遥感图像分类方法的综述
遥感技术是现代科技中最为先进的一门技术之一，其可以通过卫星获取到地面的大量图像数据，为我们提供很多有用的信息和资源。对遥感图像的分类处理，是遥感应用的重要领域之一，它可以将大量遥感图像数据变为可视化和可分析的信息。因此，本文讨论了遥感图像分类方法的综述，包括基于像元的分类方法、基于物体的分类方法、基于深度学习的分类方法等。
1. 基于像元的分类方法
像元是遥感图像中最基本的元素，其指的是各个像素点的信息。这种方法是通过分析像素点的不同，划分颜色、纹理、形状等不同特征，将图像分成不同的类别。该方法能够精确地提取单个像素的信息，但其不具有关联性，无法考虑到图像中不同物体之间的关系。在实际应用中，该方法常常与其他分类方法相结合，提高准确度和精度。
2. 基于物体的分类方法
基于物体的分类方法是在像元分类的基础上，将图像分成不同的物体，然后对物体进行分类。其主要过程是先建立一定的阈值，识别出大于该阈值的物体，然后对这些物体进行各种特征提取和分类。相对于像元分类方法，基于物体的分类方法考虑到了图像中不同物体之间的关系，其结果更加准确和可靠。
3. 基于深度学习的分类方法
近年来，深度学习在计算机视觉和自然语言处理等领域中得到了广泛应用，在遥感图像分类方面也有很大的发展。深度学习是近年来最火热的技术之一，其通过模拟人类大脑的神经网络进行分析和处理，得到结果更加精确和准确。在遥感图像分类中，深度学习能够有效地提取相应的特征信息，构建相应的分类模型。使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等深度学习模型进行图像的特征提取和分类，其结果高度准确和可靠。
总结来说，遥感图像分类方法在各地科技领域中都有着广泛的应用。本文综述了基于像元的分类方法、基于物体的分类方法、基于深度学习的分类方法等，这些方法都有其独特的优势和特点。在实际应用中，应根据具体的任务、数据和目的选择适合的分类方法，以达到更高的分类精度和准确度。
遥感图像分类的综述
1.前言
遥感图像是按一定的比例尺，客观真实地记录和反映地表物体的电磁辐射的强弱信息，是遥感探测所获得的遥感信息资料的一种表现形式。所以遥感技术的核心问题是根据地物辐射电磁辐射强弱在遥感图像上表现的特征，判读识别地面物体的类属及其分布特征。随着空间科技的发展，各种资源环境监测卫星的发射与运行为地表动态变化研究提供了多平台、多光谱、多时相、大范围的实时信息，遥感技术已成为当前人类研究地球资源环境的一种有力技术手段。在遥感技术的研究中，分类是遥感图像应用的一个重要方面，同时也是学者们研究的重点和热点。随着成像技术及相应数据产品不断的发展，遥感图像分类得到了越来越广泛的应用，由单波段的遥感图像到多光谱图像再到高光谱图像，其应用研究得到不断的扩展和深入。
2.遥感图像分类的概念及原理
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，并用一定的手段将特称空间划分为互不重叠的子空间，然后将图像中的各个像素划归到各个子空间去。遥感图像分类中的特征就是能够反映地物光谱信息和空间信息并可用于遥感图像分类处理的变量，如多波段图像的每个波段都可作为特征，多波段图像的各种处理结果也可以作为特征空间构成一个特征向量。
遥感图像分类的理论依据是：遥感图像中的同类地物在相同的条件下（纹理、地形、光照以及植被覆盖等），应具有相同或相似的光谱信息特征和空间信息特征，从而表现出同类地物的某种内在的相似性，即同类地物像素的特征向量将集群在同一特征空间区域；而不同的地物其光谱信息和空间信息特征将不同，将集群在不同的特征空间区域。因此，我们就要对图像进行分类。图像分类的任务就是通过对各类地物波谱特征的分析选择特征参数，将特征空间划分为不相重叠的子空间，进而把影像内各像元划分到各子空间去，从而实现分类。
3.遥感图像分类
3.1图像的预处理
