9遥感图像自动识别分类
3传感器及成像原理
扫描完成对地面覆盖的。有代表性的航天光机扫描仪是
搭载在美国陆地卫星的多光谱扫描仪（MSS）、专题制
图仪（TM）和增强型专题制图仪（ETM）。我国研制的
红外扫描仪，属于典型的机载型光机扫描仪。
1 光机扫描仪的组成
光机扫描仪主要由收集器、分光器、探测器、处理
器和记录与输出装置等组成。
遥感
2 光/机扫描仪的成像原理
面状态，像片四周印有井字形细线称为 压平线。如果底片没有压平，则压平线 的影像为曲线或虚影。
此外，有些像片上还注明了航摄机的型号、焦距、机号 及底片号等。
近年来的像片已不在标注气泡、时表、压平线等，框标 则标记在像片的四个角上 ，两条对角线的交点即为像片的 中心点。
遥感
与摄影测量交叉部分
A 摄影像片的特征
S D
几何特性、物理特性、信息量大小和可靠程度。
A
U Q
3.1.1 传感器分类
I
⎧
⎧ 画幅式 ( 分幅式，框幅式 )
⎪
⎪ ⎪
摄影成像
⎪
⎪
⎪⎪ 缝隙式，全景式
⎨ ⎪
多光谱
⎪⎩ 数码式
成像传感器
⎪⎪ ⎨
扫描成像
⎪
⎧ 掸扫式 ( 光机扫描
⎨ ⎩
推扫式
( 固体扫描
, 物面扫描 , 像面扫描
) )
⎪ ⎪ 微波成像 ⎪
遥感
4 、时间分辨率
●指同一地点进行遥感采样的时间间隔，即采
样的时间频率，也称重访周期。
S D
●如：静止气象卫星0.5小时，CBERS 26天
A U
●时间分辨率对动态监测意义重大，如天气和
Q
I
气候变化、自然灾害监测、土地利用监测等；
实验四遥感图像的监督分类和非监督分类
实验四遥感图像的监督分类和⾮监督分类实验四遥感图像的⾮监督分类与监督分类⼀、实验⽬的1．⾮监督分类是对数据集中的像元依据统计数字，光谱类似度和光谱距离进⾏分类，在没有⽤户定义的条件下练习使⽤，在ENVI环境下的⾮监督分类技术有两种：迭代⾃组织数据分析技术（ISodata）和K均值算法（K-Means）；2．分类过程中应注意：1）怎样确定⼀个最优的波段组合，从⽽达到最佳的分类精度，基于OIF和相关系数，协⽅差矩阵以及经验的使⽤来完成对最适合的组合的选取，分类效果的关键即在于此；2）K-Means的基本原理；3）Isodata的基本原理；4）分类结束后，被分类后的图像是⼀个新的图像，被分类类码秘填充，从⽽可以获得数据提取信息，统计不同类码数量，转化为实际⾯积，在得到后的图像上，可对不同⽬标的形态指标进⾏分析。
3．对训练区中的像元进⾏分类；4．⽤训练数据集估计查看监督分类后的统计参数；5．⽤不同⽅法进⾏监督分类，如最⼩距离法、马⽒距离法和最⼤似然法。
⼆、实验设备与材料1、软件ENVI 4.7软件2、所需材料TM数据三、实验步骤1.选择最优的波段组合ENVI主⼯具栏中File →Open image file →选择hbtmref.img打开→在Basic Tools中选择Statistics →Compute statistics选定原图，在Spectral subset中可选项全部选定→OK →OK →全选→保存→OK，则各类统计数字均可查；OIF计算，选择分类波段：1，2；2，3；1，3波段标准差分别为2.665727；3.473308；4.574609，和为10.713644。
Correlation Matrix 中1和2波段的相关系数0.964308，加上2和3波段的相关系数0.980166，再加上1和3波段的相关系数0.945880，最终等于2.890354。
⽤标准差相加的结果10.713644⽐上相关系数之和2.890354等于3.70668922。
遥感影像处理知识
1.几何校正：几何校正是利用地面控制点和几何校正数学模型来矫正非系统因素产生的误差，同时也是将图像投影到平面上，使其符合地图投影系统的过程。
2.图像镶嵌：指在一定的数学基础控制下，把多景相邻遥感影像拼接成一个大范围、无缝的图像的过程。
3.图像裁剪：图像裁剪的目的是将研究之外的区域去除。
常用方法是按照行政区划边界或自然区划边界进行图像裁剪。
在基础数据生产中，还经常要进行标准分幅裁剪。
