条扫描线内几何关系稳定。
遥感图像处理遥感图像分类
遥感图像的分类
遥感图像的分类
一．遥感图像分类概述 二．遥感图像分类原理 三．遥感图像分类基本过程 四．遥感图像分类方法 五．遥感图像分类后处理 六．遥感图像分类精度检查 七．遥感图像分类中存在的问题
一、遥感图像分类概述
1. 分类的定义 2. 分类的意义 3. 分类的难点
四、遥感图像分类方法
利用遥感图像进行分类（classification） 是以区别图像中所含的多个目标物为目的的， 对每个像元或比较匀质的像元组给出对应其特 征的名称。在分类中注重的是各像元的灰度及 纹理等特征。分类方法主要包括以下三大类：
1. 监督分类法 2. 非监督分类法 3. 新的探索：模糊分类法、面向对象分类法等；
分类原理—特征提取
➢ 统计特征变量可以构成特征空间，多波段遥感 图像特征变量可以构成高维特征空间。
➢ 一般说来，高维特征空间数据量大，但这些信 息中仅包含少量的样本分类信息。
➢ 为了抽取这些最有效的信息，可以通过变换把 高维特征空间所表达的信息内容集中在一到几 个变量图像上。
➢ 主成分变换可以把互相存在相关性的原始多波 段遥感图像转换为相互独立的多波段新图像， 而且使原始遥感图像的绝大部分信息集中在变 换后的前几个组分构成的图像上，实现特征空 间降维和压缩的目的。
（一）监督分类
➢监督分类法：选择具有代表已知地面覆盖类型 的训练样本区，用训练样本区中已知地面各类 地物样本的光谱特性来“训练”计算机，获得 识别各类地物的判别函数或模式（如均值、方 差、判别域等），并以此对未知地区的像元进 行分类处理，分别归入到已知具有最大相似度 的类别中。
➢监督分类主要包括：最小距离分类法、最近邻 分类法、多级切割分类法、最大似然比分类法 等；
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高分辨率遥感图像分类技术研究
一、 遥感图像分类技术概述
遥感图像分类是将遥感图像划分成不同地物类型的过程。在高
分辨率遥感图像分类中，传统的分类算法往往无法适应高分辨率
遥感图像的特点，如云影、阴影和噪声等。因此，在高分辨率遥
感图像分类技术研究中，必须采用更加精细的算法。
二、 高分辨率遥感图像分类方法
1. 基于像素的分类方法
基于像素的分类方法是将每个像素点根据其反射率、纹理、结
构等特征分到不同的地物类别中。在高分辨率遥感图像中，像素
分类方法可以更加准确地把握不同地物的细节特征。
2. 基于对象的分类方法
基于对象的分类方法是通过将图像分割成不同的对象，再将这
些对象根据它们的属性分配到不同的地物类别中。这种方法可以
更加精确地识别出空间相似的地物。
3. 基于深度学习的分类方法
深度学习在高分辨率遥感图像分类中的应用越来越广泛。它可
以学习到更加复杂的特征表达，提高分类的准确率和稳定性。常
用的深度学习模型包括卷积神经网络、循环神经网络和自编码器
等。
三、 高分辨率遥感图像分类技术发展趋势
1. 大数据驱动
随着遥感卫星技术的不断升级，高分辨率遥感图像数据规模不
断扩大，大数据技术将成为未来遥感图像分类的发展趋势。
2. 多源数据融合
将多种遥感数据融合，如多光谱遥感图像、高光谱遥感图像和
雷达遥感数据等，将进一步提高遥感图像分类的精度和可靠性。
3. 自适应算法设计
针对高分辨率遥感图像复杂的地物类别和特征，在算法设计上
需要更加自适应和个性化，以提高分类的准确性和稳定性。
四、 结论
高分辨率遥感图像分类技术是目前遥感领域的研究热点之一。
传统的遥感图像分类算法已无法满足高分辨率遥感图像的需求，
在遥感图像分类技术研究中需要结合像素分类、对象分类和深度
学习等手段。未来，大数据技术、多源数据融合和自适应算法设
计等新技术将为高分辨率遥感图像分类带来更多机会和挑战。