遙感圖像分類

遙感圖像分類

主講人：目錄01注意力機(jī)制概述02權(quán)重平衡算法原理03遙感圖像分類方法04算法融合的優(yōu)勢(shì)分析05實(shí)驗(yàn)與結(jié)果評(píng)估06應(yīng)用前景與挑戰(zhàn)注意力機(jī)制概述

01注意力機(jī)制定義注意力機(jī)制起源于心理學(xué)領(lǐng)域，后被引入機(jī)器學(xué)習(xí)，用于模擬人類視覺(jué)注意力。注意力機(jī)制的起源01注意力機(jī)制通過(guò)賦予輸入數(shù)據(jù)不同的重要性權(quán)重，使模型能夠聚焦于關(guān)鍵信息。注意力機(jī)制的工作原理02在遙感圖像分類中，注意力機(jī)制幫助模型識(shí)別和強(qiáng)調(diào)圖像中的重要特征，提高分類精度。注意力機(jī)制在遙感圖像分類中的應(yīng)用03注意力機(jī)制在圖像處理中的應(yīng)用利用注意力機(jī)制，模型可以聚焦于圖像的關(guān)鍵區(qū)域，提高識(shí)別準(zhǔn)確率，如在人臉識(shí)別中的應(yīng)用。圖像識(shí)別01注意力機(jī)制幫助模型區(qū)分圖像中的前景和背景，實(shí)現(xiàn)更精細(xì)的圖像分割，例如在醫(yī)學(xué)影像分析中的應(yīng)用。圖像分割02通過(guò)注意力機(jī)制，模型能夠更準(zhǔn)確地定位和識(shí)別圖像中的多個(gè)目標(biāo)，如自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中的行人檢測(cè)。目標(biāo)檢測(cè)03注意力機(jī)制的優(yōu)勢(shì)減少計(jì)算資源消耗提高特征表達(dá)能力注意力機(jī)制能夠聚焦于圖像的關(guān)鍵區(qū)域，增強(qiáng)模型對(duì)重要特征的捕捉和表達(dá)。通過(guò)關(guān)注重要信息，注意力機(jī)制減少了對(duì)不相關(guān)數(shù)據(jù)的處理，從而降低了計(jì)算資源的消耗。增強(qiáng)模型泛化性注意力機(jī)制有助于模型更好地泛化到未見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)，提升遙感圖像分類的準(zhǔn)確性和魯棒性。權(quán)重平衡算法原理

02權(quán)重平衡算法概念權(quán)重平衡算法是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，旨在通過(guò)調(diào)整特征權(quán)重來(lái)優(yōu)化分類性能。算法的定義該算法通過(guò)最小化分類錯(cuò)誤率，實(shí)現(xiàn)對(duì)少數(shù)類別的更好識(shí)別，提升整體分類精度。算法的優(yōu)化目標(biāo)在遙感圖像分類中，權(quán)重平衡算法用于處理不同類別樣本數(shù)量不均衡的問(wèn)題。算法的應(yīng)用場(chǎng)景010203算法在分類中的作用權(quán)重平衡算法通過(guò)調(diào)整特征權(quán)重，優(yōu)化分類器性能，從而提升遙感圖像分類的準(zhǔn)確度。提高分類精度權(quán)重平衡有助于減少分類器在訓(xùn)練時(shí)的迭代次數(shù)，提高算法的訓(xùn)練效率，縮短模型開(kāi)發(fā)周期。加速訓(xùn)練過(guò)程算法通過(guò)平衡不同類別間的權(quán)重，有效避免模型對(duì)某一類別過(guò)度擬合，增強(qiáng)模型泛化能力。減少過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)算法優(yōu)化目標(biāo)01通過(guò)調(diào)整權(quán)重，算法旨在最小化遙感圖像分類中的誤差，提高分類精度。最小化分類誤差02優(yōu)化算法以減少計(jì)算時(shí)間，實(shí)現(xiàn)快速準(zhǔn)確的遙感圖像分類處理。提升分類速度03算法優(yōu)化目標(biāo)之一是提高模型對(duì)未知數(shù)據(jù)的泛化能力，確保分類結(jié)果的穩(wěn)定性。增強(qiáng)泛化能力遙感圖像分類方法

