遥感图像计算机分类：原理与方法解析

"遥感图像计算机分类是基于遥感图像像素的光谱特性，通过统计模式识别技术，对图像中的像素进行归类，以区分不同的地物类型。分类过程涉及像素相似度的度量，通常使用距离和相关系数来评估。距离越小或相关系数越大，表明像素间的相似度越高。遥感数字图像有多种类型，包括二值图像、彩色图像、单波段图像和多波段图像，它们各有特点并适用于不同的分析需求。遥感像片的数字化过程包括空间采样、量化和波段配准等步骤。遥感图像计算机分类是遥感信息提取的关键，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等技术，自动将图像分成不同地物类别，如土地利用、森林类型等。计算机解译提高了信息获取的速度，但解译的复杂性也相应增加。" 遥感图像计算机分类是遥感技术中的核心任务，它基于地物的光谱响应差异来进行。在分类过程中，每个像素被视为一个样本，根据其光谱特性，即亮度或反射率，将其归入相应的地物类别。这个过程依赖于统计模式识别，通过对像素的特征值进行分析，然后应用特定的决策规则进行分类。 遥感数字图像具有独特的性质和特点，它们以二维数组的形式存储，方便在计算机中进行处理、分析、显示和输出。图像的基本单位是像素，包含了空间位置和对应的光谱信息。像素可以是纯地物的代表，称为正像素，也可能包含多种地物混合的信号，称为混合像素。遥感图像根据波段的数量可分为二值、彩色、单波段和多波段图像，每种类型都有其特定的应用场景。 遥感像片的数字化涉及空间采样，确保数字图像比例尺不低于原始图像，并通过量化将连续的光强度转换为离散的数字值。在黑白图像中，量化等级通常是8位，范围从0到255。对于多波段图像，需要注意波段间的配准，以确保信息的一致性。对于彩色像片，通常使用红、绿、蓝三原色滤色镜进行量化，形成24位的图像。 遥感图像的计算机分类不仅是信息提取的手段，更是遥感应用的关键环节。它的目标是实现计算机辅助的遥感图像理解，提高信息提取的速度和效率。分类过程通常涉及图像预处理、特征选择、分类算法的选择和后处理等步骤，以确保分类结果的准确性和可靠性。例如，Landsat TM影像经过分类后，可以清晰地展示出不同的地物覆盖类型，如土地利用、森林类型、植被分布等。 遥感图像计算机分类是遥感解译的重要组成部分，它综合了多种技术，如模式识别、地理信息系统和人工智能，以解决复杂且高效率的地物识别问题。随着技术的发展，遥感图像计算机分类将继续在环境监测、城市规划、灾害评估等多个领域发挥重要作用。