遥感图像的多光谱目标识别

资 源 简 介

遥感图像的多光谱目标识别

详 情 说 明

遥感图像的多光谱目标识别是计算机视觉和遥感技术领域的重要研究方向，主要利用多光谱传感器采集的不同波段数据来识别特定目标或地物。

在多光谱目标识别任务中，相似度方法是实现分类的核心技术之一。其核心思路是通过计算待识别目标与已知类别样本在多维光谱空间中的相似程度来进行分类。常用的相似度度量方法包括欧氏距离、余弦相似度、光谱角匹配等，这些方法能有效捕捉不同地物在多光谱特征空间中的分布差异。

实现流程通常包含数据预处理、特征提取和相似度匹配三个关键步骤。预处理阶段需要对原始遥感图像进行辐射校正和大气校正；特征提取则利用多光谱数据的光谱特征、纹理特征或空间特征；最后通过相似度计算完成像素级或区域级的分类任务。

该技术的优势在于能够充分利用多光谱数据提供的光谱信息，相比传统RGB图像具有更强的地物区分能力，广泛应用于农业监测、环境评估和军事侦察等领域。