当前位置：文档之家 › 高分辨率详普查结合型遥感成像技术

高分辨率详普查结合型遥感成像技术

  • 格式：pdf
  • 大小：665.95 KB
  • 文档页数：7

第３４卷第３期　２０１３年６月　航天返回与遥感　

ＳＰＡＣＥＣＲＡＦＴ　ＲＥＣＯＶＥＲＹ＆ＲＥＭＯＴＥ　ＳＥＮＳＩＮＧ　９　

高分辨率详普查结合型遥感成像技术　赵惠　樊学武　邹刚毅１，２庞志海１，２王炜　任国瑞　杜云飞　苏宇　ｆ１中科院西安光学精密机械研究所空间光学室，西安７１０１１９）　ｆ２中国科学院研究生院，北京１０００４９）　

摘要首先介绍了详普查相结合的空间光学观测技术在空间观测领域的重要应用，总结了详普查　空间光学观测的实现方法和发展现状。分析了变形镜变焦的理论设计思路，提出了采用变形镜结合光学　杠杆作用实现无运动部件变焦光学系统的设计方案，设计了一个变焦比为４的大视场四反射变焦光学系　统。通过视场离轴消除了中心遮拦．其中第三镜为变形镜；通过控制其曲率的变化来实现系统焦距从　６２５ｍｍ到２．５ｍ的变换；为了分担变形镜所承担的光焦度，采用了分离主镜的光学设计方案，最终光学系　统的成像性能达到衍射极限。同时，研制了缩比系统进行了关键技术原理性试验验证，并成功实现了基　于无运动部件的４倍变倍成像效果。该技术的研究对于在未来构建新型的高分辨率详普查结合型有效载　荷有一定借鉴作用。　关键词　变焦距变形镜分离主镜光学杠杆试验验证空间遥感　中图分类号：ＴＰ７２　文献标志码：Ａ　文章编号：１００９．８５１８（２０１３）０３．０００９．０７　Ｄ０Ｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００９－８５１８．２０１３．０３．００２　

Ｈｉｇｈ－ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ　Ｉｍａｇｉｎｇ　Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ　Ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ　Ｃａｐａｂｉｌｉｔｉｅｓ　ｏｆ　Ｃｏａｒｓｅ　ａｎｄ　Ｆｉｎｅ　Ｒｅｃ０ｎｎａｉｓｓａｎｃｅ　

ＺＨＡＯ　Ｈｕｉ　ＦＡＮ　Ｘｕｅｗｕ　ＺＯＵ　Ｇａｎｇｙｉ　，　ＰＡＮＧ　Ｚｈｉｈａｉ　，　ＷＡＮＧ　Ｗｅｉ１　ＲＥＮ　ＧｕＯｒｕｉ　ＤＵ　Ｙｕｎｆｅｉ　ＳＵ　Ｙｕ　

（１　Ｓｐａｃｅ　Ｏｐｔｉｃｓ　Ｌａｂ，Ｘｉ’ａｎ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｏｆＯｐｔｉｃｓ　ａｎｄ　Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ　Ｍｅｃｈａｎｉｃｓ，Ｘｉ’ａｎ，７１０１１９，Ｃｈｉｎａ）　（２　Ｇｒａｄｕａｔｅ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆＣｈｉｎｅｓｅ　Ａｃａｄｅｍｙ　ｏｆ　Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ　１０００４９，Ｃｈｉｎａ）　