按照ENVI 的图像裁剪过程，可分为规则裁剪和不规则裁剪。
4.图像分类：遥感图像分类也称为遥感图像计算机信息提取技术，是通过模式识别理论，分析图像中反映同类地物的光谱、空间相似性和异类地物的差异，进而将遥感图像自动分成若干地物类别。
5.正射校正：正射校正是对图像空间和几何畸变进行校正生成多中心投影平面正射图像的处理过程。
6.面向对象图像分类技术：是集合邻近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素，充分利用高分辨率的全色和多光谱数据的空间、纹理和光谱信息来分割和分类，以高精度的分类结果或者矢量输出。
7.DEM：数字高程模型是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型。
8.立体像对：从两个不同位置对同一地区所摄取的一对相片。
9.遥感动态监测：从不同时间或在不同条件获取同一地区的遥感图像中，识别和量化地表变化的类型、空间分布情况和变化量，这一过程就是遥感动态监测过程。
10.高光谱分辨率遥感：是用很窄而连续的波谱通道对地物持续遥感成像的技术。
在可见光到短波红外波段，其波谱分辨率高达纳米数量级，通常具有波段多的特点，波谱通道多达数十甚至数百个，而且各波谱通道间往往是连续的，因此高光谱遥感又通常被称为"成像波谱遥感"。
11.端元波谱：端元波谱作为高光谱分类、地物识别和混合像元分解等过程中的参考波谱，与监督分类中的分类样本具有类似的作用，直接影响波谱识别与混合像元分解结果的精度。
12.可视域分析：可视域分析工具利用DEM数据，可以从一个或多个观察源来确定可见的地表范围，观测源可以是一个单点,线或多边形13.三维可视化：ENVI的三维可视化功能可以将DEM数据以网格结构、规则格网或点的形式显示出来或者将一幅图像叠加到DEM数据上。
基于决策树算法的遥感图像分类研究与实现
ｈ ｓ ｃ ｍｐ ｅ ｐ ｔ ｌｃ ａａ ｔ ｒ ｄ ｓ ｂ ｔ ｇ ｏ ｉｉ ｇ ｗｉ ｒ ｅ ｃ ａ ｓ ｃ ｔ ｎ ｔｃ ｎ ｌ ｇ ｈ ｃ ｓｎ ｅ ａ ｎ ｔ ｇ ｍｅｈ ｄ， ａ ｏ ｌｘ ｓ ａ ｉ － ｈ ｒｃ ｅ ｉｔ ｕ ｉ ，ｃ ｍｂ ｎ ｎ ｔ ｔ —ｌ ｓｉ ａ ｉ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｗ ｉｈ ｕ ｉ ｇ ｄ ｌ ｍｉ ａｉ ｔ ｏ ａ ｉ ｒ ｎ ｈ ｅ ｉ ｆ ｏ ｎ
系统 北 京市 重点 实验 室 ，北京 １０ ３ ） ０ ０ ７
摘
要：针对传统分类方法在处理空间特征分布极为复杂的数据时效果不佳 的缺点 ， 结合分层思想的树分类技
术 ， 泛 用于数据 挖掘 模 型 中的 Ｃ Ｒ 对广 Ａ Ｔ决策树 算 法进行 改进 ， 出 了一种 基 于人机 交 互 的决 策树 算 法 ． 其应 提 将
维普资讯
第１ 期
罗来平等 ： 基于决策树算法的遥感图像分类研究与实现
・０ ２ ７・
基于决策树算法 的遥 感图像 分类研究与 实现
罗来平 宫辉力 ， ，刘先林
（． １北京城市学院 人工智能研 究所， 北京 １０ ８ ；２ 首都师范大学 资源环境与旅游学院 资源环境与地理信息 ００ ３ ．
中图法分类 号 ：Ｔ ３ １ Ｐ ９ 文献 标识 码 ：Ａ 文章编 号 ：１０ ．６５ ２０ ）１０ ０ ．３ ０ １３９ （０ ７ Ｏ．２ ７０
遥感考点总结
第一章遥感概述一、遥感概念遥感(Remote Sensing)泛指对地表事物的遥远感知。
遥感定义：是从远处探测感知物体，也就是不与目标对象直接接触的情况下，通过某种平台上装载的传感器获取其特征信息，然后对所获取信息进行提取、判定、加工处理及解译应用的综合性技术。
二、遥感的分类按遥感平台分类：近地面遥感；航空遥感；航天遥感。
按传感器的探测波段分类：紫外0.05-0.38；可见光0.38-0.76；红外0.76-1000微米；微波1mm-10m；多波段遥感按传感器工作方式分类：主动遥感；被动遥感。
按遥感资料获取方式：成像遥感；非成像遥感获得信号是曲线、数据。
