遥感影像信息提取技术：从监督分类到决策树

"这篇文档是关于影像信息提取技术在旅游行业营销中的应用，主要由巨量引擎和知萌合作发布于2019年4月。文档深入介绍了遥感影像处理的基础知识，包括如何利用ENVI/IDL软件进行遥感信息提取，并详细阐述了多种分类方法，如监督分类、决策树分类、面向对象分类等。" 遥感信息提取技术是遥感领域的核心部分，它基于地物的光谱和空间特性，通过分析遥感影像的亮度值和像元差异，识别并区分不同地物。遥感影像分类是这一过程的关键，利用计算机对光谱和空间信息进行分析，将像元分配到相应的类别，以获取实际地物信息。ENVI/IDL作为常用的遥感图像处理软件，提供了丰富的信息提取工具。 监督分类是一种常用的遥感图像分类方法，也称为训练分类法。在分类前，需要通过目视判读和实地调查获取类别样本，然后选择合适的训练样本建立分类模型。分类过程中，计算机根据训练样本的统计信息和其他特性构建判决函数，用于对未知像元进行分类，确保它们归入最相似的类别。 遥感信息提取还包括其他多种方法，例如基于专家知识的决策树分类，这种方法依赖于多源数据，通过构建决策树模型来分类像元。面向对象分类则适应于高分辨率影像，它考虑了像元间的相邻关系和形状特征。此外，还有地物识别与地表反演，适用于定量信息的提取，需要模型支持和特定的数据源。变化检测利用多时相影像，跟踪地表变化，而立体像对DEM提取则用于生成地形信息，需要两幅立体像对。 不同的分类方法适用于不同场景和数据类型。例如，人工解译适用于定性信息提取，适合肉眼可辨识的影像；基于光谱的计算机分类对中低分辨率多光谱影像效果显著；决策树分类需要多源数据支持；面向对象分类适用于高分辨率影像；地物识别与地表反演则要求定量信息和特定数据源；变化检测和地形信息提取分别需要多时相影像和立体像对。 遥感信息提取技术在旅游行业的营销中有着广泛的应用，能够帮助分析地理环境、游客流量、景点变化等信息，为市场策略提供科学依据。通过深入理解和应用这些技术，可以提升旅游业的数据驱动决策能力。