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。