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遥感图像分类技术综述
摘要：
本文综述了遥感图像分类技术的发展历程、分类方法和分类算法。遥感图像分类涉及到许多领域的知识，例如图像处理、模式识别、计算机视觉等。本文首先介绍了遥感图像分类技术的意义和发展历程，然后介绍了遥感图像分类的方法，包括有监督分类、无监督分类和半监督分类，最后详细介绍了遥感图像分类的算法，包括像元分类算法、基于对象的分类算法、深度学习分类算法等，并简要介绍了这些算法的优缺点，并举例说明了这些算法在实际应用中的效果和优缺点。本文旨在为遥感图像分类技术的研究和应用提供参考。
关键词：遥感图像分类技术；有监督分类；无监督分类；半监督分类；像元分类算法；基于对象的分类算法；深度学习分类算法。
Abstract:
Thispaperreviewsthedevelopmenthistory,classificationmethods,andclassificationalgorithmsofremotesensingimageclassificationtechnology.Remotesensingimageclassificationinvolvesknowledgeofmanyfields,suchasimageprocessing,patternrecognition,computervision,etc.Thispaperfirstlyintroducesthesignificanceanddevelopmenthistoryofremotesensingimageclassificationtechnology,andthenintroducesthemethodsofremotesensingimageclassification,includingsupervisedclassification,unsupervisedclassification,andsemi-supervisedclassification.Finally,thispaperelaboratelyintroducesthealgorithmsofremotesensingimageclassification,includingpixel-basedclassificationalgorithm,object-basedclassificationalgorithm,deeplearningclassificationalgorithm,etc.,andbrieflyintroducestheadvantagesanddisadvantagesofthesealgorithms,andexamplesofthesealgorithms'effectsandadvantagesanddisadvantagesinpracticalapplicationsaregiven.Thispaperaimstoprovidereferencefortheresearchandapplicationofremotesensingimageclassificationtechnology.
Keywords:remotesensingimageclassificationtechnology;supervisedclassification;unsupervisedclassification;semi-supervisedclassification;pixel-basedclassificationalgorithm;object-basedclassificationalgorithm;deeplearningclassificationalgorithm.
一、引言
遥感图像分类技术是利用遥感图像完成对地物的自动或半自动分类的技术，是遥感技术的核心内容之一。它不仅可以提取出遥感图像中各类不同地物信息，而且为遥感数据在环境监测、资源调查、城市规划、农业生产、灾害应急等领域的应用奠定了基础。随着遥感技术和计算机科学技术的不断发展，遥感图像分类技术也日趋成熟。本文将介绍遥感图像分类技术的发展历程、分类方法和分类算法，并探讨其在实际应用中的一些问题。
二、遥感图像分类方法
遥感图像分类方法可分为有监督分类、无监督分类和半监督分类三种。
2.1有监督分类
有监督分类是利用已知训练样本的分类标签对图像进行分类的方法。其主要流程是先收集一些具有代表性的地物样本，并将这些样本根据其类别进行标记。然后将这些已标记的样本作为训练集，对图像进行分类。
有监督分类方法的原理比较简单，而且具有较高的准确性。但是，这种方法需要大量的人工标注样本，而且样本的标注过程容易出错。此外，该方法适用于识别已知的地物类别，但是不能识别未知的地物类别。
2.2无监督分类
无监督