影像信息提取之——面向对象特征提取
高分ENVI-FX面向对象特征提取
高分ENVI-FX面向对象特征提取
实验报告五
项目高分ENVI-FX面向对象特征提取
姓名郭秋君
学号 2009043073 班级遥感科学与技术092 学院资源环境学院
指导老师夏志业
实验时间 2011年12月5日
一实验名称：
高分ENVI-FX面向对象特征提取
二实验目的：
熟悉高分ENVI-FX面向对象特征提取的过程和方法。
三实验数据：
快鸟数据qb_colorado.dat
四实验原理：面向对象分类计数集合邻近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素，充分利用高分辨率的全色和多光谱数据的空间、纹理和光谱信息对图像进行图像分割和分类，以高精度的分类过程或者矢量输出。
它主要包括两个过程：图像对象构建和对象的分类。
五实验过程：
1、ENVI ZOOM →点击File，打开qb_colorado.dat数据→Processing →Feature
Extraction（简称FX）→OK，进行分割阈值设定→next，设定合并阈值→完成
分类。
2、在界面中选择Classify by selecting examples
点击next，在Featrue Extraction 对话框中对不同种类创建规则（如图○3），并对照图中相应种类进行选择分类
3、在创建规则时，与之前方法类似。
4、输出特征提取后的图像。
六、实验心得：
通过本次上机实验，熟悉高分ENVI-FX面向对象特征提取的过程和方法，对面向对象的特
征提取有了进一步的认识和理解。
10-面向对象图像特征提取
第十章面向对象图像特征提取10.1面向对象图像分类技术面向对象分类技术集合临近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素，充分利用高分辨率的全色和多光谱数据的空间、纹理和光谱信息对图像分割和分类，以高精度的分类结果或者矢量输出。
它主要分成两个过程：图像对象构建和对象的分类。
FX的操作可分为两个部分：发现对象(Find Object)和特征提取(Extract Features)笈现对彖10.2 发现对象10.2.1 准备工作根据数据源和特征提取类型等情况，可以有选择地对数据进行一些预处理工作。
（1）空间分辨率的调整如果您的数据空间分辨率非常高、覆盖范围非常大，而提取的特征地物面积较大（如云、大片林地等），可以降低分辨率，提供精度和运算速度。
可利用ENVI 主菜单->Basic Tools->Resize Data 工具实现。
（2）光谱分辨率的调整如果您处理的是高光谱数据，可以将不用的波段除去。
可利用ENVI 主菜单->Basic Tool->layer stacking 工具实现。
（3）多源数据组合（4）空间滤波10.2.2 发现对象第一步启动FX 模块（1）在ENVI EX 中，选择File-Open, 打开图像文件qb_colorado.img ，如图10.1。
（2）在ENVI EX 中，双击Toolbox 中的Feature Extraction 。
选择输入文件（图10.2），单击Select Additional Files 前的三角形符号，有三种数据可输入：Basic Image: 必选项辅助数据（Ancillary Data ）:可选项掩膜文件（Mask File ）:可选项（3）单击OK 按钮，进入下一步操作。
-£ xK & A «■(- M 話14 倨if日y Laper huHjper_j FSilx■ =' [T1." I M *钢i 啊■ E £i WO ) ■曲hr o MM J■!ITF rtW“■W T谊■［也贏*i F虫Diuj-in i r.{*■ I■"・>tx h 丄qpr »1>3 A _1Wfl-i ■■■SF“图10.1 ENVI EX 界面图10.2选择数据第二步图像分割FX根据临近像素亮度、纹理、颜色等对图像进行分割，它使用了一种基于边缘的分割算法，这种算法计算很快，并且只需一个输入参数就能产生多尺度分割结果。
面向对象的特征自动选择的建筑物信息提取
第36卷第2期 2021年4月遥感信息Remote Sensing InformationVol. 36，No. 2Apr. , 2021面向对象的特征自动选择的建筑物信息提取杨杰\高伟\段茜茜2，胡洋1(1.天津城建大学地质与测绘学院，天津300384;2.邯郸市恒达地理信息工程有限责任公司，河北邯郸056000)摘要：针对建筑物信息提取存在低效率、高成本的问题，提出了一种利用分离阈值算法(seperability and thresholds，SEaTH)的高精度建筑物信息提取方法。
采用高分二号遥感影像，通过半自动化信息提取构建分类规则的方法对天津市西青区的建筑物信息进行提取。
通过运用SEaTH算法构建知识规则，选取训练样本并输出训练样本的特征值，将输出的特征值运用SEaTH算法进行自动确定阈值和特征优选，进而采用像素对象调整优化建筑物轮廓。
