遥感信息提取技术：立体像对高程与监督分类

"该资源是2019年4月发布的‘立体像对高程提取模块’在旅游行业营销中的应用白皮书，由巨量引擎和知萌合作推出。该模块专注于从多种遥感卫星数据（如ALOS PRISM, ASTER, CARTOSAT-1等）和航空影像中快速提取数字高程模型(DEM)，并且全面支持RPC模型参数，以减少控制点数量但保持精度。此外，用户还可以编辑提取的DEM，并通过交互式量测获取地物高度和3D信息，导出为3D Shapefile格式。文档还涵盖了ENVI/IDL软件在遥感信息提取技术的多个方面，包括遥感信息提取概述、监督分类、决策树分类、面向对象分类、地物识别、动态监测、立体像对DEM提取等。" 在遥感信息提取技术中，ENVI/IDL是一个强大的工具，它允许用户从遥感图像中提取关键信息。遥感信息提取的基础在于利用影像的光谱信息和空间信息差异来区分不同地物。通过监督分类，用户可以利用已知类别的样本像元来训练分类器，从而对未知类别进行识别。这个过程涉及目视判读、野外调查、样本选择、分类器训练、分类后处理和结果验证。例如，最小距离分类器是常用的一种方法，它根据像元与样本类别的光谱距离进行分类。 此外，白皮书中提到的立体像对高程提取是遥感中的一个重要应用，尤其在旅游行业营销中，精确的地形信息对于规划、分析和展示旅游资源至关重要。通过立体像对，可以构建高精度的DEM，这对于地形分析、环境研究、灾害评估等多个领域都有重要作用。使用ENVI/IDL，用户不仅能够提取DEM，还能进行局部编辑，以适应特定需求。同时，该软件提供了交互式的地物高度量测和3D信息收集功能，便于生成3D Shapefile格式的数据，进一步增强了数据的实用性和可视化效果。 在遥感信息提取的其他方法中，基于专家知识的决策树分类是一种结合了专业知识的分类方式，它依赖多源数据进行更复杂的决策。面向对象分类则是针对高分辨率影像发展起来的技术，侧重于地物的空间关联性和形状特征。地物识别和地表反演则涉及到定量信息的提取，需要模型支持和合适的数据源。变化监测则通过比较不同时期的影像来检测地表变化，而立体像对的支持则使得地形信息提取成为可能，这在旅游行业的地图制作、景观分析等方面有着广泛的应用。