遥感图像处理：特征提取与选择的关键技术

“遥感技术应用课件：特征提取与选择.pptx” 遥感技术是地球观测的重要手段，广泛应用于环境监测、城市规划、农业评估等多个领域。在遥感数据分析中，特征提取与选择是核心步骤，它们直接影响到遥感图像的分类效果和后续分析的效率。 特征提取是将原始遥感数据转换为更有意义和更具区分性的信息过程。特征可以从光谱、空间、纹理和形状等多个维度进行提取。例如，光谱特征提取是通过线性或非线性组合多光谱图像中的波段来消除冗余信息，提高信息的辨别力。常见的光谱特征提取方法包括主成分变换(PCA)、最小噪声分离(MNF)和缨帽变换(MLT)等。此外，植被指数如NDVI（归一化植被差异指数）是光谱特征的一种典型应用，它能有效反映出植被覆盖情况。 空间特征则关注图像中像素之间的局部关系，如边缘检测、连通组件分析等，可以揭示地物的形态和结构。纹理特征通常通过局部统计方法（如共生矩阵）来描述图像区域内的灰度分布模式。形状特征则涉及地物轮廓的几何特性，如面积、周长、圆度等。空间关系特征则反映了像元之间的相对位置，如邻接、距离、方向等，有助于理解地物的空间布局。 特征选择则是从大量的候选特征中挑选出最能区分不同地物类别的特征子集。这一步骤至关重要，因为过量的特征可能导致计算复杂度增加，降低分类器的泛化能力，并可能导致所谓的“维数灾难”。特征选择的过程通常包括子集生成、评价和验证。属性评价准则包括关联准则和独立准则。关联准则考虑特征与分类结果之间的关联程度，而独立准则则是基于训练样本内在特性来评估特征的独立性。非监督选择和监督选择是两种主要的子集评价方法，前者不依赖于类别标签，后者则需要已知的分类信息。 基于先验知识的选择是一种实用策略，尤其当研究者对研究区域有深入了解时。例如，已知某些地物特征在特定环境下的表现，可以直接选择这些特征进行分类。然而，这种方法的局限性在于其对识别地物类别和环境的依赖性。 特征组合涉及到特征的权重分配和参与分类的顺序。某些分类算法，如决策树，天然支持特征的组合和权重设定。决策树的构建过程中，特征的重要性通过信息增益、基尼指数等指标衡量，决定了特征的选取顺序，而同一特征在树的不同分支上重复使用则反映了其权重的动态调整。 遥感图像的特征提取与选择是提升遥感分析精度和效率的关键步骤。通过合理选择和组合特征，可以更有效地识别地物，服务于各种遥感应用需求。