将基于面向对象的最邻近分类法与该方法进行了精度评价对比。
结果表明，该方法在提取建筑物信息时出现的错分漏分现象较少，且总体精度和Kappa精度都要高于基于面向对象的最邻近分类法，验证了其在提取建筑物信息方面的可行性。
关键词：天津；建筑物信息；半自动化信息提取；S E aT H算法；样本特征值；建筑物轮廓优化doi：10. 3969/j.issn. 1000-3177. 2021. 02. 019中图分类号：P237 文献标志码：A文章编号=1000-3177(2021)02-0130-06Extraction of Building Information Based onObject-oriented Feature Automatic SelectionYANGJie1 ,GAO Wei1 ,DUAN Xixi2 ,H U Yang1(1. School of Geology a n d.G eom atics■>Tianjin Chengjian U niversity■>Tianjin 300384 ■>China；2.H andan Hengda Geographic Information Engineering Co. ,Ltd,Handan,H ebei 056000 ■>C hina)Abstract：In view of the iow efficiency and high cost of building information extraction , a high-precision building informationextract i on method us i ng seperabili t y and thresholds (SEaTH) algorithm i s proposed. This method uses image，and uses semi-automatic mformation extraction to construct classification rules to extract building information m Xiqingdistrict，Tianjin. By u sing the SEaTH algorithm to construct knowledge rules，selecting training samples and outputting thefeature values of the training samples，the o utput feature values are automatically determined by the SEaTH algorithm to automatically determine the threshold and feature optimization. It then adjusts and optimizes the building outlines by using pixelobjects. The object-oriented nearest neighbor classitication method is compared with the proposed method. results show that：the proposed method has fewer errors and misses n the extraction of building accuracy and Kappa accuracy are higher t han that of the object-oriented nearest neighbor classification method, which verifiesthe feasibility of this method in extracting building information.K eyw ords：Tianjin；building information；semi-automatic nformation extraction；SEaTH algorithm；sample characteristicvalue;building contour optimization〇引言随着经济和社会的快速发展，各个地区的城镇化率迅速提高，在城镇化率提高的同时，建设用地占据城市土地资源的一大部分，对城市绿化及生态用地造成影响[1]。
面向对象的高分辨率遥感影像信息提取_以耕地提取为例
面向对象的高分辨率遥感影像信息提取)))以耕地提取为例李敏¹,º,崔世勇º,李成名º,印洁º,李云岭¹(¹山东科技大学测绘学院,青岛266510;º中国测绘科学研究院,北京100039)摘要:随着高分辨率遥感影像的广泛应用,面向对象的高分辨率影像信息提取技术得到了迅速发展。
本文着重讨论面向对象的高分辨率遥感信息提取的关键技术,探索了面向对象的影像分析软件eCognition 在耕地信息提取方面的最优参数选择,并且从IK ONO S 影像中提取的耕地信息与传统分类方法的提取结果进行对比。
