遥感图像处理中的特征提取技术使
用教程
遥感图像处理是一种利用航天器或飞机上的传感器通过
接收地球表面反射或辐射的能量进行地球观测与地球表面
信息获取的科学技术。

遥感技术广泛应用于农业、林业、
地质勘探、环境监测等领域，为了更准确地获取地表信息，特征提取技术成为遥感图像处理中的重要环节。

本文将介
绍遥感图像处理中常用的特征提取技术，并提供相应的使
用教程。

一、像素级特征提取技术
像素级特征提取技术是指从遥感图像中提取单个像素的
特征信息。

常用的像素级特征提取技术有灰度级特征提取
和颜色特征提取。

1. 灰度级特征提取
灰度级特征提取是根据像素的灰度值来判断其特征属性。

常用的灰度级特征包括像素的亮度、纹理、形状等。

其中，像素的亮度可以通过计算灰度直方图或灰度矩来进行提取；
纹理特征可以通过灰度共生矩阵、小波变换等方法来提取；形状特征可以通过边缘检测、形态学操作等技术来提取。

2. 颜色特征提取
颜色特征提取是根据像素的颜色信息来判断其特征属性。

常用的颜色特征包括色调、饱和度、亮度等。

可以通过计
算像素的颜色直方图、颜色矩来提取颜色特征。

二、对象级特征提取技术
对象级特征提取技术是指从遥感图像中提取出具有独特
形态和位置特征的地物对象。

常用的对象级特征提取技术
有基于边缘提取的特征、基于区域分割的特征和基于形状
提取的特征等。

1. 基于边缘提取的特征
边缘是地物对象与背景之间的边界，通过提取边缘可以
获得地物对象的形态信息。

常用的边缘提取算法包括Canny边缘检测算法、Sobel算子、Prewitt算子等。

通过对遥感图像进行边缘提取，可以得到地物对象的轮廓信息。

2. 基于区域分割的特征
区域分割是将遥感图像划分为具有相似特征的连续区域的过程。

常用的区域分割算法有基于阈值的分割算法、基于区域增长的分割算法、基于边缘的分割算法等。

通过对遥感图像进行区域分割，可以得到地物对象的集合，并提取出地物对象的各种特征属性。

3. 基于形状提取的特征
地物对象具有独特的形状信息，通过提取形状特征可以获得地物对象的几何性质。

常用的形状特征提取算法有Hu矩特征、Zernike矩特征等。

通过对遥感图像中的地物对象进行形状特征提取，可以得到地物对象的形态属性。

三、深度学习在特征提取中的应用
近年来，深度学习在遥感图像处理领域取得了重要的突破。

深度学习模型能够自动学习并提取遥感图像中的特征信息，具有参数量大、学习能力强等优点。

常用的深度学习模型有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

1. 卷积神经网络
卷积神经网络是一种在遥感图像处理中广泛应用的深度学习模型。

通过卷积层、池化层和全连接层等结构，卷积神经网络能够有效地提取和学习遥感图像中的特征信息。

在遥感图像分类、目标识别等任务中，卷积神经网络已取得了很好的效果。

2. 循环神经网络
循环神经网络是一种适用于处理具有时间序列特征的深度学习模型。

在遥感图像处理中，循环神经网络可以对连续的遥感图像序列进行建模和分析，提取出地物对象在时间上的变化特征。

循环神经网络在遥感图像时序分析、监测等领域具有重要应用价值。

总结：
特征提取是遥感图像处理的关键步骤，对于获取地表信息具有重要意义。

本文介绍了遥感图像处理中常用的特征提取技术，包括像素级特征提取和对象级特征提取，并介绍了深度学习在特征提取中的应用。

通过合理选择和应用特征提取技术，可以更准确地分析和解读遥感图像，为地表信息的获取和应用提供有效支持。