03傳統(tǒng)分類方法通過(guò)已知樣本訓(xùn)練模型，如最大似然分類器，實(shí)現(xiàn)對(duì)遙感圖像的像素點(diǎn)進(jìn)行分類。監(jiān)督分類01無(wú)需預(yù)先標(biāo)記樣本，利用聚類算法如K-means對(duì)圖像進(jìn)行自然分組，識(shí)別不同地物類型。非監(jiān)督分類02融合注意力機(jī)制的分類方法01空間注意力機(jī)制通過(guò)突出圖像中的關(guān)鍵區(qū)域，提高分類精度，例如在遙感圖像中識(shí)別特定地物。02通道注意力關(guān)注不同特征通道的重要性，優(yōu)化特征表示，如在多光譜遙感圖像中區(qū)分植被和建筑物。03自注意力機(jī)制允許模型在處理遙感圖像時(shí)考慮全局依賴關(guān)系，增強(qiáng)分類模型的全局感知能力。04將注意力機(jī)制與深度學(xué)習(xí)模型結(jié)合，如CNN，可以提升遙感圖像分類的性能，例如在土地覆蓋分類中實(shí)現(xiàn)更精細(xì)的識(shí)別?？臻g注意力機(jī)制通道注意力機(jī)制自注意力機(jī)制注意力機(jī)制與深度學(xué)習(xí)結(jié)合權(quán)重平衡算法的集成集成學(xué)習(xí)方法通過(guò)集成多個(gè)分類器的預(yù)測(cè)結(jié)果，提高遙感圖像分類的準(zhǔn)確性和魯棒性。自適應(yīng)權(quán)重調(diào)整根據(jù)分類器在特定數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)，動(dòng)態(tài)調(diào)整其權(quán)重，以達(dá)到最佳分類效果。多尺度特征融合結(jié)合不同分辨率的遙感圖像特征，通過(guò)權(quán)重平衡算法集成，提升分類的細(xì)節(jié)和整體性能。算法融合的優(yōu)勢(shì)分析

04提高分類精度結(jié)合不同傳感器數(shù)據(jù)，如光學(xué)和雷達(dá)數(shù)據(jù)，可提升遙感圖像分類的細(xì)節(jié)和準(zhǔn)確性。融合多源數(shù)據(jù)不同算法提取的特征互補(bǔ)，融合后能更全面地描述地物，從而提高分類精度。利用互補(bǔ)特征算法融合有助于過(guò)濾掉單一算法可能引入的噪聲，使分類結(jié)果更加穩(wěn)定可靠。減少噪聲影響降低計(jì)算復(fù)雜度算法融合通過(guò)共享特征，減少模型參數(shù)數(shù)量，從而降低計(jì)算復(fù)雜度，提高運(yùn)算效率。減少模型參數(shù)算法融合有助于優(yōu)化計(jì)算資源分配，集中處理關(guān)鍵信息，避免冗余計(jì)算，提升效率。優(yōu)化資源分配融合不同算法的決策過(guò)程，可以簡(jiǎn)化整體的分類流程，減少不必要的計(jì)算步驟。簡(jiǎn)化決策過(guò)程增強(qiáng)模型泛化能力利用多源數(shù)據(jù)融合結(jié)合不同傳感器數(shù)據(jù)，如光學(xué)與雷達(dá)數(shù)據(jù)，可提高分類精度，增強(qiáng)模型對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景的適應(yīng)性。集成學(xué)習(xí)方法通過(guò)集成多個(gè)分類器的預(yù)測(cè)結(jié)果，可以有效減少過(guò)擬合，提升模型在未知數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)算法結(jié)合將深度學(xué)習(xí)的特征提取能力與傳統(tǒng)算法的規(guī)則性結(jié)合，可以提高模型的泛化能力和解釋性。實(shí)驗(yàn)與結(jié)果評(píng)估

