定量遥感信息提取技术的研究进展随着遥感技术和计算机技术的发展，遥感数据的数字化和自动化处理技术已经取得了长足的进展。

定量遥感信息提取技术便是其中一个重要的领域。

简言之，定量遥感信息提取技术是指通过遥感数据处理，对地面特征进行定量化分析，并给出与数量相关的信息结果。

比如，针对一个区域内的植被类型和覆盖度，计算出相应的植被指数（如NDVI）等等。

在许多领域中，如环境监测、资源管理、城市规划、灾害管理等，定量遥感信息提取技术都发挥了十分重要的作用。

接下来，我将分别从遥感影像分割、特征提取、分类器构建三方面，简单介绍一下该领域的研究进展。

遥感影像分割
遥感影像分割是指将遥感影像划分为不同的区域或对象，以进行进一步的特征提取和分类。

其基本思路为将影像分成若干个小块（即图像分割的过程），并对每个小块进行进一步的特征提取
和分类。

现有的分割算法主要包括基于区域、基于边缘、基于连
通性等等。

基于区域的分割方法，即将区域内的像素点组成一个连通区域，然后对每个区域进行相应的特征提取。

通过区域的相似性，即区
域内像素点的颜色、纹理等特征来定义区域。

这种方法可以有效
地降低图像中的噪声和不当干扰，减少误差。

基于边缘的分割方法则是将图像中的边界提取出来，并将其看
作是所求分割的边界。

边缘法主要通过梯度算子等方式检测影像
中的边缘，得出分割边界。

基于连通性的分割方法则是将图像中的像素点，组成互相相连
的像素块，每个像素块中的像素点具有相似的显著特征，然后根
据像素块的相似性将图像进行划分.
特征提取
在定量遥感信息提取领域中，提取地面特征是从遥感数据中获
取信息最重要的一步。

目前，主要的特征提取方法包括基于数学
统计方法、基于物理的方法、基于人工智能及机器学习等方法。

数学统计方法通过统计像素灰度或颜色、纹理等特征的分布、间接反映地面物体的属性。

物理方法是利用能见度或者达到地面
的辐射能等物理量，对地物的光谱辐射能量进行模拟，来分析地
物的各种属性。

人工智能与机器学习方法则是利用人工智能技术，训练出某一区域的像素点对应的区域类型并进行分类。

分类器构建
分类器构建是指将地面特征分类为不同的类型，它的目的是通
过对遥感数据进行分类，来对地物进行量化分析。

目前，主要的
分类方法包括监督分类、非监督分类、混合分类等。

监督分类是指在进行遥感影像分类时，使用有标记的已知数据
来训练分类器模型。

具体而言，是一些区域的地物类型和遥感影
像进行标记，然后根据标记进行分类。

非监督分类则是在未知或
缺少类标签的情况下，对影像进行自动的分类算法。

混合分类是监督和非监督分类的混合。

包括有自动分类拆分、专家交互分类、对顶分类等。

综上所述，定量遥感信息提取技术已经取得了长足的发展。

在未来，定量遥感信息提取技术将进一步应用于农业种植、生态监管、矿产资源管理和城市规划等多个领域，产生更加显著的社会经济效益。