按波段宽度及波谱的连续性：高光谱遥感；常规遥感。
按应用领域分类：陆地遥感、海洋遥感；农业遥感；城市遥感……三、遥感的特点宏观观测，大范围获取数据(…)。
动态监测，更新快(…)。
技术手段多样，信息量大(…)。
应用领域广，经济效益高(…)。
局限性(…)。
四、遥感数据的应用领域林业：清查森林资源、监测森林火灾和病虫害。
农业：作物估产、作物长势及病虫害预报。
水文与海洋：水资源调查、水资源动态研究、冰雪监控、海洋渔业。
国土资源：国土资源调查、规划和政府决策。
气象：天气预报、气候预报、全球气候演变研究。
环境监测：水污染、海洋油污染、大气污染、固体垃圾等及其预报。
测绘：航空摄影测量测绘地形图、编制各种类型的专题地图和影像地图。
城市：城市综合调查、规划及发展。
考古：遗址调查、预报。
地理信息系统：基础数据、更新数据。
五、遥感技术系统组成1、遥感平台；遥感平台(Remote Platform)是安放遥感仪器的载体，包括气球、飞机、人造卫星、航天飞机以及遥感铁塔等。
按遥感平台的高度不同，遥感分为近地遥感（150m以下）、航空遥感（80 km以下的平台，包括飞机和气球）和航天遥感等。
2、遥感器；遥感器或传感器( Remote Sensor)是接收与记录地表物体辐射、反射与散射信息的仪器。
如何利用遥感技术进行林业资源调查和森林植被分类的关键要素和数据处理方法
如何利用遥感技术进行林业资源调查和森林植被分类的关键要素和数据处理方法遥感技术在林业资源调查和森林植被分类中起着重要作用。
通过利用遥感技术获得的图像数据，可以对森林的类型、结构和分布进行准确、高效的调查和分类分析。
本文将探讨遥感技术在林业资源调查和森林植被分类中的关键要素和数据处理方法。
一、遥感技术在林业资源调查中的关键要素1. 遥感数据源遥感数据源包括航空摄影和卫星遥感数据。
航空摄影是通过飞机或无人机进行的，具有高分辨率和高精度的优点。
卫星遥感数据覆盖范围广，可获取大范围的数据，但分辨率相对较低。
2. 植被指数植被指数是通过计算可见光波段和近红外波段反射率的比值来表征植被生长状况的指标。
其中，最常用的指数是归一化植被指数（NDVI），其计算公式为（NIR-VIS）/（NIR+VIS），其中NIR表示近红外波段反射率，VIS表示可见光波段反射率。
植被指数可以反映植被的覆盖程度和健康状况，是进行森林植被分类和调查的重要指标之一。
3. 影像预处理遥感图像预处理是指对原始图像进行去噪、辐射校正、几何校正等处理，以便更好地提取和分析图像信息。
预处理能够提高遥感图像的质量，减少后续处理的误差。
二、遥感技术在森林植被分类中的数据处理方法1. 监督分类监督分类是根据事先确定的训练样本进行分类的方法。
首先，从遥感图像中选择代表各类别的样本点，并提取与之相关的特征，如植被指数。
然后，通过训练分类器，将这些样本点分配到相应的类别中，进而实现对整个图像的分类。
常用的监督分类方法包括最大似然分类、支持向量机和随机森林等。
2. 无监督分类无监督分类是根据图像的统计特征进行自动分类的方法。
通过对遥感图像进行聚类分析，将像素点分组成若干个类别，进而得到图像的分类结果。
无监督分类方法简单易行，但分类结果的准确性相对较低。
3. 决策树分类决策树分类是一种基于树状结构的分类方法。
通过对遥感图像中的各个像素点进行特征值判断，逐层划分为不同的类别。
遥感地学分析地物光谱特征与遥感数字图像信息提取课件.ppt
一般而言，绝大多数物体对可见光都不具备透射能力，而 有些物体如水，对一定波长的电磁波透射能力较强，特别是对 0. 45 ~ 0. 56μm的蓝绿光波段，一般水体的透射深度可达 10~20 m，清澈水体可达100 m的深度。
对于一般不能透过可见光的地面物体，波长5 cm的电磁波 却有透射能力，如超长波的透射能力就很强，可以透过地面岩 石和土壤。
相关布局（association）：是指多个目标地 物间的空间配置关系。
3.2.2 遥感图像解译方法与步骤
1、目视解译的认知过程
自下向上过程
图像信息获取 特征提取 识别证据选取
自上向下过程
特征匹配 提出假设 图像辨识
