影像分析方法涵蓋了多種領域，包括遙感影像分析、醫學影像分析以及更廣泛的套用，如動作分析等。這些方法各有特點，適用於不同的數據類型和分析需求。
遙感影像分析方法：
特徵提取：包括光譜特徵、空間特徵、極化特徵和時間特性。這些特徵通過目視解譯或計算機信息提取技術進行分析。
光譜特徵提取：通過計算不同波段下的反射率或輻射亮度來識別地表特徵。
主成分分析（PCA）：用於多波段數據降維，減少數據複雜性，幫助識別特定地物特徵。
紋理分析：研究地物在影像上的空間分布模式，常用方法包括灰度共生矩陣（GLCM）和紋理特徵提取。
分類和監督分類：使用已知地物類別的樣本數據訓練分類器，進行影像分類，常用算法包括支持向量機（SVM）和隨機森林。
醫學影像分析方法：
人工智慧模型套用：利用多個人工智慧模型進行影像分類及物件檢測，整合物件特徵進行量化轉換，並通過機器學習得到影像判讀結果。
動作分析中的影像套用：
細微動作分析和慢速攝影動作分析：通過高精度的攝影技術記錄和分析人的動作，適用於產品周期短、複雜性高的操作分析。
綜上所述，影像分析方法多樣，涵蓋了從遙感、醫學到動作分析等多個領域的套用。每種方法都有其特定的套用場景和技術要求。