遙感集成演算法

❶ 面向遙感圖像分類基於注意力機制，你有哪些了解演算法

傳統的基於像素的遙感圖像處理方法是基於遙感圖像豐富的光譜信息和地面物體之間明顯的光譜差異。對於只有幾個波段的高解析度遙感影像，傳統的分類方法會導致分類精度降低和大量的空間數據冗餘，分類結果往往是椒鹽圖像，不利於進行空間分析。為了解決這一傳統問題，模糊分類技術應運而生。模糊分類是一種圖像分類技術，它將任何范圍的特徵值轉化為0到1之間的模糊值，表示屬於某個指定類別的程度。

除此以外，所有這些背景信息在圖像分析中都非常重要，例如，城市綠地與一些濕地在光譜信息上相當相似，只要在面向對象的圖像分析中明確城市綠地的背景為城市地區，就可以很容易地區分綠地和濕地，在基於像素的分類中，幾乎不使用這種背景信息。面向對象的圖像分析技術是在空間信息技術的長期發展過程中產生的，在遙感圖像分析中具有很大的潛力。

到目前為止，面向對象的方法是一種比較理想的方法，可以建立一個與現實世界相匹配的地面模型。面向對象的處理方法中最重要的部分是圖像分割。隨著地球觀測任務的逐步細化，高解析度的遙感衛星圖像得到了越來越廣泛的應用。這給遙感圖像分類方法帶來了挑戰。現有的研究表明，基於像素的高解析度遙感圖像分類存在著明顯的局限性。近年來，基於對象的圖像分析（OBIA）被認為是遙感和地理信息科學的一個重要趨勢，在高解析度遙感圖像處理中變得越來越突出。