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基于特征的遥感影像分类方法及应用研究的综述报告
遥感影像分类是遥感技术中的一个重要领域，其应用广泛，涵盖了气象、土地利用、城市规划、农业等方面。对遥感影像进行分类可以得到大量的地理信息和资源分布数据，为资源管理和环境保护提供了重要支持。近年来，随着计算机技术的不断发展，遥感影像的分类方法也得到了广泛的研究和应用。
基于特征的遥感影像分类是一种重要的分类方法，其通过提取影像中的特定特征，再将其输入到分类器进行分类。这种方法不仅具有高精度和快速处理的特点，而且不需要对遥感影像像素进行前期处理。
特征提取是基于特征的遥感影像分类的关键步骤。常见的特征包括纹理特征、色彩特征、形状特征、空间特征等。其中，纹理特征是一种非常常用的特征。纹理特征是指影像中像素的空间分布规律，包括灰度共生矩阵(GLCM)、灰度直方图、Gabor滤波器等方法。色彩特征则是指影像中像素的颜色信息，包括RGB、HSI、YCbCr等颜色空间分别对应的红、绿、蓝三色通道，以及亮度、色相、强度等属性。形状特征是指影像中各个区域的形状特征，包括区域周长、面积、周长/面积比等。空间特征是指影像中各个区域的空间关系，包括线性、角度、尺度、局部上下文等。
基于特征的遥感影像分类方法的分类器分为有监督和无监督分类器。有监督分类器是指需要训练集进行模型训练的分类器，例如支持向量机、人工神经网络、决策树等。无监督分类器则是指不需要训练集进行模型训练，而是直接对影像进行聚类或分类，例如K均值、ISODATA等聚类方法。
基于特征的遥感影像分类方法的应用领域非常广泛。其可以应用于不同领域的遥感影像分类，如土地利用分类、植被分类和水资源分类等。例如，在农业领域，通过遥感影像分类可以对农田的类型、种植情况等进行分类，为农业管理提供重要参考。在城市规划领域，遥感影像可以帮助分析城市的用地、建筑物分布、密度和结构等，为城市规划提供有力支持。
综上所述，基于特征的遥感影像分类方法是当前遥感影像分类的重要方法之一。其通过提取影像中的特定特征对影像进行分类，具有高精度和快速处理的特点，广泛应用于多个领域。