3.2.2 遥感图像解译方法与步骤
2、图像解译方法
遥感资料的选择及影像处理
1、岩石的反射光谱特征
岩石的波谱特征是地质遥感的基础，不同的矿物 成分、矿物含量、风化程度、含水状况、颗粒大小、 表面的光滑程度、色泽等都会影响到其反射波谱特征。
3.1.2 典型地物的反射光谱特征
2、土壤的反射光谱特征
自然状况的土壤表面的反射率没有明显 的峰值和谷值，一般来说土质越细，反射率 越高，有机质含量越高和含水量越高反射率 越低。此外土壤的肥力也会对反射率产生影 响。
3.1.1 遥感图像地物特征
1、地物的反射光谱特性
反射率
地物的反射能量Pe占总入射能量Po的百分比， 称为反射率ρ
Pe 100%
Po
反射类型
镜面反射（Specular reflection）
入射波与反射波在同一平面内，入射角与反射角相等 时，所形成的反射现象
漫反射（Diffuse reflection）
遥感作业
作业：一、名词解释：1、电磁波2、电磁波谱3、绝对黑体4、光谱辐射通量密度5、大气窗口6、发射率7、光谱反射率8、光谱反射特性曲线填空题：1、电磁波谱按频率由高到低排列主要由____ 、 ____ 、 ____ 、 ____ 、 ____ 、____ 、 ____ 等组成。
2、绝对黑体辐射通量密度是 ____ 和 ____ 的函数。
3、一般物体的总辐射通量密度与 ____ 和 ____ 成正比关系。
4、维恩位移定律表明绝对黑体的 ____ 乘 ____ 是常数2897.8。
当绝对黑体的温度增高时，它的辐射峰值波长向 ____ 方向移动。
选择题：(单项或多项选择)1、绝对黑体的①反射率等于1 ②反射率等于0 ③发射率等于1 ④发射率等于0。
2、物体的总辐射功率与以下那几项成正比关系①反射率②发射率③物体温度一次方④物体温度二次方⑤物体温度三次方⑥物体温度四次方。
3、大气窗口是指①没有云的天空区域②电磁波能穿过大气层的局部天空区域③电磁波能穿过大气的电磁波谱段④没有障碍物阻挡的天空区域。
4、大气瑞利散射①与波长的一次方成正比关系②与波长的一次方成反比关系③与波长的二次方成正比关系④与波长的二次方成反比关系⑤与波长的四次方成正比关系⑥与波长的四次方成反比关系⑦与波长无关。
5、大气米氏散射①与波长的一次方成正比关系②与波长的一次方成反比关系③与波长无关。
问答题：1、电磁波谱由哪些不同特性的电磁波组成？它们有哪些不同点，又有哪些共性？2、物体辐射通量密度与哪些因素有关？常温下黑体的辐射峰值波长是多少？3、叙述沙土、植物和水的光谱反射率随波长变化的一般规律。
4、地物光谱反射率受哪些主要的因素影响？5、何为大气窗口？分析形成大气窗口的原因，并列出用于从空间对地面遥感的大气窗口的波长范围。
6、传感器从大气层外探测地面物体时，接收到哪些电磁波能量？二、名词解释：1、遥感平台2、遥感传感器3、卫星轨道参数4、升交点赤经5、轨道倾角6、近地点角距填空题：1、遥感卫星轨道的四大特点 ____________ ________ ____ ________ __________ 。
遥感数字图像处理教程
遥感数字图像处理教程 第一章 概论
1. 遥感数字图像：数字形式的遥感图像。(P1，第六段) 2. 遥感数字图像处理的主要内容：(P2，第七段) ① 图像增强： 其目的是增强整体图像或突出图像中的特定地物的信息， 其方法主要包括： 灰度拉伸、平滑、锐化、彩色合成、主成分变换、缨帽变换、代数运算、图像融合等； ② 图像校正：其目的是对传感器或环境造成的模糊、噪声、几何失真等进行校正，其主 要方法是辐射校正和几何校正； ③ 信息提取：根据地物光谱特征和几何特征，从校正后的遥感图像中提取各种有用的地 物信息，主要包括图像分割、监督分类、非监督分类等，处理结果为分类专题图。 3. 遥感数字图像处理系统：硬件系统和软件系统。(P3，第五段) 4. 数字图像处理存在的两种观点：(P7，第三段) ① 离散方法的观点：即一幅图像的存储和表示均为数字形式，数字是离散的，因此，使 用离散方法进行图像处理才是合理的，与其对应的概念为空间域； ② 连续方法的观点：即图像具有连续性，可用连续的数学形式表达，与其对应的概念为 频率域。
