光学遥感影像土地利用分类方法综述.pdfVIP

光学遥感影像土地利用分类方法综述--第1页

光学遥感影像土地利用分类方法综述

光学遥感影像土地利用分类方法是指利用遥感技术获取地面信息，通

过图像处理和分析手段，对土地利用类型进行分类和识别的方法。本

文对光学遥感影像土地利用分类方法进行了综述，介绍了其研究现状、

应用前景及未来研究方向。关键词：光学遥感影像，土地利用分类，

图像处理，应用前景，研究方向

随着科技的不断发展，遥感技术已成为获取地球表面信息的重要手段

之一。土地利用分类是遥感影像处理和分析的重要应用之一，对于城

市规划、土地资源管理和环境保护等领域具有重要意义。本文旨在综

述光学遥感影像土地利用分类方法的研究现状及应用前景，以期为相

关领域的研究和实践提供参考和借鉴。

光学遥感影像分类方法是指利用遥感影像的像素值特征，通过分类算

法将像素划分为不同的土地利用类型。常用的分类算法包括基于统计

学的分类算法、基于机器学习的分类算法和基于深度学习的分类算法

等。这些算法通过分析影像的光谱信息、纹理信息和空间信息等，实

现对土地利用类型的精细分类。

土地利用类型分类方法是根据土地利用的实际情况，将土地划分为不

同的类型，如林地、农田、草地、建设用地等。这些类型具有不同的

光学遥感影像土地利用分类方法综述--第1页

光学遥感影像土地利用分类方法综述--第2页

光谱特征和空间分布特征，因此可以通过对这些特征的分析，实现土

地利用类型的精细分类。

土地利用分类系统是指将土地利用类型进行系统化分类的体系，如联

合国粮食及农业组织（FAO）的土地覆盖类型分类系统、美国土地资

源司的土地利用分类系统等。这些分类系统将土地利用类型进行系统

化分类，为遥感影像的土地利用分类提供了重要的参考依据。在我国，

国家农业遥感中心也建立了一套适合我国国情的土地利用分类系统。

这些分类系统的应用，为土地利用遥感影像的处理和分析提供了基础

和支持。

基于传统统计学的土地利用分类方法是指利用统计学理论和方法对

遥感影像进行土地利用分类的方法。这类方法主要包括回归分析、聚

类分析、主成分分析等。通过这些方法的应用，可以提取出遥感影像

中的有用信息，并将其与已知的土地利用类型进行统计分析，从而实

现土地利用类型的分类和识别。

基于地理信息系统（GIS）的土地利用分类方法是指利用GIS技术对

遥感影像进行土地利用分类的方法。这类方法主要包括空间分析、叠

加分析、缓冲区分析等。通过这些方法的应用，可以结合已知的土地

利用类型和遥感影像数据，实现土地利用类型的精细分类和空间分布

光学遥感影像土地利用分类方法综述--第2页

光学遥感影像土地利用分类方法综述--第3页

分析。同时，GIS技术还可以与属性数据库、图形数据库等结合使用，

提高土地利用分类的准确性和效率。

本文对光学遥感影像土地利用分类方法进行了综述，介绍了其研究现

状、应用前景及未来研究方向。虽然已经有很多学者对光学遥感影像

土地利用分类方法进行了研究，但在实际应用中仍然存在一些问题和

不足之处。例如，如何提高分类的精度和效率、如何解决不同遥感数

据的兼容性问题等。因此，未来需要进一步深入研究，探索更加准确、

高效的土地利用分类方法和技术，以满足实际应用的需求。

随着遥感技术的迅速发展，遥感影像分类已成为土地资源调查、环境

监测、城市规划等领域的重要手段。传统的遥感影像分类方法主要基

于像素进行分类，但由于像素级别的特征表达较为有限，难以准确区

分不同类型的目标，因此面向对象的遥感影像分类方法逐渐得到广泛

应用。本文将介绍面向对象遥感影像分类的核心思想、背景知识、实

验设计与数据集、实验结果与分析以及应用前景与展望。