遥感面向对象分类优缺点，遥感面向对象图像特征提取实验报告

遥感解译决策树、面向对象和神经网络法哪种方法最好

决策树法决策树在解决归类与预测上有着极强的能力，它以法则的方式表达，而这些法则则以一连串的问题表示出来，经由不断询问问题最终能导出所需的结果。

可以取得比较好的效果，尤其SVM是比较稳健的分类方法。比如ENVI中监督分类就有这两类分类方法。不过ENVI中的神经网络似乎有点问题，不太容易收敛。另一类方法则是一楼提到的面向对象的分类方法。首先将同质区域进行分割、合并。

数据挖掘的常用方法有：神经网络方法 神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。

决策树：在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。

常用的遥感数据的专题分类方法有多种，从分类判别决策方法的角度可以分为统计分类器、神经网络分类器、专家系统分类器等；从是否需要训练数据方面，又可以分为监督分类器和非监督分类器。

相关问答

Q1: 面向对象的遥感解译与传统的遥感影像信息有什么不同?

1、成像方式：卫星遥感图像通常是通过遥感卫星或航空平台上的传感器获取的，利用传感器对地球表面的电磁辐射进行感测。而普通图像一般是通过光学相机或摄像机等设备进行拍摄。

2、正是由于分辨率的差异，因此两者影像涵盖的区域大小不同，航空遥感影像涵盖的区域范围要小一些，因此卫星遥感影像解译更关注于大尺度上的分类、变化，而航空遥感影像的解译更关注于小尺度上的较为细微的变化。

3、而基于像素的遥感图像分类，你只能利用像素的光谱信息了，对于存在大量“同谱异质”（一样的光谱不一样的东西，比如遥感影像中很难区分的“裸地”和“道路”）和“同质异谱”（比如一个房子，房顶一半是黄的一半是蓝的。

4、) 面向对象的遥感影像分类方法能根据地类特点在不同尺度上提取地物信息，提高信息提取的精度。

5、传统的基于像素的遥感影像处理方法都是基于遥感影像光谱信息极其丰富，地物间光谱差异较为明显的基础上进行的。

Q2: “面向对象”的优缺点是?

面向对象的缺点：因为继承所以多指针操作多，CPU处理效率低。因为现在CPU性能高所以可以影响不大。

优：(1)是一种全新的系统分析设计方法（对象、类、结构属性、方法）(2)适用于各类信息系统的开发。(3)实现了对客观世界描述到软件结构的直接转换 ，大大减少后续软件开发量。

缺点：当软件规模庞大时，或者对软件的需求是模糊的或会承受时间而变化时，开发出的软件往往不成功；而且维护起来仍然很困难。

面向对象编程的性能牺牲是其缺点之一。由于面向更高的逻辑抽象层，使得在实现的时候，不得不做出性能上面的牺牲，有时候甚至是致命的。

缺点过度封装：使用OOP时，会把一些复杂的问题分拆抽象成较简单的独立对象，通过对象的互相调用去实现方案。但是，由于对象包含自己封装的数据，一个问题的数据集会被分散在不同的内存区域。

弊端是，没有人还记得面向对象原本要解决的问题是什么。

Q3: 面向遥感图像分类基于注意力机制,你有哪些了解算法?

1、改进过的平行管道方法基于每个图像波段内两类之间累积百分比直方图的最大差值自动分离已知目标类，这种分离值和图像波段都是自动选择的。他利用改进过的平行管道分类对TM遥感数据进行了森林覆盖分类，结果取得了较好的效果，提高了分类的精度。

2、计算机图像分类方法，常见的有两种，即监督分类和非监督分类。监督分类，首先要从欲分类的图像区域中选定一些训练样区，在这样训练区中地物的类别是已知的，用它建立分类标准，然后计算机将按同样的标准对整个图像进行识别和分类。

3、视觉解译：这是一种传统的方法，主要依赖于人的视觉和经验进行遥感图像解译，识别和分类地表特征。

4、其算法描述可见于一般的统计模式识别文献中。 一般通过简单的聚类方法得到的分类结果精度较低，因此很少单独使用聚类方法进行遥感数据专题分类。

Q4: 面向对象分类方法的优势

1、强调从现实世界中客观存在的事物（对象）出发来认识问题域和构造系统，使系统能更准确地反映问题域。

2、面向对象方法从对象出发，发展出对象，类，消息，继承等概念。面向对象方法的主要优点是：符合人们通常的思维方式；从分析到设计再到编码采用一致的模型表示具有高度连续性；软件重用性好。

3、优点：易维护 采用面向对象思想设计的结构，可读性高，由于继承的存在，即使改变需求，那么维护也只是在局部模块，所以维护起来是非常方便和较低成本的。

4、多态性允许每个对象以适合自身的方式去响应共同的消息。多态性增强了软件的灵活性和重用性。

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