05實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)01選擇合適的遙感數(shù)據(jù)根據(jù)研究目標(biāo)選擇多光譜、高光譜或合成孔徑雷達(dá)(SAR)等遙感數(shù)據(jù)，以獲取最佳分類效果。03劃分訓(xùn)練與測(cè)試集將遙感圖像數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，確保兩者的代表性，以評(píng)估分類模型的泛化能力。02確定分類算法選擇支持向量機(jī)(SVM)、隨機(jī)森林或深度學(xué)習(xí)方法等，根據(jù)數(shù)據(jù)特性確定最合適的分類算法。04參數(shù)優(yōu)化與交叉驗(yàn)證通過(guò)調(diào)整分類器參數(shù)并使用交叉驗(yàn)證方法，提高模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。結(jié)果對(duì)比分析通過(guò)混淆矩陣分析，對(duì)比不同算法在遙感圖像分類中的精度，如支持向量機(jī)與深度學(xué)習(xí)方法。分類精度評(píng)估對(duì)比不同特征提取技術(shù)在遙感圖像分類中的表現(xiàn)，如主成分分析與小波變換。特征提取效果記錄并比較不同分類算法處理遙感圖像所需的時(shí)間，評(píng)估算法效率。運(yùn)行時(shí)間對(duì)比利用圖表展示不同算法分類結(jié)果的對(duì)比，直觀顯示分類效果的優(yōu)劣。分類結(jié)果可視化算法性能評(píng)估通過(guò)混淆矩陣計(jì)算準(zhǔn)確率和召回率，評(píng)估算法對(duì)遙感圖像分類的精確度和完整性。準(zhǔn)確率和召回率采用k折交叉驗(yàn)證方法，確保算法評(píng)估結(jié)果的穩(wěn)定性和可靠性，減少過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)。交叉驗(yàn)證繪制接收者操作特征曲線(ROC)，通過(guò)曲線下面積(AUC)評(píng)估分類器性能的優(yōu)劣。ROC曲線分析應(yīng)用前景與挑戰(zhàn)

06行業(yè)應(yīng)用前景遙感技術(shù)在農(nóng)業(yè)中用于監(jiān)測(cè)作物生長(zhǎng)狀況，預(yù)測(cè)產(chǎn)量，及時(shí)發(fā)現(xiàn)病蟲(chóng)害，提高農(nóng)業(yè)管理效率。農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)遙感圖像能夠快速提供災(zāi)害現(xiàn)場(chǎng)信息，如洪水、地震后的損害評(píng)估，為救援和重建工作提供支持。災(zāi)害管理通過(guò)遙感圖像分析，城市規(guī)劃者可以獲取城市擴(kuò)張、交通流量等數(shù)據(jù)，為城市規(guī)劃提供科學(xué)依據(jù)。城市規(guī)劃010203面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)獲取與處理實(shí)時(shí)處理能力多源數(shù)據(jù)融合算法的準(zhǔn)確性和效率遙感圖像分類依賴大量高質(zhì)量數(shù)據(jù)，獲取和處理這些數(shù)據(jù)是技術(shù)上的主要挑戰(zhàn)之一。開(kāi)發(fā)高準(zhǔn)確率且計(jì)算效率高的分類算法是當(dāng)前遙感領(lǐng)域面臨的重要技術(shù)難題。整合不同來(lái)源和類型的遙感數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)有效融合，是提升分類性能的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，實(shí)時(shí)處理大量遙感數(shù)據(jù)以滿足快速響應(yīng)需求成為技術(shù)挑戰(zhàn)。未來(lái)研究方向隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法提高遙感圖像分類的精度和效率成為研究熱點(diǎn)。深度學(xué)習(xí)在遙感圖像分類中的應(yīng)用01研究如何有效整合不同來(lái)源和類型的遙感數(shù)據(jù)，以提升分類結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。多源遙感數(shù)據(jù)融合技術(shù)02開(kāi)發(fā)實(shí)時(shí)處理技術(shù)，使遙感圖像分類能夠即時(shí)應(yīng)用于災(zāi)害監(jiān)測(cè)、環(huán)境變化等領(lǐng)域。實(shí)時(shí)遙感圖像處理03探索自動(dòng)化和智能化的遙感圖像分類方法，減少人工干預(yù)，提高分類效率和準(zhǔn)確性。遙感圖像分類的自動(dòng)化與智能化04遙感圖像分類(1)