试验结果表明该方法具有较高的精度。
关键词:面向对象;高分辨率;信息提取;eCognit ion中图分类号:T P751 文献标识码:A 文章编号:1000-3177(2008)100-0063-04收稿日期:2008-03-03修订日期:2008-05-04作者简介:李敏(1983~),女,硕士,主要从事地理信息与遥感应用研究。
E -m ail:limin82128@1 引 言随着高分辨率遥感卫星的发展,具有丰富的几何结构和纹理信息的高分辨率遥感影像扩充了人们的视野,同时又为遥感信息提取技术提供了新的发展机遇。
传统的遥感信息提取方法都建立在像素的统计特征基础上,很少利用地物的形状、几何结构等信息,分类精度较低、效率不高,而且依赖解译人员,很大程度上不具备重复性。
为了更好地利用高分辨率遥感影像的丰富信息,实现高分辨率遥感影像的信息提取,面向对象的影像分析方法应运而生,它所处理的信息不再是低层次的像素,而是经过多尺度分割之后的目标对象。
与像素层面的分析方法相比,影像分析和理解的层次有了很大的提高和进步。
尤其是第一个面向对象的影像分析软件eCognitio n 的出现,更加速了该方法的发展。
本文就基于eCog nition 进行研究。
2 面向对象的信息提取技术2.1面向对象信息提取技术发展历程早在20世纪70年代面向对象的信息提取方法就被应用于遥感影像的解译中,Ketting and Land -g rebe(1976)提出了同质性对象提取的优点,并提出了一种分割分类算法)))ECH O (Ex tr actio n andClassificatio n o f H omog enous Objects)[1]。
面向对象特征提取
面向对象特征提取1、启动eCognition，选择Rule Set Mode。
2、新建工程：File -> New Project或者点击按钮，选择影像or_196560080.tif，确定。
3、界面布局：选择Classification -> Class Hierarchy，打开类层次视图；选择Image Objects -> Image Objects Information，打开目标信息视图；选择Process -> Process Tree，打开进程树视图；选择Tools -> Feature View，打开特征视图。
通过拖拽，形成下面的工作界面：4、设置尺度参数：设置三个分割尺度，分别是100，70，50，三个尺度对应的层次分别命名为L1，L2，L3。
5、第一尺度（100）分割：在Process Tree中右键，选择Append New，在Algorithm中选择Segmentation -> multiresolution segmentation，Image Object Domain中选择Pixel Level，而Algorithm parameters中的Level Name命名为L1，Scale Parameter设为100，Shape设为0.2，Compactness设为0.5，如下图所示：点击OK后，Process Tree中会多出一条记录，如下：在该记录上点击右键，选择Execute，即按照设定的参数进行分割，分割的效果如下：6、第二尺度（70）分割：在eCognition的尺度分层规则中，大尺度对应的层摆在最上面，小尺度的层摆在下面。
在Process Tree中右键，选择Append New，在Algorithm中选择Segmentation -> multiresolution segmentation。
由于第二尺度对应为第二层次，因此其应该在第一层（L1）下面，所以Image Object Domain中选择image object level，Level设置为L1，而Algorithm parameters中的Level Name命名为L2，Level Usage 设置为Create below，Scale Parameter设为70，Shape设为0.2，Compactness设为0.5，如下图所示：按第5步的步骤运行该尺度的分割，可以得到该尺度下的分割结果。
高分辨率遥感影像面向对象耕地信息提取方法探讨
高分辨率遥感影像面向对象耕地信息提取方法探讨摘要:随着高分辨率遥感技术发展,高分辨率遥感影像得到广泛应用,特别是高分辨率遥感影像面向对象信息提取技术应用广泛。
本文以某地区遥感影像为基础数据,探讨了高分辨率遥感影像面向对象耕地信息提取的技术方法,并对耕地信息提取实验结果进行精度评价,得到了良好的效果。
关键词:面向对象特征提取耕地随着遥感卫星技术的发展,高分辨率遥感影像得到了普遍应用,遥感信息提取技术得到了快速发展,特别是面向对象高分辨率遥感影像信息提取技术的实现,为人们的生产生活提供了极大方便。
面向对象提取技术促进了影像分析技术的发展[1],与传统的基于像素的分类结果相比,基于目标对象的方法得到的结果更容易被解译,而且处理结果中图斑的完整性更好[2]。
