大家好，今天来为大家分享遥感分哪些的一些知识点，和遥感分类的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！
本文目录
一、测绘的分类
1、测绘成果目录汇交范围一、大地测量类：等级以上天文测量、三角测量、水准测量、卫星大地测量、重力测量、GPS测量、导线测量等所获取的测量成果的目录。
2、二、航摄与遥感类：以测绘为目的的航空摄影影像、卫星遥感影像、其它传感器遥感影像相片或数据的目录。
3、三、普通测绘类：各种国家基本比例尺地图、影像图及其数字化成果的目录。
4、四、专业测绘类：行政界线测绘、地籍测绘、房产测绘、海洋测绘、水下地形测量成果的目录。
二、遥感的六大标志是什么
形状是指地物外部轮廓的形状在影像上的反映。不同类型的地面目标有其特定的形状，因此地物影像的形状是目标识别的重要依据。
大小是指地物在像片上的尺寸，如长、宽、面积、体积等。地物的大小特征主要取决于影像比例尺。有了影像的比例尺，就能够建立物体和影像的大小联系。
色调是物体的电磁波特性在图像上的反映，在黑白像片上指黑白深浅程度。地物的形状、大小都要通过色调显示出来，所以色调特征是最基本的解译标志。
如排水性良好、干燥的、有机质成分低的土壤；中酸性岩浆岩、松散堆积物、大理岩、石英岩等一般具有浅色调。
如潮湿的、有机质成分高的土壤、煤层、基性、超基性岩浆均具有较深色调。
如石灰岩、白云岩、砂岩以及中基性岩浆岩等，变质岩中的变粒岩具有灰色色调。
在利用色彩判断地物时，要注意：
①多波段的彩色合成图像，不仅要了解地物的波谱特性，而且要知道彩色合成时波段影像与红、绿、蓝三色的对应关系
②彩红外图像：植被－红、水－蓝青、道路－灰白、建筑物－灰或浅蓝。
本影－指物体本身没有被光线直接照射到的部分，在像片上呈暗色调。它有助于建立像片的立体感。
落影－地物经光线照射投影于地面的物体阴影，在像片上呈暗色调，它有助于观察地物的侧面形态及一些细微特征。
水系标志在地质解译中应用最广泛，它可以帮助我们区分岩性、构造等地质现象。这里所讲的水系是水流作用所形成的水流形迹，即地面流水的渠道。它可以是大的江河，也可以是小的沟谷，包括冲沟、主流、支流、湖泊以至海洋等。在图像上可以呈现有水，也可以呈现无水。水系的级序，一般是从冲沟到主流，依次由小到大（1、2、3……）排列。
1、山顶形态。2、山坡形态。3、沟谷形态
三、遥感分类
遥感图形分类就是利用计算机通过对遥感图像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析，选择特征，将图像中各个像元按照某种规则或算法划分不同的类别，然后获得遥感图像中与实际地物的对应信息，从而实现遥感图像的分类。
1.监督分类(SupervisedClassification)，又称“训练分类法”，用被确认类别的样本像元去识别其他未知类别像元的过程，它就是在分类之前通过目视判读和野外调查，对遥感图像上某些样区中图像地物的类别属性有了先验知识，对每一种类别选取一定数量的训练样本，计算机计算每种训练样区的统计或其他信息，同时用这些种子类别对判决函数进行训练，使其符合于对各种子类别分类的要求；随后用训练好的判决函数去对其他待分数据进行分类，使每个像元和训练样本作比较，按不同的规则将其划分到与其最相似的样本类，以此完成对整个图像的分类。
2.非监督分类(UnsupervisedClassification)，非监督分类，也称“聚类分析”或“点群分类”。在多光谱图像中搜寻、定义其自然相似光诸集群的过程，它不必对图像地物获取先验知识，仅依靠图像上不同类地物光谱(或纹理）信息进行特征提取，再统计特征的差别来达到分类的目的，最后对已分出的各个类别的实际属性进行确认。
四、遥感传感器类型及特点
遥感传感器可以分为光学传感器、微波传感器和红外传感器等不同类型。
1.光学传感器：利用可见光和红外光通过大气层与地物进行相互作用，接收反射和发射的光信号。光学传感器主要包括相机、摄影机、光谱仪等，具有成像精度高、空间分辨率较好等特点。
2.微波传感器：利用微波与地物的相互作用，接收地物发射的微波信号，产生图像。微波传感器常见的有合成孔径雷达（SAR）、微波干涉仪等，具有穿透云层、观测环境条件差的优势。
3.红外传感器：利用地物辐射出来的红外辐射进行探测和测量，主要有热像仪、红外扫描仪等。红外传感器可以捕捉到地物的红外辐射能量，能够实现夜间观测、火灾监测等特殊任务。
这些传感器各有特点，可以根据不同的遥感需求进行选择和应用。
五、遥感指数分类
是一种基于遥感数据进行地物分类的方法，它通过计算不同地物在遥感图像上的特征指数，然后根据这些指数的差异进行分类。常用的遥感指数包括：
1.植被指数：如NDVI（NormalizedDifferenceVegetationIndex，归一化差值植被指数），用于反映植被的生长状况和分布。
2.水体指数：如MI（ModifiedInfrared，改进型红外指数），用于识别水体和湿润地表。
3.土壤指数：如SAVI（SoilAdjustedVegetationIndex，土壤调整植被指数），用于反映土壤水分状况。
4.建筑指数：如BI（BuildingIndex，建筑指数），用于识别城市中的建筑区域。
5.冰雪指数：如MWI（MeltwaterIndex，冰雪融化指数），用于识别冰雪覆盖区域。
6.岩石指数：如RI（RockIndex，岩石指数），用于识别岩石和裸露地表。等等。这些遥感指数可以根据实际需求和遥感图像的特点进行选择和计算，以实现对地物的准确分类。
关于本次遥感分哪些和遥感分类的问题分享到这里就结束了，如果解决了您的问题，我们非常高兴。