內(nèi)容摘要

01內(nèi)容摘要

遙感技術(shù)是一種通過(guò)傳感器收集地球表面信息的技術(shù)，而遙感圖像分類則是利用這一技術(shù)獲取特定類別信息的重要過(guò)程。隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展，遙感圖像分類的應(yīng)用范圍也越來(lái)越廣泛，為各個(gè)領(lǐng)域提供了大量有價(jià)值的信息。本文將介紹遙感圖像分類的基本概念、技術(shù)方法和應(yīng)用領(lǐng)域。遙感圖像分類概述

02遙感圖像分類概述

遙感圖像分類是指通過(guò)對(duì)遙感圖像進(jìn)行處理和分析，將圖像中的像素或區(qū)域劃分為不同的類別。這些類別可以是地形、植被、水體、建筑物等。遙感圖像分類是遙感應(yīng)用中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，有助于提取特定類別的信息，為決策提供支持。遙感圖像分類的技術(shù)方法

03遙感圖像分類的技術(shù)方法

1.監(jiān)督分類監(jiān)督分類是一種基于已知訓(xùn)練樣本的遙感圖像分類方法，它通過(guò)選擇具有代表性的訓(xùn)練樣本，對(duì)分類器進(jìn)行訓(xùn)練，然后利用訓(xùn)練好的分類器對(duì)未知樣本進(jìn)行分類。常見(jiàn)的監(jiān)督分類方法包括最大似然法、決策樹(shù)分類等。2.非監(jiān)督分類非監(jiān)督分類是一種無(wú)需訓(xùn)練樣本的分類方法，它根據(jù)像素之間的特征相似性，將像素劃分為不同的類別。非監(jiān)督分類的代表方法包括聚類分析和動(dòng)態(tài)聚類等。3.混合分類方法非監(jiān)督分類是一種無(wú)需訓(xùn)練樣本的分類方法，它根據(jù)像素之間的特征相似性，將像素劃分為不同的類別。非監(jiān)督分類的代表方法包括聚類分析和動(dòng)態(tài)聚類等。

遙感圖像分類的應(yīng)用領(lǐng)域

04遙感圖像分類的應(yīng)用領(lǐng)域

遙感圖像分類在城市規(guī)劃領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用，通過(guò)遙感圖像分類，可以識(shí)別城市中的綠地、道路、建筑物等類型，為城市規(guī)劃提供重要依據(jù)。1.城市規(guī)劃

遙感圖像分類在生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)領(lǐng)域具有重要作用，通過(guò)識(shí)別植被類型、濕地、水域等信息，可以監(jiān)測(cè)生態(tài)環(huán)境變化，為環(huán)境保護(hù)提供數(shù)據(jù)支持。3.生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)

遙感圖像分類在農(nóng)業(yè)管理領(lǐng)域具有重要意義，通過(guò)識(shí)別農(nóng)作物類型、生長(zhǎng)狀況等信息，可以指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。2.農(nóng)業(yè)管理結(jié)論

05結(jié)論

遙感圖像分類是遙感技術(shù)中的重要環(huán)節(jié)，對(duì)于提取特定類別的信息具有重要意義。隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展，遙感圖像分類的方法和應(yīng)用領(lǐng)域也在不斷創(chuàng)新和拓展。未來(lái)，遙感圖像分類將在更多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，為人類社會(huì)帶來(lái)更多的便利和效益。遙感圖像分類(2)