特别是利用面向对象的分类方法进行了耕地信息提取,能达到理想的精度,效果较好。
本文就基于ENVI EX高分辨率遥感影像面向对象耕地信息提取技术方法进行探讨。
1 研究区域和影像数据1.1 数据源为了准确的提取耕地信息,选择某城市全色波段与多光谱融合后的影像作为实验数据,研究区域中包括典型的耕地,以及少量的建筑物和水体。
2 耕地信息提取及分类2.1 发现对象2.1.1 准备工作根据数据源和特征提取类型等情况,进行分类提取之前,可以有选择地对对原始影像进行几何校正、辐射校正等预处理工作,如调整空间分辨率、调整光谱分辨率等。
2.1.2 影像分割及分割参数的确定影像多尺度分割中的尺度是一个关于多边形对象异质性最小的阈值,决定生成最小多边形的级别大小,分割的质量及信息提取的精度。
ENVI EX提供了一种阈值法进一步精炼分块的方法,即基于亮度值的栅格操作,根据分割后结果中的一个波段的亮度值聚合分块。
分割效果的好坏一定程度决定了分类效果的精确度,结合preview 预览分割效果,选择一个理想的分割阀值,尽可能好地分割出边缘特征。
根据参数选择原则,设置分割参数,通过试验得出,分割尺度为50,耕地类型能够被准确的分割出来,该参数比较合适。
基于面向对象的遥感影像空间信息提取方法研究
面 向对象 信 息提 取方法 的 流程 图 （ 见图 １ ） ，该 过程 分 为 两 部分 ，即发 现 对 象和 特 征提 取 。首先 定
面 向对 象 的信息 提 取 方 法是 一 种 新型 的影 像 分 义 提取 要 素 ，然 后对 影 像 进 行多 尺 度 分割 ，获取 同
析 方 法 ，是 以临近像 元为 对 象来 识 别 感 兴趣 的光谱 质对 象 ，对 同质 对象 进 行 斑块 合 并 和精 炼 ，利用 影 要 素 ，充 分 利用 高 分 辨率 的全色 和 多光谱 数 据 ，利 像特 征 库 （ 影像 灰度 特 征 和 几何 结 构特 征 ）建立 不
用 空 间 、质 地和 光 谱 信息 来 分割 和 分 类特 点 ，它 依 同对 象 的提 取规 则 及样 本 ，进行 规 则 分类 ，最 终 以 据 地 物 的 光 谱 同质性 对 影 像进 行 分割 ， 得 到 一 个 个 高精 度 的分类 结果 或矢 量输 出提 取对 象 。 具有 几 何特 征和 空 间信 息 的 同质 区域 ，并 以 高精度
更 多用 户 服务 ，具 有重 要意 义 。
法进 行信 息提 取 。
传 统 方 式 从 遥感 影 像 上 获取 空 间数据 如 道 路 、 ３研 究资 料准 备及 技术 路线 居 民地 、水 系 及其 它 一些 相 关信 息 等 ，都 是 利用 手 ３ ． １研 究 资料 准备 工 方 式 直接 在 影像 上 采 集 ，不但 工 作量 大 ，而 且成
发现ｍ ｔ 象
影像预处理 ｝ ＿ ＿ 定义提取要素 卜 影像对尺度分割 卜 ＋ｌ 合并分块 ｝ ＿ 精炼分块 Ｉ
Ｉ
特 征 提 取
输 出矢量 图 一 特征提取 Ｉ ． Ｉ ＿ ＿ 规则分类
面向对象的遥感影像信息提取
面向对象的遥感影像信息提取摘要：随着遥感技术的不断发展，遥感影像的分辨率不断的提高，如何对遥感影像中的地物信息进行高效、快速的提取，是当前研究的热点问题。
面向对象的方法先对影像进行多尺度分割得到同质区域对象，充分利用遥感影像中丰富的光谱、形状、纹理等特征对分割后的对象进行分类。
面向对象的遥感信息提取的方法克服了传统的基于像元的分类方法只依靠光谱信息的缺点，更高效的获取地物信息，得到更高精度的分类结果。
关键词：多尺度分割、分类、遥感影像、面向对象Abstract：With the continuous development of remote sensing technology, the resolution of remote sensing image is constantly improving. How to efficiently and quickly extract the ground object information in remote sensing image is a hot issue in current research. The object oriented method firstly segmented the image to obtain the homogeneous region object, and made full use of the rich spectral, shape, texture and other features of remote sensing image to classify the segmented object. The object-oriented remote sensing information extraction method overcomes the shortcoming of the traditional classification