基于MATLAB的遥感图像智能分类与可视化工具

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发，提供遥感图像的预处理、多维度特征提取及智能分类功能。支持SVM、随机森林和CNN等算法，实现高效分类与可视化，适用于环境监测、农业分析等领域。

详 情 说 明

遥感图像多类别智能分类与可视化系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的遥感图像智能处理与分类系统。系统集成了完整的遥感图像处理流程，包括图像预处理、多维度特征提取、机器学习/深度学习模型构建、多类别地物分类以及结果可视化评估。该系统能够有效处理多光谱/高光谱遥感数据，实现对植被、水域、建筑、道路等多种地物类型的精确分类，为遥感图像分析提供了一套完整的解决方案。

功能特性

• 图像预处理：支持图像增强、噪声去除、几何校正等预处理操作
• 多维度特征提取：可提取光谱特征、纹理特征、空间特征等多样化特征
• 智能分类算法：集成SVM、随机森林、CNN等多种机器学习/深度学习算法
• 多类别地物识别：支持植被、水域、建筑、道路等典型地物分类
• 精度评估体系：提供总体精度、Kappa系数、混淆矩阵等评估指标
• 可视化展示：生成伪彩色分类图、特征重要性分析图表等可视化结果
• 灵活处理模式：支持批量处理和单张图像测试两种工作模式

使用方法

1. 数据准备：准备待处理的遥感图像文件（TIFF、JPEG、PNG等格式）
2. 参数配置：根据需求设置分类器类型、特征选择参数等配置选项
3. 运行系统：启动主程序，选择处理模式（批量处理或单张测试）
4. 结果分析：查看生成的分类结果图像、精度报告和统计报表
5. 模型保存：可将训练好的分类模型保存供后续预测使用

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11，Linux或macOS
• MATLAB版本：R2020a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox，Statistics and Machine Learning Toolbox，Deep Learning Toolbox
• 内存要求：至少8GB RAM（处理高分辨率图像推荐16GB以上）
• 存储空间：至少2GB可用磁盘空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了从图像输入到结果输出的完整功能链路。该文件负责协调各个功能模块的调用时序，包括图像预处理的质量控制、特征提取的参数调配、分类模型的训练与优化、分类结果的生成与精度验证，以及最终可视化界面的渲染展示。同时，它支持用户通过交互式界面选择处理模式、配置算法参数，并管理批量处理任务的任务队列与进度监控。