遥感影像信息提取技术:从监督分类到决策树
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更新于2024-08-10
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"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。
2023-05-12 上传
2023-05-15 上传
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2023-12-04 上传
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