遥感面向对象改进，遥感影像处理中存在的问题

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面向遥感图像分类基于注意力机制,你有哪些了解算法?

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。

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。

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。

Q1: 面向对象遥感图像分类与基于像素遥感图像分类相比有什么区别

1、这个问题比较大，写本书都没什么问题。我简单讲吧，就是分类的尺度不同。面向对象是基于设定的地物单元分类，考虑多种因素的综合关系，像素一般仅仅针对像素本身的灰度值分类。

2、面向对象的遥感高空间分辨率影像空间信息更加丰富，地物目标细节信息表达的更加清楚。

3、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: 航空遥感飞机与载荷不断改进

1、我国航空遥感经过50多年的发展，已经形成30余家拥有中小型遥感飞机的专门航空遥感单位，实现了无人机遥控、半自主、自主三种控制方式，载荷和巡航时间显著提高。

2、航空遥感又称机载遥感，是指利用各种飞机、飞艇、气球等作为传感器运载工具在空中进行的遥感技术，是由航空摄影侦察发展而来的一种多功能综合性探测技术。

3、航空遥感的分辨率通常较高，航天遥感的分辨率通常较低。

4、随着冷战的开始和战后航空技术的发展，一些新的课题出现在苏联材料工作者的议事日程上，例如高空喷气式飞机结构材料的开发。随着喷气式飞机速度的增加，飞机机身结构所承受的载荷逐渐增加。在这种情况下，木材已经不可能再利用了。

5、以无人驾驶飞机为空中遥感平台的技术，正是适应这一需要而发展起来的一项新型应用性技术，能够较好地满足现阶段我国对航空遥感业务的需求，对陈旧的地理资料进行更新。

6、航天遥感和航空遥感的区别在于工作平台不同。航空遥感：气球、飞机航天遥感：人造卫星、飞船、空间站、火箭航空遥感优点在于成本相对便宜、相同条件下成像效果受环境影响较小、成像较清晰、不受云层影响。

Q3: 遥感图像增强处理的目的与方法

地质信息遥感图像增强处理目的是通过选择合理的图像处理方法，改善图像的视觉效果，突出遥感地质调查所需要的有用信息。

目的：突出遥感图像中的某些信息，消弱或除去某些不需要的信息，使图像更易判读。

图像增强是指调整图像的亮度、对比度和色彩等参数，使图像更加生动和鲜明。图像增强的方法有很多，如灰度变换、直方图均衡化、色彩增强等，这些方法可以调整图像的亮度、对比度和色彩等参数，使图像更加生动和鲜明。

处理的目的是使遥感图像或资料更加适用于实际应用。图像处理中，输入的是质量较低的图像，输出的是改善质量后的图像。

空间域法主要是在空间域直接对图像的灰度系数进行处理；频率域法是在图像的某种变化域内，对图像的变化系数值进行某种修正，然后通过逆变换获得增强图像。

Q4: 面向对象的遥感解译与传统的遥感影像信息有什么不同?

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。

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。

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。

) 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。

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。

Q5: 遥感影像分类中,什么是面向对象分类???

面向对象的影像分析技术是在空间信息技术长期发展的过程中产生的，在遥感影像分析中具有巨大的潜力，要建立与现实世界真正相匹配的地表模型，面向对象的方法是目前为止较为理想的方法。

面向对象的遥感影像分类有两个独立的模块：对象生成 ( 影像分割) 与信息提取 ( 影像分类) ( Blaschket et al. ，2000； Metzler et al. ，2002) 。对象生成即采用多尺度分割技术生成同质对象，其是进行分类识别和信息提取的必要前提。

面向对象分类技术它主要分成两部分过程：影像对象构建和对象的分类。影像对象构建主要用了影像分割技术，常用分割方法包括基于多尺度的、基于灰度的、纹理的、基于知识的及基于分水岭的等分割算法。

利用遥感图像进行分类，就是对单个像元或比较匀质的像元组给出对应其特征的名称，其原理是利用图像识别技术实现对遥感图像的自动分类。

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