method based on pixel which only relies on spectral information, and obtains the ground object information moreefficiently and gets the classification result with higher precision.Key word：Multi-scale segmentation、classification、remote sensing image、object oriented.1引言利用面向对象的信息提取技术，可以更好掌握实际生产生活中地物变化情况，以及土地利用等情况，能够为国土空间规划、土地利用调查、资源普查、交通规划、生态旅游发展等工作提供有力的数据支撑。
专题三2：面向对象信息提取
邓书斌
主要内容
• 1、基于专家知识的决策树分类 • 2、面向对象的影像特征提取 • 3、基于立体像对的DEM提取 • 4、多时相影像动态检测技术
1、基于专家知识的决策树分类
专家分类与决策支持系统
• 根据光谱特征、空间关系和其他上下文关系归类像元
+
DEM
+
Road
+
+
Map ？Zoning
2、面向对象的影像特征提取
面向对象的图像分析
• 面向对象的技术 – 集合临近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素 – 充分利用高分辨率的全色和多光谱数据，利用空间，纹理，和光谱信息 来分割和分类的特点 – 以高精度的分类结果或者矢量输出
• 分为两个部分 – 发现对象 – 特征提取
发现对象
FX操作流程影像分割 合并分块 精炼分块 计算属性
直接输出矢量
• 输出Shapefile矢量文件 • 属性
监督分类法特征提取
• 根据一定样本数量以及 其对应的属性信息，利 用K邻近法和支持向量 机监督分类法进行特征 提取。
规则分类法特征提取
• 每一个分类有若干个规 则（Rule）组成，每一 个规则有若干个属性表 达式来描述。规则与规 则直接是与的关系，属 性表达式之间是并的关 系。
• FX利用了 Full Lambda-Schedule算法，该方法在结合光谱和空 间信息的基础上迭代合并邻近的小斑块。
• 这一步是可选项，如果不需要可以直接跳过。
分块精炼
• FX提供了一种阈值法（Thresholding）进一步精炼分块的方法。 它是基于亮度值的栅格操作，根据分割后结果中的一个波段的 亮度值聚合分块。对于具有高对比度背景的特征非常有效（例 如，明亮的飞机对黑暗的停机坪）。
面向对象的光学遥感影像特征提取与分类研究
面向对象的光学遥感影像特征提取与分类研究面向对象的光学遥感影像特征提取与分类研究摘要：光学遥感影像在地理信息科学与遥感领域具有广泛应用，但传统的像元级别分类方法无法准确提取地物信息。
面向对象的光学遥感影像特征提取与分类研究通过将像元组织成连续区域，利用地物的空间信息和形状特征，提高了分类的准确性和可靠性。
本文综述了面向对象的光学遥感影像特征提取与分类方法的研究进展，包括图像分割、特征提取和分类算法。
同时，通过对比分析不同方法的优劣，探讨了面向对象方法在光学遥感影像分类中的应用前景，并提出了未来研究的方向和挑战。
关键词：光学遥感影像；面向对象；特征提取；分类1. 引言光学遥感影像是通过航空器或卫星获取的地面物体的图像，具有高时空分辨率和广覆盖性的特点。
在农业、城市规划、环境监测等领域中，准确提取光学遥感影像中的地物信息，是解决多种实际问题的重要基础。
传统的像元级别分类方法存在定性低、信息损失大等问题，难以满足实际应用需求。
面向对象的光学遥感影像特征提取与分类方法通过将像元组织成连续区域，利用地物的空间信息和形状特征，提高了分类的准确性和可靠性。
2. 面向对象的图像分割建立面向对象的光学遥感影像分类系统的第一步是图像分割。
面向对象的图像分割方法主要有基于阈值的分割、区域生长法和基于边缘的分割。
基于阈值的分割方法通过设定灰度阈值将图像分成不同类别，对于简单的场景效果较好。
区域生长法可以在阈值的基础上根据像素相似性进行进一步合并，得到连续的区域。
基于边缘的分割方法则利用边缘信息将图像分成不同区域。
3. 面向对象的特征提取面向对象的特征提取方法可从颜色、纹理、形状、空间关系等方面进行。
在光学遥感影像中，地物的颜色是一个重要特征。
通过颜色直方图、平均值、标准差等统计量，可以提取地物的颜色信息。
纹理是地物的表面细节特征，通过灰度共生矩阵、局部二值模式等统计方法，可以提取地物的纹理特征。
形状是地物的几何特征，通过提取边界点、拟合多边形等方法，可以得到地物的形状信息。
基于面向对象方法的高分辨率影像提取
费谢尔 线性判 别分类
法
最大 似然法
平行六 面体法
马氏 距离法
波普角 度制图
法
二进制 编码法
非监督 分类法
分类集 群法
波谱特征 曲线图形 识别法
平行管道 法
动态聚 类法
K-means 法
监督分类和非监督分类优缺点
监督分类
非监督分类
