第一章   緒論

1.1、研究的背景和意義

隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，遙感已逐步成為采集地球數(shù)據(jù)及其變化信息的重要技術(shù)手段和重要的信息來(lái)源，并在世界范圍內(nèi)以及我國(guó)的許多政府部門、科研單位和公司得到廣泛的應(yīng)用。由于不同領(lǐng)域遙感圖像的應(yīng)用對(duì)遙感圖像處理提出了不同的要求，所以圖像處理中重要的環(huán)節(jié)——圖像分類也就顯得尤為重要。

遙感圖像通過(guò)亮度值或像元值的高低差異( 反映地物的光譜信息) 及空間變化( 反映地物的空間信息) 來(lái)表示不同地物的差異。這是區(qū)分不同圖像地物的物理基礎(chǔ)。遙感圖像分類就是利用計(jì)算機(jī)通過(guò)對(duì)遙感圖像中各類地物的光譜信息和空間信息進(jìn)行分析，選擇特征，將圖像中每個(gè)像元按照某種規(guī)則或算法劃分為不同的類別，然后獲得遙感圖像中與實(shí)際地物的對(duì)應(yīng)信息，從而實(shí)現(xiàn)遙感圖像的分類。目前隨著各種新理論新方法的相繼涌現(xiàn)，遙感圖像存在多種分類方法，所以本文主要是選取幾種常用的監(jiān)督分類方法和ENVI EX提供的面向?qū)ο蠓诸惙椒ㄓ脤?shí)驗(yàn)結(jié)果表明它們之間存在的差異。

1.2、研究方法

(1)、本文從遙感圖像解譯的基本原理出發(fā)，闡述了ENVI軟件在遙感圖像解譯中使用的原理，并對(duì)其提供的方法進(jìn)行了詳細(xì)的解讀。

(2)、詳細(xì)敘述了ENVI EX提供的Feature Extraction工具即面向?qū)ο蠓诸惙椒ǖ氖褂谩?/span>

(3)、根據(jù)得到的分類結(jié)果，采用混淆矩陣和kappa系數(shù)對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行精度評(píng)價(jià)。從中得出一些結(jié)論，并對(duì)ENVI軟件在遙感圖像分類方法中提出可行性建議。

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