遥感信息提取

遥感信息提取（remote sensing information extraction），工学-航空宇航科学与技术-航天-〔航天技术应用〕-卫星遥感-遥感卫星应用，通过分析遥感影像中地物光谱、空间、纹理等信息，选取合适特征设定规则或算法，将影像中每个像元划分为不同类别，基于影像与实际地物的对应信息，完成遥感地理信息分类提取的过程。传统的遥感信息提取主要是基于数理统计与人工解译相结合的方法，这种方法充分利用人工交互的便捷性且算法趋向成熟，但是时间成本高、精度相对较低、对解译人员依赖性强，很大程度上不具备可重复性。基于光谱特征的信息提取方法在传统方法的基础上引入了各类空间特征（如纹理、形状等），进一步细化了地理信息提取方法。同时各种数学方法的引进，如模糊聚类方法、神经网络方法、小波和分形及深度学习等，从应用的角度为信息提取方法赋予了新的视角和研究思路。遥感信息提取遥感信息提取方法的探索可以归纳为三个阶段：基于专家知识的遥感信息提取、基于逻辑推理的遥感信息提取、基于人工智能机器学习的智能化信息提取。