遥感图像分类方法的国内外研究现状与发展趋势
关键词：遥感图像、发展、分类、计算机3d走视图
一、遥感技术的发展现状
遥感技术正在进入一个能够快速准确地提供多种对地观测海量数据及应用研究的新阶段，它在近一二十年内得到了飞速发展，目前又将达到一个新的高潮。这种发展主要表现在以下4个方面：
1.多分辨率多遥感平台并存。空间分辨率、时间分辨率及光谱分辨率普遍提高目前，国际上已拥有十几种不同用途的地球观测卫星系统，并拥有全0．8～5m、多光谱3．3～30m的多种空间分辨率。遥感平台和传感器已从过去的单一型向多样化发展，并能在不同平台
上获得不同空间分辨率、时间分辨率和光谱分辨率的遥感影像。民用遥感影像的空间分辨率达到米级，光谱分辨率达到纳米级，波段数已增加到数十甚至数百个，重复周期达到几天甚至十几个小时。例如，美国的商业卫星ORBVIEW可获取lm空间分辨率的图像，通过任意方向旋转可获得同轨和异轨的高分辨率立体图像；美国EOS卫星上的MOiDIS-N传感器具有35个波段；
美国NOAA的一颗卫星每天可对地面同一地区进行两次观测。随着遥感应用领域对高分辨率遥感数据需求的增加及高新技术自身不断的发展，各类遥感分辨率的提高成为普遍发展趋势。
2.微波遥感、高光谱遥感迅速发展微波遥感技术是近十几年发展起来的具有良好应用前景的主动式探测方法。微波具有穿透性强、不受天气影响的特性，可全天时、全天候工作。微波遥感采用多极化、多波段及多工作模式，形成多级分辨率影像序列，以提供从粗到细的对地观测数据源。成像雷达、激光雷达等的发展，越来越引起人们的关注。例如，美国实施的航天飞机雷达地形测绘计划即采用雷达干涉测量技术，在一架航天飞机上安装了两个雷达天线，对同一地区一次获取两幅图像，然后通过影像精匹配、相位差解算、高程计算等步骤得到被观测地区的高程数据。高光谱遥感的出现和发展是遥感技术的一场革命。它使本来在宽波段遥感中不可探测的物质，在高光谱遥感中能被探测。高光谱遥感的发展，从研制第一代航空成像光谱仪算起已有二十多年的历史，并受到世界各国遥感科学家的普遍关注。但长期以来，高光谱遥感一直处在以航空为基础的研究发展阶段，且主要
集中在一些技术发达国家，对其数据的研究和应用还十分有限。近10年来情况出现了转机，
1999年末第一台中分辨率成像光谱仪(MODIS)随美国EOSAM-1平台进入轨道，“新千年计划”第一星EO一1携带两种高光谱仪随后进入了太空。此外，欧洲空间局的中分辨率成像光谱仪(MERI)、日本ADEOS一2卫星的全球成像仪(Gu)以及美国轨道图像公司的轨道观察者4号(ORB一ⅥE1孵4)均相继升空。一个高光谱星灿烂的局面将展现在我们面前，可望形成遥感的突破性发展。总之，不断提高传感器的性能指标，研制出新型传感器，开拓新的工作波段，获取更高质量和精度的遥感数据是今后遥感发展的一个必然趋势。
间建模等。
4.商业遥感时代的到来随着卫星遥感的兴起，计算机与通信技术的进步以及各时期军事情报部门的需要，数字成像技术有了极大的提高。世界各主要航天大国相继研制出各种以对地观测为目的的遥感卫星，并逐步向商用化转移。因此，国际上商业遥感卫星系统得到了迅速发展，产业界特别是私营企业直接参与或独立进行遥感卫星的研制、发射和运行，甚至提供端对端的服务，也是目前遥感发展的一大趋势。联合国制定的有关政策，在一定程度上鼓励了卫星公司制造商业高分辨率地球观测卫星的计划，这类卫星多为私营公司拥有，其地面分辨率为1～,5m。如美国的IKONOS系列、QUICKBIRD系列、ORBVIEW系列和以列的EROS
系列等。商业卫星遥感系统的特点是以应用为导向，强调采用实用技术系统和市场运行机制，注重配套服务和经济效益，成为非常重要的遥感信息的补充。、此外，商用小型地球观测卫星计划正在实施之中，这种小卫星具有灵活的指向能力，可以获取高空间分辨率的图像并快速传回到地面，它投资小、研制周期短，备受重视。
二、遥感图像计算机分类方法
从1946年2月14日，世界上第一台电脑ENIAC诞生在宾夕法尼亚大学。将近六十年过去了。计算机从以前简单的只会计算到如今的集工作、娱乐各种功能于一身，从以前的巨型机到现在的微型机，历经着翻天覆地的变化。面对这一个从满未知的领域，人们对其期待是
巨大的。个领域的发展都离不开计算的支持，将计算机技术引入遥感也是遥感技术发展的必然趋势。
第一种是象元光谱分类法，即只利用象元的光谱特征对各象元进行分类。这样分分类方法是现阶段比较简单的分类方法，也是计算集机分类中用的比较多的一种。这种方法实现比较简单，但是由于仅仅只运用了遥感图像的象元光谱特征这一种性质，而遥感图像中反应的其他大量的信息都被忽略，所以分类的精度不是很好，应用前景不是很广泛。
第二种是面向对象分类法。这种分类方法不仅是考虑到象元的光谱特性，而且同时也考虑到象元的空间关系，使得计算机在分类的时候能够收集到更多的信息。面相对象分类法在今年发展很快，出现了很多新的方法，例如：神经网络法、支持向量机SVM分类法、专家分类法。同时，为了是分类精度提高，还引进了小波分析思想、分区分类思想等。
三、遥感图像分类原理
通常我们所指的遥感图像是指卫星探测到的地物亮度特征,它们构成了光谱空间。每种地物有其固有的光谱特征,它们位于光谱空间中的某一点。但由于干扰的存在,环境条件的不同,例如:阴影,