11、利用机器学习技术进行遥感图像分类

利用机器学习技术进行遥感图像分类

1. 引言

土地利用和土地覆盖（LULC）描述了地球表面存在的不同土地特征。土地利用指的是土地用于各种目的的方式，如农业区、工业区和居民区；而土地覆盖则指土地的实际形态，如城镇、建成区、森林、水体和草地等。理解区域和全球层面的LULC，有助于研究一系列影响地球的现象，包括土地退化、人口迁移、气候变化和风暴等。LULC数据对于理解从气候变化到政策规划等诸多主题至关重要。政府组织利用LULC来制定政策、补贴、城市规划和发展，其他组织则将其用于评估作物生产力和产量、监测非法伐木和森林退化、保护重要野生动物栖息地、确定生态热点以及进行恢复和修复等。获取LULC数据最有效的方法是对传感器捕获的图像进行分类，该过程需要根据多种标准对像素进行分类，如光谱特征、指数和上下文数据等。

随着计算机技术和遥感技术的进步，遥感（RS）数据正迅速增长。通过LULC分类程序，像素被分类并赋予土地覆盖类别，如图1所示。LULC地图在地方、区域和国家层面的项目设计、管理和监测中至关重要，监测LULC模式的演变也十分关键。遥感是指从地面、空中或太空设备获取、处理、解释和永久存储图像的过程，可用于识别土地的各种用途。

图1：遥感过程

大数据和机器学习推动了众多领域的发展，受到数据科学家和其他专业人士的青睐。大数据指的是大量难以管理的结构化和非结构化数据，而机器学习是人工智能的一个子领域，使计算机能够从过去的知识和数据中自主学习。如今，遥感数据量巨大，常被视为大数据。由于其