遥感影像非监督分类：揭示地学信息的关键技术

遥感影像非监督分类是遥感地学分析中的重要环节，它是一种无需先验知识的分类方法，适用于在缺乏明确类别标签的情况下，通过对遥感影像的统计特征分析来识别地物类别。非监督分类算法主要基于集群理论，如回归分析、趋势分析、等混合距离法、集群分析和分层聚类等，这些方法旨在发掘数据内在的结构和模式，自动将相似的像素或地物归类。 在海量遥感数据背景下，如何有效地利用这些信息成为关键挑战。陆地卫星计划为例，虽然积累了大量卫星图像，但大部分数据未被充分挖掘。遥感图像本身具有局限性，主要反映地物的整体光谱特性，难以揭示个体地物或细微特征。因此，对遥感图像的分析需从简单到复杂，逐步深入，既要处理和分析电磁波与地表相互作用产生的被动和主动遥感信息，也要通过信息处理技术揭示地表现象和过程。 遥感地学分析是将遥感信息处理与地学原理相结合的过程，它以建立遥感信息模型为核心，探究地球表层资源与环境的特性及其空间分布和变化规律。1.1节介绍了地理空间与影像空间的关系，其中，地理空间被分为四种基本类型：空间-自然，关注自然资源的空间属性；空间-基点，关注地表物质存在的基础；空间-区位，强调位置的意义和理论应用，如区位论和中心地论等。 遥感影像非监督分类是通过数据挖掘和机器学习技术，从复杂的遥感数据中提取有价值的信息，这对于理解地球表面的自然和人文现象，以及制定环境管理策略具有重要意义。同时，遥感地学分析则是这一过程中的理论框架和实践方法，它整合了物理、数学和地学知识，推动了对地球系统科学的深入探索。