第 3 页 共 13 页
小恺工作室•遥感数字图像处理教程
② HDF（Hierarchy Data Format） ：其构成包括一个头文件、一个或多个描述块、若干个数据 对象。优势：可移植性强；超文本；自我描述性；可扩展性。 ③ TIFF：扩展性好，移植方便，可改性强。 ④ GeoTIFF：在 TIFF 可扩展性的基础之上，添加了一系列的地理信息标签，来描述卫星成 像系统、航空摄影、地图信息、DEM 等。 12. 图像文件的大小计算(单位： 字节)： 行数×列数×单个像素字节数×波段数×辅助参数。 (P35， 第五段)
第四章 图像的显示和拉伸
1. 颜色模型：RGB 颜色模型、CMY 颜色模型、YIQ 颜色模型、HIS 颜色模型。(P61，第三 段) 其中 CMK 模型主要用于打印。 2. 图像的彩色合成：包括伪彩色合成、真彩色合成、假彩色合成和模拟真彩色合成。(P67， 第五段) ① 伪彩色合成：把单波段灰度图像中的不同灰度级按特定的函数关系变换成彩色，然后进行 彩色图像显示的方法，其转换可通过密度分割的方法实现。 ② 真彩色合成：用红绿蓝波长或近似波长合成的、图像显示效果与真彩色近似的合成方式。 ③ 假彩色合成：从多个波段中任意选择 3 个波段（不能与真彩色合成波段相同） ，分别赋予 红绿蓝 3 种原色，其图像的显示效果与真彩色不同。 ④ 模拟真彩色合成：由于蓝光易受气溶胶的影响，有些传感器舍弃了蓝波段，而是通过某种 形式的运算得到模拟的红绿蓝三个通道，从而产生类似于真彩色的图像。 3. 图像拉伸：以波段为处理对象，通过处理波段中单个像素值来实现增强的效果。图像拉伸 的方法包括线性拉伸(全域线性拉伸和分段线性拉伸)和非线性拉伸(指数拉伸、对数拉伸)，图 像直方图是选择拉伸具体方法的基本依据。(P75，第四段) 4. 直方图均衡化： 对原始图像的像素灰度做某种映射变换， 使改变后图像灰度的概率密度(即
基于大数据的遥感图像智能识别方法研究
基于大数据的遥感图像智能识别方法研究摘要：遥感图像技术是根据电磁波理论而提出的，结合先进的人在卫星采集地球表面上的电磁辐射信息，并通过遥感技术获取到相应的遥感图像，从而为地理测绘、天气观察以及军事侦查等领域广泛的使用。
但随着大数据时代的来临，AI技术以及其它深度学习技术的不断提升，传统的遥感图像识别方法已经无法满足更加精细化的工作需求。
对此，本文提出一种新的基于大数据的遥感图像智能识别方法，从而使遥感图像识别得到更高的识别效果，进一步扩大遥感图像技术的使用范围。
关键词：大数据；遥感图像；智能识别；特征提取引言人工智能简称AI，为计算机科学的分支，主要是通过一定的方法、技术让机器具备类人思维与反应，让机器能够如人般思考，如人工智能打败围棋选手，机器人做出高难度动作后空翻等，人工智能的强大促使着人们不断地研究智能技术及其应用。
而就人工智能的研究反向而言主要为机器视觉、机器人学、认知推理、博弈伦理、机器学习等，其中，在测绘遥感技术中主要应用有机器视觉、机器学习、认知推理，通过人工智能的应用，为测绘遥感带来了天翻地覆的变化，同样也带来了巨大的挑战，必须想方设法地突破行业限制，优化技术应用，促进测绘遥感技术的发展。
一、大数据技术概述大数据技术对社会生产生活中所产生的各种数据进行科学筛选，并从中快速获取具有研究价值的数据信息的一种新型产业类技术形式。
在大数据技术中，大数据的采集、预处理、管理、储存、分析以及应用等都是其核心技术。
由此可见，对大数据处理技术而言，核心并不仅仅在于海量数据信息的处理，而是在海量数据信息中发现有价值的信息，并将其应用到特定领域。
大数据技术不仅可以处理庞大的信息，还具备非常快的计算速度，且能够对多样化的数据进行处理。
相较于网络数据的传统分析和处理技术，大数据技术的优势主要表现在以下几个方面。
第一，它有庞大的数据体，其储存单位可以从TB（太字节）直接跃升到PB（拍字节），且这种以PB为单位的数据储存方式已经广泛应用到各大企业中，由此可充分证明大数据技术自身所具有的海量性特征。