遥感图像处理与模式识别基础

"遥感数字图像处理基础是针对研究生的基础教材，主要内容涵盖了遥感图像分析与模式识别，由北京大学遥感研究所编撰。本教材详细介绍了模式识别的基本概念、方法及应用领域，对于初学者理解遥感知识具有很大帮助。" 在遥感领域，数字图像处理是至关重要的组成部分，而模式识别则是其中的关键技术。模式识别涉及到对图像中的对象或事件进行分类和描述，它广泛应用于各种实际场景，包括地球资源调查、生物医学、生产自动化、文件管理、军事应用、公共安全以及商业自动化等。 模式识别的概念可以分为三个主要阶段：首先，图像分割或物体分离，目的是将图像中的各个目标区分开来；其次，特征提取，通过对物体进行度量并计算其特征，形成特征向量，这是识别过程的核心；最后，分类阶段，根据特征向量进行决策，将物体归类到相应的类别中。 模式识别技术随着计算机技术的发展而进步，特别是在遥感技术的推动下，它得到了快速发展，成为处理和分析大量遥感数据的有效工具。统计模式识别方法通常基于概率理论，通过分析数据的概率分布来区分不同类别。句法模式识别方法则更注重结构信息，模仿人类语言理解的过程。模糊集合识别方法则允许在不确定性和模糊性中进行识别，更适合处理不精确或模糊的数据。 统计方法包括了利用概率模型如高斯混合模型、支持向量机等来建立物体的特征与类别的关系。句法方法可能涉及语法分析，例如在图像中寻找特定的结构模式。而模糊集合识别则允许部分匹配，适合处理边界不清或定义不明确的类别。 本教材深入浅出地讲解了这些基本概念和技术，不仅对遥感图像处理有详尽的介绍，还提供了模式识别在不同领域的应用实例，使得学习者能够更好地理解和应用这些理论知识。通过学习，读者不仅能掌握遥感图像分析的基础，还能了解到模式识别的前沿技术和广泛应用，为从事相关研究和工作打下坚实基础。