Ａｂｓｔｒａｃｔ　Ｔｈｅ　ｉｍｐｏｒｔａｎｔ　ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ　ｏｆ　ｓｐａｃｅ　ｏｐｔｉｃａｌ　ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｇｅｎｅｒａｌ　ａｎｄ　ｄｅｔａｉｌｅｄ　ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎ　ｉｍａｇｉｎｇ　ａｒｅ　ｆｉｒｓｔ　ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ，ａｎｄ　ｔｈｅ　ｉｎｔｅｒｎａｌ　ａｎｄ　ｏｖｅｒｓｅａｓ　ｏｐｔｉｃａｌ　ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ　ｍｅｔｈｏｄｓ　ａｎｄ　ｃｕｒｒｅｎｔ　ｓｔａｔｕｓ　ｏｆ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ａｒｅ　ｓｕｍｍａｒｉｚｅｄ．Ｔｈｅｎ，ｔｈｅ　ｄｅｓｉｇｎ　ｔｈｅｏｒｙ　ｆｏｒ　ｚｏｏｍ　ｏｐｔｉｃａｌ　ｓｙｓｔｅｍｓ　ｕｓｉｎｇ　ｄｅ—　ｆｏｒｍｅｄ　ｍｉｒｏｒｓ（ＤＭ）ｉｓ　ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ，ａｎｄ　ａ　ｚｏｏｍ　ｏｐｔｉｃａｌ　ｓｙｓｔｅｍ　ｄｅｓｉｇｎ　ｍｅｔｈｏｄ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ＤＭｓ　ｗｉｔｈｏｕｔ　ａｎｙ　ｍｅ—　ｃｈａｎｉｃａｌ　ｍｏｖｉｎｇ　ｐａｒｔｓ　ｉｓ　ｐｕｔ　ｆｏｒｗａｒｄ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ａ　ｆｏｕｒ—ｍｉｒｒｏｒ　ｒｅｆｌｅｃｔｉｖｅ　ｚｏｏｍ　ｏｐｔｉｃａｌ　ｓｙｓｔｅｍ　ｗｉｔｈ　ｌａｒｇｅ　ｆｉｅｌｄ－ｏｆ－ｖｉｅｗ（ＦＯＶ）ｉｓ　ｄｅｓｉｇｎｅｄ，ｗｉｔｈ　ｔｈｅ　ｚｏｏｍ　ｒａｔｉｏ　４．Ｔｈｅ　ｃｅｎｔｒａｌ　ｏｂｓｃｕｒａｔｉｏｎ　ｉｓ　ｅｌｉｍｉｎａｔｅｄ　ｂｙ　ｍａｋｉｎｇ　ｔｈｅ　ＦＯＶ　ｎｏｎ－ｃｏａｘｉａ１．Ｔｈｅ　ｔｈｉｒｄ　ｍｉｒｒｏｒ　ｉｓ　ＤＭ，ｔｈｅ　ｃｕｒｖａｔｕｒｅ　ｏｆ　ｗｈｉｃｈ　ｉｓ　ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄ　ｔｏ　ｍａｋｅ　ｔｈｅ　ｆｏｃａｌ　ｌｅｎｇｔｈ　ｃｈａｎｇｅ　ｆｒｏｍ　２．５ｍ　ｔｏ　ｌＯｍ．Ｔｈｅ　ｓｅｐａｒａｔｅ　ｐｒｉｍａｒｙ　ｍｉｒｏｒｓ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ　ｆｏｃａｌ　ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ　ａｒｅ　ｕｓｅｄ　ｉｎ　ｏｒｄｅｒ　ｔｏ　ｒｅｄｕｃｅ　ｔｈｅ　ｏｐｔｉｃａｌ—ｐｏｗｅｒ　ｃｈａｎｇｉｎｇ　ｒａｎｇｅ　ｏｆ　ＤＭ．Ｔｈｅ　ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｆｉｎａｌ　ｏｐｔｉｃａｌ　ｓｙｓｔｅｍ　ｉｓ　ｄｉｆｆｒａｃｔｉｏｎ　ｌｉｍｉｔｅｄ．Ａｔ　ｔｈｅ　ｓａｍｅ　ｔｉｍｅ，ｔｈｅ　ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ　ｈａｖｅ　ｂｅｅｎ　ｃａｒｒｉｅｄ　ｏｕｔ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅ　ｔｈｅ　ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｄｅｆｏｒｍ—　ａｂｌｅ　ｍｉｒｏｒ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｏｐｔｉｃａｌ　ｚｏｏｍｉｎｇ　ｗｉｔｈｏｕｔ　ｍｏｖｉｎｇ　ｅｌｅｍｅｎｔｓ　ｉｎｖｏｌｖｅｄ．　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ　ｃｈａｎｇｅａｂｌｅ　ｆｏｃａｌ　ｌｅｎｇｔｈ；ｄｅｆｏｒｍａｂｌｅ　ｍｉｒｒｏｒ；ｓｅｇｍｅｎｔｅｄ　ｐｒｉｍａｒｙ　ｍｉｒｒｏｒ；ｏｐｔｉｃａｌ　ｌｅｖｅｒａｇｉｎｇ；　