利用光谱数据进行特征向量识别时，结果的准确性很大程度上取决于光谱数据的聚集程度。为了减少分类错误，必须在分类之前作必要的预处理，目的是对遥感图像作辐射量校正、几何校正、线性拉伸增强处理以及去除噪声等。
- 1 - 1 嘉应学院地科院
《遥感导论》课程
实验报告
班 级： 1603
学 号： 161080142
* 名：
***
指导教师： ***
成 绩：
- 2 - 2 ******
遥感图像目视解译
一、实验目的
1. 学习影像判读的基本原理和方法
2. 掌握影像判读中判读标志的建立方法
3. 解译判读各土地覆盖类型在图像上的影像特征
4. 了解和认识影像对地物的表现
5. 掌握GIS软件的数字化功能、基本统计功能、空间分析功能。
二、实验数据和软件
1、实验数据：栅格数据（aaa1.tif、嘉应学院.jpg）、地图文档（无标题.mxd）
2、软件：ArcGis10.2
三、实验过程及结果
1、打开并显示图像
1）打开arcgis的arcmap点击文件，新建地图文档文档
（2）点击工具栏的【窗口】，选择【目录】，在目录连接到数据所在文件加，添加 - 3 - 3
3）再将aaa1.tif图拉进空白窗口，（如果内容列表出现红色感叹号，点击感叹号，选择放置aaa1.tif栅格数据路径，点击添加）
得到下图： - 4 - 4
2、创建面要素
1）在目录连接到的文件夹上右键新建【个人地理数据库】，在这个数据库右键新建【要素数据集】
2）在【下一步】，点击【添加坐标系】导入 - 5 - 5
4）添加aaa.tif，后面两步默认选择，点击【完成】
5）在创建好的【要素数据集】上右键新建【要素类】,然后填写名称，要素类型选择【面要素】
6）下一步，在【新建要素类】对话框添加TYPE,NAME字段名，数据类型都选择文本，在【字段属性】的长度都填上10，点击完成 - 6 - 6
7）在内容列表的面要素上右键【编辑要素】，点击【开始编辑】，在编辑工具栏，点击【编辑器】的编辑窗口，选择【创建要素】，然后出现【创建要素】对话框，点击你的面要素，在【构造工具】下选择【矩形】，在编辑窗口鼠标光标变成一个十字右下角带矩形的光标 - 7 - 7
第五章 遥感图像目视解译与制图
目的与要求：掌握遥感图像目视解译的原理、方法和基本步骤；掌握航空像片及卫星像片的常用解译标志；熟悉常规遥感制图方法、掌握计算机辅助制图方法。
重点及难点：遥感图像的常用解译标志、遥感图像目视解译基本步骤
教学法：讲授法、演示法
教学过程：
第一节 遥感图像目视解译原理
目视解译是遥感成像的逆过程
一、 遥感图像目标地物特征
目标地物特征 (地物电磁辐射差异 )
色: 色调 颜色 阴影等
形: 形状 纹理 大小 图形等
位: 位置 相互布局等
( 光谱特征 空间特征 时间特征 )
二、解译标志
1 直接解译标志
形状 (Shape)地物的轮廓在影象平面的投影。需要根据影象比例尺和分辨率具体分析，注意畸变（雷达、航片边缘）
大小 (Size)
色调 (Tone)
阴影 (Shadow) ：指一部分地面的反射或发射信息被地物自身或物体之间相互遮挡而不能达到传感器的影象特征，表现出一种深色调到黑色调的特殊色调。可造成立体感，便于判断地物性质。
有时需去除地形起伏引起的部分阴影。
图案（样式）(Pattern)
布局 (Association)：物体间的空间配置。物体间一定的位置关系和排列方式，形成了很多天然和人工目标特点。
砖厂：烧砖窑的高烟囱、取土坑、堆砖坯的场地、管理办公室、（水地表景观
成像过程
遥感图象
遥感图象 地表景观 目视解译 空间结构、时间特点 成像方式、探测波段 大小形状、色调灰阶
大小形状、色调灰阶 增强处理、信息提取 空间结构、时间特点 体）。
纹理 (Texture)
位置 (Site)：地物间彼此相互关联关系在影象上的反映，相互印证。
沿海岸分布的滩涂、盐地、沙滩；火山附近的熔岩；湖边的芦苇；荒漠中的红柳。
