遥感图像计算机解译：从自动分类到专家系统

"遥感图像的计算机解译ppt课件.ppt" 遥感图像的计算机解译，也称为遥感图像理解，是利用计算机技术解析遥感图像的过程，它结合了模式识别和人工智能技术，旨在通过分析图像中的颜色、形状、纹理和空间位置等特征，以及利用专家知识库中的信息，来理解和解释图像内容。这一过程涉及到多个关键步骤和挑战。 首先，遥感数字图像的性质和特点是其核心基础。它们以数字形式存在，由像素构成，每个像素代表成像过程中的采样点，并携带有特定的地物信息。像素有空间特征和属性特征，属性特征通常用亮度值来表示。遥感图像可以是单波段或多波段，其中多波段图像如TM的7个波段数据，提供了更丰富的光谱信息。多波段图像的数据组织有BSQ（Band Sequential）、BIP（Band Interleaved by Pixel）和BIL（Band Interleaved by Line）三种常见格式。 计算机解译遥感图像面临的主要困难包括信息的不完全和噪声、丰富的信息导致的相互影响和干扰，以及因地域性、季节性和成像方式不同而产生的变化。这些因素使得图像分类成为一项复杂的任务。 遥感图像的计算机分类是解译的关键环节。其原理基于地物的光谱特性，同类地物具有相似的光谱特征，通过识别这些特征来进行分类。然而，实际操作中会遇到"同物异谱"（同一地物在不同条件下光谱响应可能不同）和"同谱异物"（不同地物可能有相似的光谱响应）的问题。因此，分类不仅需要考虑像元的光谱模式，还要综合考虑纹理、形状等其他特征，甚至引入时间序列信息以提高分类准确性。 在分类过程中，模式（pattern）和特征（feature）是两个关键概念。模式是指多波段图像中每个像元的一组取值，而特征则是指用于区分地物的图像属性，如光谱、纹理和形状特征。通过提取和分析这些特征，计算机可以建立模型，进行监督或非监督学习，从而实现对遥感图像的自动分类。 此外，遥感图像解译专家系统在解决复杂问题时发挥着重要作用。它结合了人类专家的经验和规则，能够在不确定和复杂的情况下提供决策支持，提高解译的准确性和效率。 遥感图像的计算机解译是一项综合了图像处理、模式识别、人工智能和地理信息系统等多领域知识的技术，它在环境监测、城市规划、灾害评估等诸多领域有着广泛的应用。理解并掌握这些知识点对于理解和应用遥感技术至关重要。