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基于纹理特征的遥感图像分类算法研究的综述报告
遥感图像分类是遥感技术中的重要应用之一，其目的是根据遥感图像提取出的特征，将图像分成不同的类别。在遥感图像分类中，纹理特征是常用的一种特征提取方法，因为它能够提取出图像中细节特征。本文将对基于纹理特征的遥感图像分类算法进行综述，包括算法思想和应用现状。
一、算法思想
1、纹理
纹理是指物体表面的规则或不规则的细节特征，是由空间或光谱变化产生的。在遥感图像中，纹理通常是指图像中物体表面亮暗变化的空间规律。
2、纹理特征提取
为了对遥感图像进行分类，需要从图像中提取出有意义的特征。提取纹理特征的方法有很多，其中常用的方法包括灰度共生矩阵（GLCM）、灰度差值矩阵（GDM）、灰度标准偏差、灰度平均值、局部二值模式（LBP）等。
3、纹理特征分析
纹理特征提取后，需要对提取出的特征进行分析，以便用于遥感图像的分类。纹理特征的分析方法主要有两种，一种是统计方法，通过统计纹理特征的均值、方差、相关系数等参数，得到对应的数值特征，另一种是基于模型的方法，建立一种纹理特征的数学模型，通过模型计算得到分类特征。
4、分类器
分类器是将提取出的纹理特征用于遥感图像分类的关键部分。常用的分类器有支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、决策树（DT）等。分类器的选择取决于数据的种类和数据量。
二、应用现状
1、海岸带遥感图像分类
海岸带遥感图像分类是一个非常重要的应用领域，纹理特征提取方法在海岸带遥感图像分类中应用广泛。在一些研究中，研究者使用局部二值模式（LBP）提取海岸带图像中的纹理信息，然后使用支持向量机（SVM）分类器对图像进行分类。
2、城市遥感图像分类
城市遥感图像分类是另一个广泛的应用领域。其中，纹理特征提取和分类方法一样广泛应用。如在一些研究中，研究者使用八个纹理特征来描述城市遥感图像中的不同文化活动区域，并使用支持向量机（SVM）分类器将图像分类。
3、农田遥感图像分类
在农田遥感图像分类的研究中，研究者通常使用灰度共生矩阵（GLCM）提取纹理特征，然后使用支持向量机（SVM）分类器将图像分类。在研究中，通过比较不同的纹理特征提取方法，发现灰度共生矩阵（GLCM）方法的分类精度较高。
三、总结
综上所述，纹理特征是遥感图像分类中常用的一种特征提取方法。纹理特征的提取和分析需要掌握一定的技术，同时分类器的选择和优化也是分类精度提高的关键。当前，基于纹理特征的遥感图像分类方法得到了广泛的应用，在海岸带、城市以及农田等不同的领域都取得了较好的结果，未来的发展将需要更加高效和准确的分类方法来满足实际需求。