遥感面向对象的分类，遥感面向对象分类的优缺点

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

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。

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。

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。

遥感无缝镶嵌与基于像素镶嵌的区别是：遥感无缝镶嵌更加精准。根据相关信息显示，遥感无缝镶嵌可以改善基于像素镶嵌中接缝偏移、地质界线延伸、影像错位等问题，为后期的图像处理创造良好的基础。

面向对象的处理方法中最重要的部分是图像分割。随着地球观测任务的逐步细化，高分辨率的遥感卫星图像得到了越来越广泛的应用。这给遥感图像分类方法带来了挑战。

相关问答

Q1: 高光谱影像分类技术研究现状_成像光谱技术

OMIS是20世纪70年代以来，在所研制的各类通用/专用航空扫描仪的基础上，为适应成像光谱技术的发展趋势而研制的一台光机扫描型高光谱成像仪。

光谱分辨率 高光谱成像技术采用的是光谱分辨率比较高的成像仪器，它能够获取较高的空间分辨率和光谱分辨率，从而实现对地物的精细识别和分类。

作为计算机成像技术与光谱技术相结合的产物，高光谱图像检测技术具有灵敏度高、取样量少、操作简便、连续监测等特点，其可通过探测目标的二维几何空间以及光谱信息，来获取高光谱分辨率的连续、窄波段的图像数据。

影像分光技术是高光谱航空遥感技术发展的主流。高光谱技术还应用于空间遥感。高光谱成像仪成像技术 高光谱图像技术是基于多个窄带的图像资料。

高光谱遥感的光谱信息反映了地物的物质结构，所以利用光谱信息可以定量地描述不同地物成分，从而达到利用光谱信息识别微量成分，甚至是地物化学成分。

Q2: 基于深度学习的高分辨率遥感图像识别与分类研究_遥感数字图像处理与分析...

1、在遥感图像处理方面，eCognition是PCIGeomatica公司的产品，它的主要特点在于基于影像空间和波谱两方面信息的信息提取。

2、遥感原理与技术：介绍遥感科学的基本原理和技术，包括遥感数据的获取、传感器类型与技术、遥感图像处理与解译等。

3、判断目标物的属性特征；二是遥感图像的光学处理，即采用光学仪器改进图像质量，压抑噪声，突出目标影像，提取有关信息；三是遥感图像的数字处理，即用计算机对数字化了的影像进行几何校正、增强等专门处理，达到提取目标物属性特征信息的目的。

4、遥感(RS)图像处理的过程分析 遥感数字图像处理的过程就是几何、辐射校正、信息定量化、信息复合、图像增强、信息特征提取、图像分类等一系列图像处理和分析技术研究，为各类型区的遥感综合调查提供优质图像的过程。

5、遥感图像处理可分为两类：一是为光学处理；二是遥感数字图像处理。遥感数字图像处理离不开计算机，因此又称为计算机图像处理。遥感数字图像处理，根据抽象程度不同可分为三个层次：狭义的图像处理、图像分析和图像解译。

6、以下是几种常用的遥感图像分类方法： 最大似然分类(maximum likelihood classification) 最大似然分类是一种基于贝叶斯判别准则的非线性监督分类方法，需要知道已知的或确定的训练样区典型标准的先验概率P(wi)和条件概率密度函数P(wi，x)。

Q3: 大家谈谈高分辨率(5米以下)遥感图像的分类的好方法

以下是几种常用的遥感图像分类方法： 最大似然分类(maximum likelihood classification) 最大似然分类是一种基于贝叶斯判别准则的非线性监督分类方法，需要知道已知的或确定的训练样区典型标准的先验概率P(wi)和条件概率密度函数P(wi，x)。

非监督分类最常用的统计方法是聚类分析，聚类分析是按照像元之间的相似程度来进行的一种多元统计分析方法。监督分类的缺点在于会有大量的像元没有分类。

微波雷达图像。微波可穿透云层，能分辨地物的含水量、植物长势、洪水淹没范围等情况。MSS和TM图像。MSS和TM图像由美国的陆地卫星（Landsat）提供。SPOT5图像。

但是由于QuickBird数据的空间分辨率很高，图像上地物景观的结构、形状、纹理和细节等信息都非常突出，而光谱分辨率不高，因此，在分类时不能仅依靠其光谱特征，更多的是要利用其几何信息和结构信息。

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。

传统的基于像素的遥感图像处理方法是基于遥感图像丰富的光谱信息和地面物体之间明显的光谱差异。

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