MATLAB小波分析在遥感图像处理中的应用宝典：图像分类、目标检测、地物识别，解锁遥感图像奥秘

# 1. MATLAB小波分析基础**

小波分析是一种时频分析技术，它可以将信号分解为一系列小波基函数的线性组合，从而揭示信号在时域和频域上的局部特征。在MATLAB中，可以使用`wavelet`函数进行小波分析。

% 信号
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8];

% 小波基函数
wavelet_name = 'haar';

% 小波变换
[cA, cD] = wavelet(x, wavelet_name);

% 重构信号
x_reconstructed = waverec([cA, cD], wavelet_name);

小波变换后，信号被分解为近似系数`cA`和细节系数`cD`。近似系数表示信号的低频分量，而细节系数表示信号的高频分量。通过调整小波基函数和分解层数，可以提取信号的不同尺度和频率特征。

# 2. 小波分析在遥感图像分类中的应用

### 2.1 小波特征提取技术

小波分析是一种时频分析技术，它可以将信号分解成一系列的小波基函数。这些小波基函数具有良好的时频局部化特性，可以有效地提取信号中的局部特征。在遥感图像分类中，小波特征提取技术被广泛用于提取图像中的纹理、边缘和形状等特征。

#### 2.1.1 离散小波变换

离散小波变换（DWT）是一种常用的时频分析方法。它通过一系列低通滤波器和高通滤波器将信号分解成一系列近似子带和细节子带。近似子带包含信号的低频分量，而细节子带包含信号的高频分量。

% 导入遥感图像
image = imread('image.tif');

% 进行离散小波变换
[cA, cH, cV, cD] = dwt2(image, 'haar');

% 显示近似子带和细节子带
figure;
subplot(2, 2, 1);
imshow(cA, []);
title('近似子带');

subplot(2, 2, 2);
imshow(cH, []);
title('水平细节子带');

subplot(2, 2, 3);
imshow(cV, []);
title('垂直细节子带');

subplot(2, 2, 4);
imshow(cD, []);
title('对角细节子带');

#### 2.1.2 小波包变换

小波包变换（WPT）是一种扩展的DWT，它可以将信号分解成一系列的子带，每个子带都可以进一步分解。WPT具有更好的时频局部化特性，可以提取更丰富的图像特征。

% 导入遥感图像
image = imread('image.tif');

% 进行小波包变换
[cA, cH, cV, cD] = wpdec2(image, 3, 'haar');

% 显示小波包分解结果
figure;
subplot(4, 1, 1);
imshow(cA, []);
title('近似子带');

subplot(4, 1, 2);
imshow(cH, []);
title('水平细节子带');

subplot(4, 1, 3);
imshow(cV, []);
title('垂直细节子带');

subplot(4, 1, 4);
imshow(cD, []);
title('对角细节子带');

### 2.2 分类算法与评估指标

#### 2.2.1 机器学习分类器

在遥感图像分类中，常用的机器学习分类器包括支持向量机（SVM）、决策树和随机森林等。这些分类器可以根据提取的小波特征对图像中的像素进行分类。

#### 2.2.2 分类准确率、召回率和F1值

分类准确率、召回率和F1值是常用的分类评估指标。分类准确率表示分类器正确分类的样本数量占总样本数量的比例。召回率表示分类器正确识别出正例的比例。F1值是分类准确率和召回率的加权平均值。

% 导入遥感图像和真实标签
image = imread(