遥感图像解译除了利用地物的光谱特征外,还需利用地物的什么特征和什么特征?因此需要提取图像的其他特征。
时间: 2023-11-11 21:06:53 浏览: 28
除了利用地物的光谱特征外,遥感图像解译还需要利用地物的形状特征和纹理特征。因此,需要提取图像的其他特征,如形状特征可以用线段、面积、周长等指标来描述;纹理特征可以用灰度共生矩阵、小波变换等方法来提取。同时,还可以利用地物的空间关系特征,如邻域关系、拓扑关系等来进一步提高解译的准确性。综合利用这些特征,可以更准确地进行遥感图像解译。
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目视判读和计算机分类的区别,遥感图像解译原理
目视判读和计算机分类的区别在于判读者的不同。目视判读是指人眼对图像进行观察和判断,根据自己的经验和知识对图像进行解译。而计算机分类是指通过计算机算法对图像进行分析和判断,根据事先训练好的模型对图像进行分类。
遥感图像解译原理是指通过对遥感图像进行解译,获取图像中包含的地物信息。遥感图像解译原理包括以下几个方面:
1. 遥感图像预处理:对遥感图像进行去噪、增强、几何校正等预处理操作,以提高图像质量。
2. 特征提取:通过对遥感图像进行特征提取,分析图像中不同地物的特征,如形状、大小、光谱等。
3. 分类方法选择:选择适当的分类方法对遥感图像进行分类,如像元分类、目视解译、机器学习分类等。
4. 精度评价:对分类结果进行精度评价,以验证分类方法的可靠性和准确性。
5. 地物信息提取:根据分类结果,提取遥感图像中包含的地物信息,如建筑物、道路、水体等。
遥感图像分类的发展历程
遥感图像分类是指利用遥感技术获取的卫星或航空传感器图像数据,根据不同地物的光谱特征、空间特征等进行分类识别的过程。其发展历程可以简单概括如下:
1. 1960年代末期至1970年代初期,人工解译是主要的遥感图像分类方法。这种方法需要专业遥感技术人员对图像进行目视解译,效率低下且存在主观性。
2. 1970年代后期,出现了数字图像处理技术,可以对遥感图像进行数字化处理和分析,提高了分类准确率。
3. 1980年代,基于像元的分类方法逐渐被广泛应用,即根据像元的光谱特征进行分类。
4. 1990年代,基于对象的分类方法开始流行,即根据图像中的对象进行分类,例如建筑、道路、水体等。
5. 2000年代后期至今,随着深度学习技术的发展,基于卷积神经网络的遥感图像分类方法逐渐成为主流,可以自动提取图像特征并进行分类,准确率更高。
总的来说,遥感图像分类技术发展经历了从人工解译到数字图像处理,再到基于像元和对象的分类方法,最终发展到深度学习方法的过程。