突破低精度限制：汪闽的高分遥感影像信息处理与提取关键技术

本文档"方法列表适宜低精度图象-高分遥感影像信息处理与信息提取技术-汪闽"主要探讨了在高分辨率遥感领域中的关键技术与挑战。首先，作者介绍了遥感信息提取的基本概念，它是一种从遥感影像中提取有关地面状况和环境信息的过程，涉及定性和定量的物理量提取，如时空分布和功能结构等。 文章的重点在于高分遥感影像处理与信息提取技术的应用，包括以下几个方面： 1. 遥感处理与信息提取简介：这部分概述了遥感技术的基础，强调了其在不同领域的应用，如环境监测（如大气、海洋和生态动态），以及土地覆盖与利用（如土地利用分类和农林管理）。 2. 遥感图像处理：主要包括图像辐射校正、几何校正（如几何校正的必要性和过程）、影像增强和融合等步骤，这些技术旨在减少噪声、提高影像质量，以便进行后续分析。 3. 遥感图像分类：文章提到两种主要的分类方法，即监督和非监督分类，用于识别和区分不同的地表特征，如土地覆盖类别，如TM、SPOT4、CBERS等卫星数据在其中扮演重要角色。 4. 遥感图像专题信息提取与目标识别：这涉及到分割和模式识别技术，比如在城市、军事和基础设施等领域进行目标定位，如SPOT5、IKONOS和QuickBird等高分辨率数据的使用。 5. 问题与挑战：面对高分辨率遥感带来的挑战，如数据量增加、计算复杂性提升、噪声加剧、同物异谱和同谱异物现象等，文章强调了必须考虑图像的结构、形态和分布等空间特征信息的重要性，这是新一代遥感处理技术的关键。 6. 解决方案：解决这些问题的方法要求跳出传统的仅依赖波谱信息的处理框架，转向结合空间特征信息的综合分析，这需要随着图像理解和高效计算技术的发展而不断进化。 这篇文档提供了关于高分辨率遥感技术的核心原理、应用实例以及面临的挑战及其解决方案，对于从事遥感信息处理与应用研究的专业人士具有很高的参考价值。