遥感图像计算机解译：多级切割与特征曲线窗口分类法

"第六章 遥感图像计算机解译" 遥感数字图像的性质与特点在计算机科学领域中扮演着重要角色。遥感图像是一种二维数组的表示形式，便于在计算机中存储、处理、分析及展示。它们具有较少的信息损失、高度抽象的特点，基本表达单位是像素（Pixel）。像素不仅代表面积，还包含空间和属性信息，可以分为正像素和混合像素。遥感图像根据波段数量可分为二值图像、彩色图像、单波段图像和多波段图像。例如，二值图像用于黑白表示，彩色图像由红绿蓝三波段构成，而多波段图像则能提供更丰富的信息。 遥感像片的数字化过程涉及空间采样、量化等级、反差调节、波段配准以及彩色像片的三色滤色镜处理。在这一过程中，采样间隔和量化等级的选择对图像质量至关重要。 遥感数字图像计算机分类是遥感信息提取的关键步骤，它利用模式识别理论，结合地学分析、遥感图像处理、GIS、模式识别和人工智能技术，自动将图像分成不同的地物类别。例如，土地利用分类、森林类型分类等。这一过程旨在实现计算机辅助的遥感图像理解，提高信息获取的速度和效率。 多级切割分类法是一种遥感图像分类方法，通过设定特征空间的分割点，将空间划分为互不重叠的特征子空间，未知类别的像素依据落入哪个子空间来确定其分类。而特征曲线窗口分类法则基于地物的光谱特征曲线，以特征曲线为中心建立窗口，所有落在窗口内的地物被视为一类，否则排除在外。这两种方法都是为了更精确地识别和区分地物类别。 遥感图像解译专家系统则是集成这些方法和技术的工具，它能够帮助专业人员更高效、准确地进行遥感数据分析。通过这些系统，我们可以自动化处理大量遥感数据，挖掘出隐藏的地物信息，从而在环境监测、城市规划、灾害评估等多个领域发挥重要作用。 遥感数字图像的计算机解译和分类是遥感技术的核心组成部分，它们依赖于对图像特性的深入理解和高效的计算方法，旨在提升地理信息的提取速度和准确性。多级切割分类法和特征曲线窗口分类法是两种实用的分类策略，它们在实际应用中有着广泛的应用价值。随着技术的发展，我们期待看到更多先进的图像处理和分类技术出现，进一步推动遥感科学的进步。