影响遥感影像计算机分类精度的主要因素有哪些

影响遥感影像计算机分类精度的主要因素包括：

1. 分辨率：分辨率越高，图像中包含的细节信息越多，分类精度也会相应提高。

2. 光谱特征：不同地物具有不同的光谱特征，光谱曲线能够反映不同地物的表面特征和化学成分，因此光谱信息对分类精度具有重要影响。

3. 影像质量：影像质量包括图像的噪声、失真、伪影等因素，这些因素会影响分类器对图像的分割和识别能力，从而降低分类精度。

4. 特征选择：特征选择是分类算法中非常关键的一步，不同的特征选择方法会对分类精度产生影响。

5. 分类器选择：不同的分类器具有不同的分类性能，选择合适的分类器对于提高分类精度也非常重要。

6. 样本数量和质量：样本数量和质量对于分类器的训练和分类精度都具有重要影响。

7. 地物类别：不同的地物类别具有不同的光谱、空间和形态特征，对分类精度也会产生影响。

相关问题

哪些因素会影响遥感影像纠正精度？如何提高纠正精度？

### 回答1：
遥感影像纠正精度受到多个因素的影响，包括地形、大气、传感器、姿态等。要提高纠正精度，可以通过以下方法：使用更高分辨率的传感器获取数据、在处理前检查和处理原始数据、选择合适的纠正方法、使用更准确的地形和大气校正数据、进行精确的传感器标定和姿态确定。

### 回答2：
遥感影像纠正精度受多种因素影响。首先，大气条件会对遥感影像纠正产生影响。大气中的水蒸气、颗粒物等会散射和吸收来自地面的辐射，导致影像的亮度和对比度有所变化。其次，地面形变和地表特征的变化也会影响纠正精度。地面的高程变化、城市建设和植被覆盖的变化都会引起影像中的几何失真。此外，影像采集仪器的固有误差、平台的运动震动以及不同季节和天气条件下的光照变化也对纠正精度产生影响。

想要提高纠正精度，可以采取以下措施。首先，使用大气校正技术来抵消大气散射和吸收的影响，提高影像的对比度和色度。其次，进行地面控制点标定和遥感影像坐标系统转换，以改正影像的几何失真。同时，对于高精度的纠正要求，可以使用精确的定位和姿态信息来修正平台运动震动对纠正精度的影响。此外，应注意在同一季节和天气条件下进行影像采集，以减少光照变化对纠正精度的影响。最后，通过影像配准和基准数据库对比等方法来验证纠正精度，进一步调整和改进纠正参数，以提高纠正精度。

综上所述，影响遥感影像纠正精度的因素包括大气条件、地面形变、地表特征变化以及仪器误差和光照变化等。通过大气校正、几何校正、精确定位和姿态信息、控制采集条件和验证精度等方法，可以提高遥感影像的纠正精度。

### 回答3：
遥感影像纠正精度受到多种因素的影响。主要的因素包括传感器本身的误差、大气条件、地面反射特性、数字高程模型（DEM）的精度以及图像处理过程中的参数选择等。

首先，传感器本身的误差会直接影响遥感影像的纠正精度。传感器的固有误差包括定标误差、几何形变、辐射定标等，这些误差会导致观测到的图像位置、尺度和辐射亮度与真实世界不一致。

其次，大气条件是遥感影像纠正的重要因素。大气散射和吸收会使地面反射亮度发生变化，影响传感器接收到的辐射能量的精确度。可见光和红外波段受大气扰动影响最大，因此需要进行大气校正来消除这种影响。

地面反射特性也会对遥感影像纠正精度产生影响。地表覆盖类型、地物结构和地物成分的不同，会导致反射率的变化，这会影响图像的亮度和对比度，从而影响纠正精度。

数字高程模型（DEM）的精度也是影响纠正精度的重要因素。DEM是提供地面高度信息的数据，如果DEM的精度不高，会导致图像位置的不准确，从而影响纠正的准确性。

为了提高遥感影像的纠正精度，可以采取以下措施：

1. 提高传感器的定位和定标精度，降低传感器的扫描误差和辐射定标误差，以减少传感器自身的误差对图像纠正的影响。

2. 进行大气校正，通过大气传输模型和大气校正参数来纠正大气散射和吸收的影响，以恢复真实的地表反射率。

3. 改进地面反射特性的估算方法，结合高分辨率地表覆盖数据和精确的地物分类结果，提高遥感影像中地物的辐射反射率的准确度。

4. 采用高精度的DEM数据，如激光雷达数据，提高图像纠正的准确性。

5. 在图像处理过程中，合理选择参数，如图像配准算法、拼接方式和边界处理方法等，以提高纠正精度。

综上所述，遥感影像纠正精度受到多种因素的影响，要提高纠正精度需要从传感器定位定标、大气校正、地面反射特性、DEM数据精度和图像处理参数等方面进行改进。

遥感图像计算机分类有哪些方法

遥感图像计算机分类的方法主要有以下几种：

1. 监督分类方法：基于已知标记的训练样本，通过分类器将像元分为不同的类别。

2. 无监督分类方法：不需要先验知识，只利用图像本身的统计特征，将像元分为不同的类别。

3. 半监督分类方法：结合监督和无监督分类方法的优点，利用少量已知标记的训练样本和大量未标记样本进行分类。

4. 深度学习分类方法：利用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，通过学习图像的高层次特征进行分类。

5. 多源数据融合分类方法：将遥感图像与其他数据，如地形、气象、土地利用等多源数据进行融合，提高分类精度。