2、元启发式算法在卫星图像分割中的应用

元启发式算法在卫星图像分割中的应用

1. 卫星图像的基础知识

1.1 遥感图像的特征

遥感图像通常根据传感器技术分为四种不同特征：
- 空间分辨率 ：分辨率越高，图像中地球物体的细节就越多。最高分辨率可达几厘米，最低可达 9 公里。分辨率越低，捕获的面积就越大。
- 光谱分辨率 ：定义了传感器区分电磁光谱中不同波长（波段）的能力。分辨率越精细，收集的图像（波段）就越多，也就可以获得更多关于被感测物体对光反应的细节。有高光谱和多光谱两种技术，前者光谱分辨率可达 1 纳米，有数百个波段；后者光谱分辨率可达 100 纳米，波段较少。
- 时间分辨率 ：仅适用于卫星遥感，定义了重新访问地球同一地点所需的时间。重新访问特定区域所需的时间越短，时间分辨率就越高。
- 辐射特征 ：辐射分辨率指定了图像中亮度差异的感知程度，通过灰度值的级别数量来衡量。与辐射分辨率相关的最大值由位数（二进制数）定义。8 位表示有 256 个灰度值，16 位表示有 65,536 个灰度值。辐射分辨率越精细或越高，记录的反射波就越好，但测量数据的体积也会越大。

1.2 卫星图像的类型和来源

卫星图像有时由以特定速度和高度绕地球运行的卫星上的传感器捕获，轨道高度通常在 400 至 36,000 公里之间。有两种类型的卫星图像：
- 地球静止卫星图像 ：从 36,000 公里的高度拍摄，覆盖一个大的固定区域。例如著名的地球静止业务环境卫星（GOES），可以捕