遙感圖像分類的基本原理

01遙感圖像分類的基本原理

對(duì)原始遙感圖像進(jìn)行輻射校正、幾何校正等處理，提高圖像質(zhì)量。2.預(yù)處理從遙感圖像中提取地物的光譜、紋理、形狀等特征。3.特征提取利用衛(wèi)星、飛機(jī)等遙感平臺(tái)獲取地表的遙感圖像。1.數(shù)據(jù)采集

遙感圖像分類的基本原理

根據(jù)地物的特征，選擇合適的分類器進(jìn)行分類。4.分類器設(shè)計(jì)

對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行精度評(píng)估，優(yōu)化分類模型。5.分類結(jié)果評(píng)估遙感圖像分類的應(yīng)用領(lǐng)域

02遙感圖像分類的應(yīng)用領(lǐng)域

1.資源調(diào)查通過(guò)遙感圖像分類，可以快速、準(zhǔn)確地獲取土地利用類型、植被覆蓋度、土壤類型等信息，為土地資源管理、城市規(guī)劃等提供科學(xué)依據(jù)。

2.環(huán)境監(jiān)測(cè)利用遙感圖像分類，可以監(jiān)測(cè)地表水體、植被、大氣等環(huán)境要素的變化，為環(huán)境保護(hù)、生態(tài)修復(fù)等提供數(shù)據(jù)支持。3.災(zāi)害預(yù)警通過(guò)遙感圖像分類，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)森林火災(zāi)、洪水、地震等自然災(zāi)害，為災(zāi)害預(yù)警和應(yīng)急救援提供有力支持。遙感圖像分類的應(yīng)用領(lǐng)域

4.軍事應(yīng)用遙感圖像分類在軍事領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用，如目標(biāo)識(shí)別、戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)分析、敵情偵查等。

5.氣象預(yù)報(bào)遙感圖像分類可以輔助氣象預(yù)報(bào)，提高預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率。遙感圖像分類的發(fā)展趨勢(shì)

03遙感圖像分類的發(fā)展趨勢(shì)

1.深度學(xué)習(xí)與遙感圖像分類隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，深度學(xué)習(xí)在遙感圖像分類中的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。通過(guò)深度學(xué)習(xí)，可以自動(dòng)提取地物的特征，提高分類精度。

2.多源數(shù)據(jù)融合將遙感圖像與其他數(shù)據(jù)（如光學(xué)圖像、激光雷達(dá)數(shù)據(jù)等）進(jìn)行融合，可以提高分類精度和可靠性。3.人工智能與遙感圖像分類人工智能技術(shù)在遙感圖像分類中的應(yīng)用逐漸深入，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等算法在分類中的應(yīng)用。遙感圖像分類的發(fā)展趨勢(shì)隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，實(shí)時(shí)遙感圖像分類成為可能。實(shí)時(shí)分類可以為災(zāi)害預(yù)警、環(huán)境監(jiān)測(cè)等提供快速、準(zhǔn)確的信息。4.實(shí)時(shí)遙感圖像分類

遙感圖像分類(3)

遙感圖像分類的定義與重要性

01遙感圖像分類的定義與重要性

遙感圖像分類是指利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)從衛(wèi)星或航空器上獲取的遙感圖像進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別和分類的過(guò)程。這一過(guò)程旨在從復(fù)雜的地表環(huán)境中提取出有用的信息，以便進(jìn)行進(jìn)一步的分析和應(yīng)用。遙感圖像分類對(duì)于促進(jìn)資源的有效利用、提高環(huán)境保護(hù)的效率以及增強(qiáng)災(zāi)害預(yù)防和應(yīng)對(duì)能力具有重要意義。遙感圖像分類的基本原理

