"遥感图像计算机解译及分类技术详解"

遥感图像计算机解译涉及到模式与模式识别，其中"模式"指事物的标准形式。模式识别系统通过测量被识别物体的一系列特征，然后将这些测量结果与"模式字典"中的一组典型测量值进行比较，从而对物体进行分类。遥感影像分类是将图像中的像元归并为不同的类型，比如不同的土地覆盖类型。分类原理是基于被分类地物的光谱特征，通过进行特征选择、建立分类识别模式进行分类。 遥感图像地物的光谱特征是指数字图像中同类地物的光谱相似性和异类地物的光谱差异性进行分类。遥感图像计算机分类可以依据分类方法进行。一种监督分类法是在研究区域中选择具有代表性的训练区作为地物的标准样本，根据训练区的样本的光谱特征计算其特征参数（如样本的均值、方差等），并建立识别各类地物的判别函数。然后利用这个判别函数对未知地区的像元进行分类处理，并将其归入已知的类别中。另一种非监督分类法是不需要事先提供标准样本，而是基于像元之间的特征相似性进行分类。这种方法可以通过对光谱相似性进行聚类分析，将相似的像元归于同一类别。 在遥感图像计算机解译中，地物分类的目的是为了提取出不同类型的信息，比如不同土地覆盖类型。通过统计和分析各类地物的分布情况，可以为资源管理、环境保护、城市规划等提供重要依据。遥感图像计算机解译的技术应用广泛，包括农业、林业、城市规划等领域。通过遥感图像计算机解译，可以实现对大范围地区的高效、精确的地物分类和分析，为相关决策提供可靠的数据支持。 遥感图像计算机解译在图像处理技术的不断发展和创新推动下，正不断提高解译的精度和效率。随着遥感技术的广泛应用，越来越多的数据和信息需要进行解译和分析。因此，对遥感图像计算机解译的研究也越来越重要。未来的发展方向包括提高解译算法的准确性、完善解译模型和方法、开发适应不同应用领域的解译工具等。 总的来说，遥感图像计算机解译通过对图像中的地物进行分类和识别，可以提取出不同类型的信息，为各个领域的决策提供数据支持。它基于模式与模式识别的原理，依据地物的光谱特征进行分类。通过不同的分类方法，可以实现对遥感图像的高效解译，并为资源管理、环境保护、城市规划等领域提供重要的应用价值。随着技术的进一步发展，遥感图像计算机解译将会继续提高解译的准确性和效率，为更多的应用场景提供支持。