遥感图像分类

资 源 简 介

遥感图像分类

详 情 说 明

遥感图像分类是将遥感影像中的像素自动归类到特定地物类别的过程，这是遥感数据处理中的关键技术之一。其核心目标是通过算法识别图像中的不同特征区域，如水体、植被、建筑物等。

目前主流的分类方法主要分为两大类： 基于统计特征的传统方法：如主成分分析(PCA)通过降维提取图像的主要特征分量，减少数据冗余的同时保留关键信息。这种方法计算效率高，适合处理大规模遥感数据。

基于深度学习的智能方法：神经网络尤其是卷积神经网络(CNN)能够自动学习图像的多层次特征，对于复杂的非线性分类问题表现出色。这类方法通常需要大量标注数据来训练模型，但分类精度往往优于传统方法。

实际应用中常采用混合策略，先用PCA进行特征提取和降维，再输入神经网络进行分类。这种组合方式既能提高计算效率，又能保证分类准确性。随着技术的发展，注意力机制、迁移学习等新方法也不断被引入该领域。