面向对象监督分类方法，面向对象法的适用范围

基于面向对象分类方法的SPOT5影像土地利用信息提取研究——以河南省...

土地利用变化信息提取 变化信息提取采用计算机自动提取和人工交互解译两种方法进行，两种方法互为补充，互为验证，以减少变化信息的遗漏和伪变化图斑。 1 变化信息的提取 变化信息的自动提取包括变化信息的增强和使用分类法提取变化信息并输出矢量文件两个步骤。

随着高分辨率卫星的发展，仅使用图像光谱信息进行分类识别已远远不够，德国DefiniensImaging公司最近新推出了面向对象的遥感图像分类软件ECOGNATION，它不仅考虑地物的光谱特征，还统计地物形状、大小、纹理及相邻关系等，使分类结果更加精确。

利用OLE自动化开发 建立Mapinfo自动化对象 基于OLE自动化的开发就是编程人员通过标准化编程工具如VC、VB、Delphi、PB等建立自动化控制器，然后通过传送类似MapBasic语言的宏命令对Mapinfo进行操作。实际上是将Mapinfo用作进程外服务器，它在后台输出OLE自动化对象，供控制器调用它的属性和方法。

相关问答

Q1: 面向对象的土地退化信息提取方法

面向对象的土地退化信息提取技术流程如图 3 -9 所示。

提取方法：主成分分析法。 根据所建的相关分析数据库特点近似于等距离取值以及研究的目的，采用因子分析中的主成分分析法(表4-13)，提取几个不相关的潜在综合性指标，而保持其原始指标所提供的大量信息，分析植被覆盖率、喀斯特面积、河网密度、未利用地、耕地、平均海拔高程、土地垦殖率、草地、≥25。

RWEQ模型中，各因子的提取具体包括气候因子WF的提取、土壤可蚀性因子EF的提取、土壤结皮因子SCF的提取、植被覆盖度因子C的提取和地表粗糙度因子K’的提取。这些因子的计算方法和公式在模型中详细说明。

采用自上而下与自下而上相结合的方式，以中高分辨率遥感影像为基础数据，采取多尺度数据综合、多元数据融合、数据抽样等技术为核心，构建国家尺度土地资源信息获取与快速更新技术体系，实现为土地资源宏观管理提供持续信息和技术支撑的目标。

从遥感数据提取专题信息，目前主要有三种方式：目视解译、人机交互和计算机自动分类与提取。目视解译是最直观、最简便的图像信息提取方法。全数字人机交互是利用地理信息系统软件对图像进行解译，该方法的成熟与广泛应用主要是在近10年左右的时间内。

Q2: 什么是遥感影像分类

1、遥感影像分类是指利用计算机技术对遥感影像进行自动或半自动的分类处理，以识别和区分影像中的不同地物或现象。这种分类技术广泛应用于资源调查、环境监测、城市规划、灾害评估等领域，为决策者提供准确、及时的信息支持。

2、遥感影像的分类方式多样，主要包括主动遥感与被动遥感两大类。主动遥感技术是指利用发射器主动向目标发射电磁波，并接收反射波进行信息获取的技术。例如雷达遥感就是典型的主动遥感技术。而被动遥感则是通过接收来自地球表面的自然辐射进行信息获取，比如我们熟知的可见光、近红外、热红外等波段遥感技术。

3、遥感影像成像方式主要分为航空摄影成像、数字摄影成像、航空扫描成像以及航空微波雷达成像。航空摄影成像是通过成像设备获取物体的影像技术。传统摄影成像利用光学镜头和放置在焦平面的感光胶片记录物体影像。而数字摄影则采用放置在焦平面的光敏元件，通过光/电转换，以数字信号记录物体影像。

Q3: 【遥感入门系列】遥感分类技术之遥感解译

遥感解译是遥感图像分类技术的一部分，旨在通过计算机分析遥感图像中的光谱信息和空间信息，实现对地物的识别与分类。其主要分类方法和特点如下：主要分类方法 非监督分类：特点：不依赖先验知识，仅通过图像内地物的光谱或纹理信息进行特征提取，统计特征差异进行分类。常见方法：ISODATA、链状方法等。

遥感技术在获取信息方面发挥着重要作用，其中遥感分类技术是获取信息的关键手段。近年来，遥感图像分类成为研究热点，每年都有新的分类方法涌现。

遥感技术在获取信息方面，通过分析从遥感图像中获取的数据，实现对地物的分类和识别。这一过程不仅涉及到图像的物理基础，同时也包括了对数据的深入分析和算法的应用。在当前遥感技术的研究热点中，图像分类领域正不断涌现新的方法和理论。本文将对遥感图像分类的概述、特点、分类方法以及总结进行详述。

遥感解译是指利用遥感技术获取的遥感数据进行分析、处理和解释的过程。以下是关于遥感解译的详细解释：定义与目的：遥感解译旨在通过分析和处理遥感数据，提取地表信息，了解自然资源分布、环境变化等情况。应用领域：农业：用于准确测量农作物种植面积、识别病虫害等，提高农业生产的效率和准确性。

遥感解译是指利用遥感技术获取的遥感数据进行分析、处理和解释的过程。遥感解译可以帮助我们了解地表情况、自然资源分布、环境变化等多种信息。遥感技术已经成为现代勘探、地质和环境监测的重要工具。遥感解译技术的应用领域非常广泛，包括了农业、林业、地质、水文等多个领域。

航天遥感图像中提取的区域性线状影像，一般应通过航空遥感图像解译，进一步详细查明航天遥感影像内部结构、构造特点，与毗邻地区线状、环状及块状影像的相互关系。经解译的线状影像，应按地质属性进行分类、命名。

Q4: 国际上对计算机进行分类的依据

国际上根据计算机的性能指标和应用对象，将计算机分为超级计算机、大型计算机、小型计算机、微型计算机和工作站。

国际上对计算机进行分类的依据是计算机的性能指标和应用对象。具体来说：性能指标：计算机的性能指标包括运算速度、存储容量、输入输出能力等，这些指标决定了计算机的处理能力和适用范围。根据性能指标的不同，计算机可以被划分为不同的类别。应用对象：计算机的应用对象也是分类的重要依据。

国际上对计算机进行分类的依据是计算机的性能指标和应用对象。具体来说：性能指标：这一依据主要关注计算机的处理速度、存储容量、输入输出能力等硬件方面的性能。不同性能指标的计算机适用于不同的应用场景和需求。应用对象：这一依据则侧重于计算机的使用者和使用目的。

国际上对计算机进行分类的依据是：（C、计算机的性能）。国际上根据计算机的性能将计算机分为超级计算机、大型计算机、小型计算机、微型计算机、工作站和服务器。衡量计算机系统性能可采用各种尺度，但最为可靠的衡量尺度是时间。时间可根据计算方法给以不同的定义，如响应时间、CPU 时间等。

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