02遙感圖像分類的基本原理

遙感圖像分類依賴于多種遙感數(shù)據(jù)類型，主要包括多光譜圖像、高分辨率圖像、熱紅外圖像以及合成孔徑雷達(dá)（SAR）圖像等。這些數(shù)據(jù)提供了關(guān)于地表不同物體的豐富信息，通過(guò)合適的預(yù)處理步驟，如輻射校正、大氣校正、幾何校正等，可以確保分類結(jié)果的準(zhǔn)確性。遙感圖像分類的關(guān)鍵步驟

03遙感圖像分類的關(guān)鍵步驟

1.數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理2.特征選擇3.分類器設(shè)計(jì)包括遙感數(shù)據(jù)的獲取、數(shù)據(jù)的預(yù)處理以及特征的提取。選擇能夠反映地表物體特性的特征，如顏色、紋理、形狀等。根據(jù)所選特征選擇合適的分類算法，如支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林、深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)等。遙感圖像分類的關(guān)鍵步驟

4.模型訓(xùn)練與驗(yàn)證使用標(biāo)記好的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練分類模型，并通過(guò)交叉驗(yàn)證等方法評(píng)估模型的性能。

將分類結(jié)果應(yīng)用于實(shí)際場(chǎng)景，如農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)、城市規(guī)劃、災(zāi)害評(píng)估等。5.結(jié)果解釋與應(yīng)用遙感圖像分類的關(guān)鍵技術(shù)

04遙感圖像分類的關(guān)鍵技術(shù)通過(guò)調(diào)整模型參數(shù)來(lái)優(yōu)化分類性能，提高分類的準(zhǔn)確性和可靠性。3.超參數(shù)優(yōu)化

如何有效地從原始數(shù)據(jù)中提取有用特征是遙感圖像分類的關(guān)鍵。1.特征工程

不同的分類算法適用于不同類型的數(shù)據(jù)和任務(wù)，選擇適當(dāng)?shù)哪Ｐ褪浅晒Ψ诸惖那疤帷?.模型選擇

遙感圖像分類的關(guān)鍵技術(shù)結(jié)合多個(gè)分類器的優(yōu)點(diǎn)，提高整體的分類性能和魯棒性。4.集成學(xué)習(xí)方法

遙感圖像分類的實(shí)際應(yīng)用

05遙感圖像分類的實(shí)際應(yīng)用

遙感圖像分類有助于監(jiān)測(cè)森林覆蓋變化、水體污染情況以及野生動(dòng)植物的棲息地變化等，為生態(tài)保護(hù)和恢復(fù)工作提供支持。2.生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)在自然災(zāi)害發(fā)生前，通過(guò)遙感圖像分類可以快速識(shí)別受影響區(qū)域，為救援行動(dòng)和災(zāi)后重建提供重要信息。3.災(zāi)害預(yù)警與評(píng)估通過(guò)遙感圖像分類，可以精確地識(shí)別不同類型的土地覆蓋，為土地資源的管理和規(guī)劃提供科學(xué)依據(jù)。1.土地覆蓋分析

結(jié)語(yǔ)

06結(jié)語(yǔ)

遙感圖像分類是遙感技術(shù)中最為核心的應(yīng)用之一，它不僅推動(dòng)了遙感技術(shù)的發(fā)展，也為地球科學(xué)的研究和應(yīng)用帶來(lái)了革命性的變化。隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷進(jìn)步，遙感圖像分類的精度和效率將得到進(jìn)一步提升，為人類社會(huì)的發(fā)展做出更大的貢獻(xiàn)。遙感圖像分類(4)

遙感圖像分類的背景

01遙感圖像分類的背景

1.我國(guó)自然資源管理需求隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，土地資源、水資源、森林資源等自然資源的管理和保護(hù)任務(wù)日益繁重。遙感圖像分類技術(shù)能夠快速、準(zhǔn)確地獲取地表物體的信息，為自然資源管理者提供科學(xué)依據(jù)。

環(huán)境保護(hù)是我國(guó)的一項(xiàng)長(zhǎng)期戰(zhàn)略任務(wù)，遙感圖像