收稿日期：２０１２．１２．０５　基金项目：国家重大科技专项工程　１０　航天返回与遥感　２０１３年第３４卷　ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ　ｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｉｏｎ；ｓｐａｃｅ　ｒｅｍｏｔｅ　ｓｅｎｓｉｎｇ　

１　引言　目前，空间光学观测技术已经广泛应用于空间天文观测、深空探测及对地观测等领域［１　Ｊ。通常来讲，　空间对地观测包含详查和普查两类。普查强调的是相机的观测覆盖能力，而详查则强调的是相机的高分　辨率信息获取能力。考虑到多层次信息获取的需求，详普查一体化将成为未来空间对地观测光学系统的　一个重要发展方向，而变焦技术恰好能满足这样的要求Ｌ３　Ｊ。然而，由于传统光学或机械补偿式变焦都存在　运动部件，对卫星平台及相机本身会带来以下影响：１）运动部件的启动和停止会对卫星平台带来干扰　破坏动量平衡；２）大口径部件的运动提高了对相机支撑结构稳定性、控制系统功耗等的要求；３）驱动　运动部件到达指定位置所需的时间可能导致系统响应时间增大，从而会降低相机详普查切换的时效性要　求。因此，在变焦的同时，能否回避运动部件成为详普查结合型相机设计的一个重点考虑因素。　随着材料、电子学等学科的快速发展，光学系统中的常规镜片可以被由特殊材料制造的主动光学元　件替代，变形镜就是其中之一。由于变形镜的面形曲率半径可以通过电控的方式予以改变，所以很适合　无运动部件变焦系统的设计要求。美国、德国等航天强国在此方面都已积极开展了相关的研究工作，并　初步给出了一些有潜在应用价值的设计实例。德国Ｄｒｅｓｄｅｎ大学的研究人员于２００９—２０１　１年间提出并围　绕一种基于压电变形镜ＰＤＭ的离轴四反变焦光学系统展开研究。在该系统中，主镜和四镜均采用变形镜，　通过控制变形镜的曲率，实现了３倍变焦的原型设计，光学系统如图１所示＿４　Ｊ。其中，不同颜色的光线　代表不同视场　

４　（ａ１焦距５．２　ｍｉｌｌ　Ｃａ）Ｆｏｃａｌ　ｌｅｎｇｔｈ　５．２　ｍｍ　２　方案原理　４　（ｂ）焦距７．８ｍｍ　（ｂ）Ｆｏｃａｌｌｅｎｇｔｈ　７　８ｍｍ　

４　（ｃ）焦距１５．６　ｌｎｍ　（ｃ）Ｆｏｃａｌｌｅｎｇｔｈ　１５．６ｍｉｌｌ　

图１　采用变形镜的无遮拦全反射变焦光学系统　Ｆｉｇ．１　Ａｌｌ—ｒｅｆｌｅｃｔｉｖｅ　ｕｎｏｂｓｃｕｒｅｄ　ｚｏｏｍ　ｏｐｔｉｃａｌ　ｓｙｓｔｅｍ　ｕｓｉｎｇ　ｄｅｆｏｒｍｅｄ　ｍｉｒｒｏｒｓ　（图中１，４为变形镜，２和３镜均为常规反射镜）　

光学系统初始结构求解时，为简化问题分析，只求解光学元件的光焦度及光学元件的间隔。光学系统　的基本结构可简化为如图２所示（其中，　・，　，Ｓ分别表示元件之间的问隔；ｔ＇ｐ表示光学系统归一化的匹兹　万半径）。为保证初始结构计算结果的通用性，用光学系统短焦位置的光焦度对各个光学参数（如间隔、　口径、曲率半径）进行归一化。这样计算结果将不会局限于特定的设计，可通过缩放来满足不同设计参　数的需要。　第３期　赵惠等：高分辨率详普查结合型遥感成像技术　’　“２　———，＿—　、　、Ｉ　

