遥感影像信息提取技术与应用研究
随着遥感技术的不断发展，遥感数据的获取和处理能力逐渐提高，遥感影像信
息提取也得到了广泛应用。

本文将从遥感影像信息提取技术的基本原理、分类及应用领域等方面进行探讨。

一、遥感影像信息提取技术的基本原理
遥感影像信息提取技术是利用遥感影像下的信息进行分类、识别、提取以及建
模等操作。

它主要依赖于人工智能、模式识别、计算机视觉等技术，将遥感影像与基础地理数据进行结合并实现自动化处理。

遥感影像信息提取技术的基本原理包括：
1. 特征提取：在遥感影像处理中，首先需要识别并提取合适的特征，快速拆分
目标以及抑制背景噪声。

常用的特征提取方法包括：纹理特征提取、形状特征提取、谱特征提取等。

2. 图像处理：在特征提取后，需要对遥感影像采取各种处理后再进行特征提取。

例如进行滤波、几何变换、直方图均衡化、多尺度分析等处理。

3. 特征分类：提取到特征后，常采用分类方法进行判别和识别。

分类方法包括：支持向量机、决策树、人工神经网络等。

二、遥感影像信息提取技术的分类
遥感影像信息提取技术因其应用领域的不同，可分为聚类方法、物体识别方法、目标检测方法、变化检测方法、遥感镶嵌拼接等几类。

1. 聚类方法：聚类方法是一种无监督的遥感影像分类方法。

它根据遥感影像中
的相似性对数据样本进行聚类，划分出相同类别的像元。

2. 物体识别方法：物体识别方法是是遥感影像分类的重要手段。

利用物体在不
同波段的长波、红外辐射或者路径差等特征对目标进行区分。

3. 目标检测方法：目标物检测是建立在人工物品检测的基础之上的自动化检测算法。

通过对影像中的物体进行检测识别，实现对目标物的自动化提取。

4. 变化检测方法：变化检测是一种用于监测影像变化的技术。

根据影像时间序列进行对比，检测出其空间分辨率在比较大的范围内存在的变化。

5. 遥感镶嵌拼接：是指将多幅遥感影像数据进行融合处理。

该方法是将一幅影像小区域逐一进行配准然后进行拼接。

三、遥感影像信息提取技术的应用领域
遥感影像信息提取技术被广泛应用于区域分析、地质勘探、资源管理、环境监测、军事侦察等领域。

以下是遥感影像信息提取技术的具体应用：
1. 区域分析：在城市规划、土地利用、工程建设等领域，利用遥感影像信息提取技术，可以对这些区域进行合理规划，实现地理信息共享。

2. 地质勘探：遥感影像信息提取技术可以对裸露地标地形进行分析，地貌过程和水文系统进行定量分析，还可对地下矿产进行探测、定位和评估。

3. 资源管理：遥感影像信息提取技术可以监测农业、森林、水资源、动物和水利等，这样可以对资源进行管理和保护。

4. 环境监测：遥感影像信息提取技术可用于监测大气污染、遥感影像评估和海洋监测等，以实现环境保护。

5. 军事侦察：遥感影像信息提取技术被广泛应用于军事侦察领域，可进行情报搜集和目标定位，满足军事需求。

总之，遥感影像信息提取技术是一种高科技的技术手段，尤其随着人工智能、模式识别、计算机视觉等技术的飞速发展，这种技术在资源开发利用、环境保护等领域的应用会越来越广泛并会起到越来越重要的作用。