遥感影像面向对象分类，遥感影像面向对象分类

遥感分类

1、常规遥感：又称宽波段遥感，波段宽度一般大于100nm，且波段在波谱上不连续。从大的研究领域可分为外层空间遥感、大气层遥感、陆地遥感、海洋遥感等。

2、遥感可以分为可见光遥感、红外遥感、多谱段遥感、紫外遥感和微波遥感。可见光遥感：应用比较广泛的一种遥感方式。对波长为0.4～0.7微米的可见光的遥感一般采用感光胶片（图像遥感）或光电探测器作为感测元件。

3、根据电磁辐射来源可以分为主动遥感和被动遥感。① 按遥感平台的高度分类：航天遥感、航空遥感和地面遥感。② 按所利用的电磁波的光谱段分类：可见光/反射红外遥感、热红外遥感、微波遥感三种类型。

4、从不同的角度，遥感有不同的分类方法。根据运载工具，遥感可分为航天遥感、航空遥感和近地遥感；根据辐射源，遥感可分为主动式遥感与被动式遥感。

5、监督分类器是遥感数据专题分类中最常用的一种分类器。和非监督分类器相比，监督分类器需要选取一定数量的训练数据对分类器进行训练，估计分类器中的关键参数，然后用训练后的分类器将像元划分到各类别。

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。

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。

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。

遥感图像的种类

在遥感应用中有按遥感平台类型分称航天、航空、地面遥感图像；按影像记录的电磁波波段分为紫外、可见光、近红外、热红外、微波图像和多波段、超多波段图像；按影像比例尺有大中、小比例尺图像。

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。 模糊分类(fuzzy classification) 模糊理论(fuzzy theory)是处理模糊性的理论的总称，它是以1965年由Zadeh提出的模糊集合论为基础的。

地面遥感平台（如卫星、飞机、无人机等）通常携带的传感器包括光学相机、红外相机、雷达等。这些传感器可以捕捉地表的特征，如地貌、植被、土地利用类型等。

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