＼　ｋ　／一　——　（　／　／。　／　：　．　—　、　

、　、　，　

图２变焦光学系统线性模型（其中１、３为变形镜）　Ｆｉｇ．２　Ｌｉｎｅａｒ　ｍｏｄｅｌ　ｏｆ　ｚｏｏｍ　ｏｐｔｉｃａｌ　ｓｙｓｔｅｍ（１，３，ｄｅｆｏｒｍｅｄ　ｍｉｒｒｏｒ）　

在变焦过程中，光学系统中变形镜光焦度的变化将会引起场曲的变化，通常情况下场曲不能被完全　校正。在光学系统初始设计阶段必须考虑光学系统的场曲最小化设计，这可以通过同轴系统的匹兹万和　获得，对于具有Ⅳ个光学元件的光学系统，其匹兹万和公式为　

÷＝∑　＝∑÷　鲁　式中　表示归一化的光焦度；厂表示归一化的焦距。　在确定了光学系统的结构形式之后，接下来需确定光学元件的个数及其组合形式。初始结构为反远　距结构，所需最少元件数量为２个（１个正光焦度元件、１个负光焦度元件），但是两个光学元件的光学　结构形式没有足够的自由度来校正像差，因此至少应采用３个光学元件来满足系统像差校正的要求。由　光学系统的ＡＢＣＤ矩阵理论可知，各光学元件可以通过２　ｘ　２的矩阵来表示：　

Ｅ　＝（一　］；　：＝（一　］；Ｅ　＝（一　］　

光学系统各元件间的间隔可以表示为：　（㈡　＝（　

近轴光学矩阵　表示整个光学系统，　ｒ，　８、　Ｍ＝ｌ　１＝　・　・Ｅ２・　・　ｌＣ　Ｄ　Ｊ　。　

其中　，　，ｃ，Ｄ分别为：　Ａ＝１一ｄ２・　＋ｄ１・ｄ２・　・　一ｄ１・　一ｄ２・　Ｂ＝ｄｌ—ｄ１・ｄ２・　＋　Ｃ＝一　一　一　＋ｄ２・（Ｐ２・ｔＰ３＋ｄ１・　・　＋ｄｌ・　・　＋　・岛・ｔＰ３一ｄｌ。ｄ２。　‘　‘　Ｄ＝１一ｄｌ・　一ｄ１・　一ｄ２・（Ｐ３＋ｄｌ・ｄ２・　２・　光学系统的焦距厂为　厂＝一　１　