监督分类可根据实际应用 非监督分类方法不必对影 目的和研究区域有选择的 像地物获取先验知识，不 决定分类类别数量，从而 需要人工选择训练样本， 避免大量数据的冗余；可 由于人为干预较少，非监 充分结合分析者的知识与 督分类过程的自动化程度 经验控制训练样本的选择，较高 。 有利于提高分类精度。
• 多尺度分割方法充分考虑了地表实体格局 或过程的多层次性，克服了数据源的固定 尺度问题，采用了尺度影像的层次网络结 构来揭示地表特征的等级结构。
Pixel level Level 1 Level 2 Level 3
多尺度影像分割步骤： 1、设置分割参数， 包括各波段的权重 2、以影像中任意一个 像元为中心开始分割
传统信息提取新方法
人工神经网络
决策树
传统信息提 取新方法
模糊集
纹理分类方法
专家系统分类法
2.2面向对象的影像分析方法
• 面向对象的分类方法是一种自能化的自动 的影像分析方法。面向对象的分类基本单 元不再是单个像元，而是更有实际意义的 影像对象。影像对象是与像元相对应的影 像分析单元，由影像的多尺度分割而形成、 由若干个同质像素组成的集合体，对象的 大小由分割尺度决定，影像的分类都是基 于对象进行的，这样能更好地利用目标的 几何特征。
面向对象遥感影像分析方法可用到的特 征有：对象的本质特征、拓扑特征、内容 特征，面向对象影像分析的最大特点就是 充分利用这些来自影像目标的丰富的信息 进行分割，使我们得到更好地语义关系， 精确详细的结果，这种技术在遥感影像分 析中起着无可比拟的优势，是当前影响分 析技术的发展趋势，也是遥感应用分析中 影像分割技术的发展趋势之一。
基于面向对象方法的高分辨率遥感影像提取
摘要遥感技术的发展使我们能够获得及其丰富的信息。
尤其是近年来高分辨率遥感影像的出现更扩大了人们对自然界观察的视野。
与中低分辨率的遥感影像相比，QuickBird和IKONOS等高分辨率遥感影像具有更加丰富的结构信息和纹理信息，对于高分辨率遥感影像来说，对于单一的传统的基于像元光谱信息分类方法不但会导致分类精度降低，而且也会造成空间数据大量冗余和资源浪费。
在对传统的基于像元的分类方法分析的基础上，把一种新的信息提取方法——面向对象的信息提取方法引入到高分辨率遥感影像提取中，影像分割和信息提取是这种方法的两个关键步骤。
本文所做的工作如下：多尺度影像分割，需要用户输入适当的参数来得到较好的分割结果。
本文用目标函数法来对分割结果质量进行评价，已得到最优的影像分割结果。
目标函数法的目标是:使影像对象内部同质性和影像对象之间异质性尽量最大化，其中同质性保证对象的纯度，异质性保证对象的可分性。
针对研究区域的特征，本文采用决策树分析的方法为研究区域的相应类别选择了合理的特征，并根据决策树分析过程建立了相应的分类体系，取得较高精度的信息提取结果。
面向对象信息提取方法和基于像元分类方法进行了综合比较：（1）理论上的比较；（2）目视效果的比较。
关键字：高分辨率面向对象基于像元AbstractThe development of the remote sensing technology makes us obtain very abundant information of the nature, especially with the appearance of high resolution remote sensing , it extends the visual field of the nature. Compared with the low or middle resolution image, the high resolution remote sensing image such as QuickBird and IKONOS has richer structure information and the texture information. It will result in not only reducing the accuracy of classification but also making the spatial data redundant and wasting the resource when the single traditional classification method based on spectrum of pixels is applied to the high resolution remote sensing image.A new information extraction method——object oriented information extraction ——is introduced in extracting information form high resolution remote sensing image. Image segmentation and information extraction