后截距　为　Ｓ：一　：厂．＝一一　，・　Ｃ　则第一个光学元件的光焦度　１和第三个光学元件的光焦度　３可表示为：

合集下载

高分辨率遥感图像处理技术的使用方法

高分辨率遥感图像处理技术的使用方法

高分辨率遥感图像处理技术的使用方法随着科技的快速发展，遥感技术受到越来越多的关注。

高分辨率遥感图像处理技术作为其中的一项重要技术，被广泛应用于地理信息系统、城市规划、农业、环境监测等领域。

本文将介绍高分辨率遥感图像处理技术的使用方法，帮助读者更好地理解和应用这一技术。

首先，高分辨率遥感图像处理需要选择合适的图像资源。

现如今，卫星和无人机成为获取高分辨率遥感图像的主要工具。

在选择图像资源时，需要考虑图像的空间分辨率、频谱分辨率、时间分辨率等参数。

同时，还应该关注图像的云量和大气影响，选择较少云遮蔽和较高质量的图像。

其次，高分辨率遥感图像处理的第一步是数据预处理。

此步骤旨在消除图像中的噪声、改正几何扭曲以及删减无效和不合理的数据。

常用的数据预处理方法包括辐射定标、几何校正、大气校正以及图像剪裁。

辐射定标可以将原始图像的数字值转换为物理尺度的辐射亮度。

几何校正通过比对地面标志物和数字高程模型进行图像去畸变和几何纠正。

大气校正可以校正图像中大气效应的影响，提高图像的质量。

在进行数据处理前，需要设置合适的图像增强方法。

常见的图像增强技术包括直方图均衡化、滤波、锐化和伪彩色增强等。

直方图均衡化是一种用于增加图像对比度的方法，可以使图像的灰度级分布更加均匀。

滤波可以降低图像中的噪声，提高图像的质量。

锐化可以增强图像的边缘和细节。

伪彩色增强可以将原始灰度图像映射为彩色图像，使图像更易于解读和分析。

接下来，可以采用图像分类和目标提取技术对图像进行处理。

图像分类是将图像上的像素点划分为不同类别的过程，常用的分类方法包括监督分类和非监督分类。

监督分类需要提前准备训练样本进行分类，适用于在具有一定先验知识的情况下进行图像分类。

非监督分类则是不需要训练样本，根据图像像素间的相似性进行分类。

目标提取是从遥感图像中提取特定地物或目标的过程，常用的目标提取方法包括阈值分割、边缘检测和区域生长等。

最后，高分辨率遥感图像处理的最后一步是结果评估和应用。

高分辨率卫星遥感技术

高分辨率卫星遥感技术

高分辨率卫星遥感技术在当今科技飞速发展的时代，高分辨率卫星遥感技术宛如一双锐利的“天眼”，以其独特的视角和强大的功能，为我们开启了认知地球、探索宇宙的新征程。

这一技术不仅在科学研究、环境保护、资源勘查等领域发挥着至关重要的作用，也深刻地改变着我们的生活方式和对世界的认知。

所谓高分辨率卫星遥感技术，简单来说，就是通过卫星搭载的各种传感器，从太空对地球表面进行观测，并获取高清晰度、高精度的图像和数据的技术手段。

与传统的遥感技术相比，高分辨率卫星遥感技术具有更高的空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率，能够提供更加详细、准确和及时的信息。

高分辨率卫星遥感技术的核心在于卫星传感器。

这些传感器就像是卫星的“眼睛”，能够捕捉到地球表面的各种电磁波信号，并将其转化为数字图像和数据。

目前，常见的卫星传感器包括光学传感器、微波传感器和红外传感器等。

光学传感器能够获取高清晰度的可见光和近红外图像，适用于对地表物体的形态、颜色和纹理等特征进行观测；微波传感器则可以穿透云层和植被，获取地表的地形和土壤水分等信息；红外传感器则能够探测物体的温度分布，对于监测火灾、火山活动和城市热岛效应等具有重要意义。

高分辨率卫星遥感技术在众多领域都有着广泛的应用。

在农业领域，它可以用于监测农作物的生长状况、病虫害的发生情况以及土壤的肥力和水分含量等，为农业生产提供精准的决策支持。

例如，通过对遥感图像的分析，可以及时发现农作物的缺水区域，从而进行精准灌溉，提高水资源的利用效率；同时，还可以根据农作物的生长情况，合理调整施肥和农药的使用量，减少农业面源污染，保障农产品的质量安全。

在城市规划和管理方面，高分辨率卫星遥感技术也发挥着重要作用。

它可以用于监测城市的扩张和土地利用变化情况，为城市规划提供科学依据；同时，还可以对城市的交通拥堵、环境污染和基础设施建设等进行监测和评估，为城市管理部门提供决策支持。

例如，通过对城市遥感图像的分析，可以发现城市中的违法建设和违规用地情况，及时进行查处和整改；同时，还可以根据城市的交通流量分布情况，优化交通信号灯的设置和道路的规划，缓解城市交通拥堵。

高分辨率遥感影像的处理与分析技术

高分辨率遥感影像的处理与分析技术

高分辨率遥感影像的处理与分析技术在当今科技飞速发展的时代，高分辨率遥感影像成为了获取地球表面信息的重要手段。

这些影像具有丰富的细节和高精度的地理空间信息，为众多领域如城市规划、环境保护、农业监测、国土资源管理等提供了宝贵的数据支持。

然而，要从海量的高分辨率遥感影像中提取有价值的信息，就需要一系列先进的处理与分析技术。

高分辨率遥感影像的特点首先在于其极高的空间分辨率。

这意味着影像中的每个像素所代表的地面面积更小，能够呈现出更为清晰、细致的地物特征。

但与此同时，也带来了数据量巨大、处理难度增加等挑战。

在处理高分辨率遥感影像时，几何校正至关重要。

由于传感器的姿态、轨道以及地球的曲率等因素，原始影像可能存在几何变形。

通过选取地面控制点，并利用数学模型进行计算，可以对影像进行精确的几何校正，使其与实际地理坐标相匹配。

辐射校正也是不可或缺的一步。

不同的光照条件、大气影响等会导致影像中像素的辐射值存在偏差。

辐射校正的目的就是消除这些影响，使得影像中的亮度值能够准确反映地物的真实反射特性。

图像增强技术能够改善影像的视觉效果，突出感兴趣的地物特征。

常见的方法包括对比度拉伸、直方图均衡化等。

对比度拉伸可以增大影像中不同地物之间的灰度差异，使得地物更容易区分；直方图均衡化则是通过重新分布灰度值，增强影像的整体对比度。

图像融合是将多源遥感影像进行综合处理的有效手段。

例如，将高分辨率的全色影像与低分辨率的多光谱影像融合，可以在保持高空间分辨率的同时，获得丰富的光谱信息，从而提高对地物的识别和分类能力。

在分析高分辨率遥感影像时，地物分类是一项重要任务。

传统的基于像元的分类方法往往受到“同物异谱”和“异物同谱”现象的影响，导致分类精度不高。

而面向对象的分类方法则将影像分割成具有相似特征的对象，综合考虑对象的光谱、形状、纹理等特征进行分类，大大提高了分类的准确性。

目标检测与识别技术在高分辨率遥感影像中的应用也越来越广泛。

例如，可以快速检测出建筑物、道路、桥梁等重要地物，并对其进行准确的识别和标注。

高分辨率遥感图像处理技术的使用技巧

高分辨率遥感图像处理技术的使用技巧

高分辨率遥感图像处理技术的使用技巧高分辨率遥感图像处理技术是现代遥感技术的重要组成部分，它能够提供准确、清晰的地表信息，以帮助人们更好地了解和管理地球上的资源和环境。

在不同领域中，高分辨率遥感图像的处理技巧具有广泛的应用，如城市规划、农业监测、环境保护等。

本文将介绍几种常用的高分辨率遥感图像处理技巧，帮助读者更好地利用遥感数据。

一、图像预处理在进行高分辨率遥感图像处理之前，必须进行图像预处理。

图像预处理包括辐射校正、大气校正和几何校正等步骤，以确保图像质量的准确性和一致性。

1. 辐射校正：辐射校正是为了消除图像在传感器中受到的辐射影响，得到真实的地物辐射亮度值。

常用的方法有直方图规定化法、模型法和反射率法等。

2. 大气校正：大气校正是为了消除图像在传感器到地物之间经过的大气层的影响，得到地物的反射率。

通常使用参数法或模型法进行大气校正。

3. 几何校正：几何校正是为了纠正图像中的几何失真，保证图像具有准确的空间定位信息。

常用的方法有多项式校正、光束法和GPS辅助法等。

二、图像分类与分割高分辨率遥感图像的分类与分割是图像处理的重要环节，它能够将图像中的地物进行识别和分类，为后续的分析和应用提供基础。

1. 监督分类：监督分类是利用已有的样本进行训练，建立分类器模型，然后将该模型运用到整个图像上进行分类。

常见的方法有最大似然法、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本身的统计特征进行分类，从而实现自动化地物分类。

常用的方法包括聚类法、K-means算法和ISOSEG分割算法等。

3. 分割算法：分割算法是将遥感图像分成若干个具有一致性的区域，常用于提取地物边界和较为复杂的地物特征。

常见的方法有基于阈值的分割、基于区域的分割和基于边缘的分割等。

三、特征提取与分析特征提取是采用遥感图像处理技术从遥感图像中提取出与地物相关的信息，以便进行进一步的分析和应用。

1. 形状特征：形状特征是指地物在遥感图像上的形状和轮廓信息，可以通过计算地物的周长、面积、长宽比等指标进行提取。