are the most important in the method.The work is done in the word as following:In the multi-segmentation method, users are needed to supply suitable parameters to get a good segmented result. An objective function is proposed to measure the quality of the resulting segmentation, so a best segmentation result can be got. The function aims at maximizing intrasegment homogeneity an intersegment heterogeneity. Intrasegment homogeneity ensures the simple of image-object and intersegment heterogeneity ensures the separability of image-object.According to the character of study area, decision tree analysis is used to select the suitable feature for each class, and a classification system is founded based on this. A better result is got.Pixel-based and object-oriented image classification approaches are compared in three aspects: (1)compare of theory;(2)compare of eyes.Key words：high resolution object-oriented Pixel-based目录摘要 (I)Abstract (II)1 绪论 (1)1.1 高分辨率遥感影像的发展 (1)1.2 高分辨率遥感影像的分类方法 (3)1.3 高分辨率遥感影像分割与信息提取 (3)2 遥感影像信息提取方法的研究 (5)2.1 基于像元的分类方法 (5)2.1.1 监督分类及其优点 (6)2.1.2 非监督分类及其优点 (6)2.1.3 传统信息提取新方法 (7)2.2 面向对象的影像分析方法 (9)2.2.1 面向对象信息提取技术发展历程 (10)2.2.2 多尺度分割技术 (11)2.3.3 影像分割与分割参数的确定 (16)2.2.4 影像分类技术 (18)2.4 该方法存在的不足 (22)3.1 最优尺度定义 (24)3.2 多尺度分割的实验 (25)3.3 最优尺度的选择 (26)3.3.1 最大面积法 (26)3.3.2 目标函数法 (26)3.3.3 目标函数 (27)3.3.4 实验结果和分析 (28)3.3.5 本章小结 (29)4 面向对象遥感信息提取实验 (30)4.1 遥感影像预处理 (30)4.1.1 遥感影像融合 (30)4.1.2 遥感影像精纠正 (30)4.2 多尺度分割参数选择实验 (31)4.3 面向对象信息的提取 (31)4.3.1 影像信息提取实验 (32)4.4 面向对象和基于像元信息提取的比较 (35)5 总结与展望 (36)5.1 总结 (36)5.2 本文的不足与展望 (36)参考文献 (38)致谢 (39)1 绪论近年来，随着遥感技术的发展，遥感影像的时间分辨率、空间分辨率以及光谱分辨率都有了极大的提高，给人们带来了极丰富的地表信息，应用领域也越来越广。
面向对象的高分辨率遥感影像信息提取技术
面向对象的高分辨率遥感影像信息提取技术张明媚;姚国红【摘要】This paper focused on object-oriented information extraction technology research with a high spatial resolution airborne remote sensing data that was absence of other thematic map aided information. Taking Pingshun County of Shanxi Province as a study area, and ADS40 color aerial images as data sources, different objects were segmented to homogeneity of different scales. Then it adapt different information extraction strategy to get the classification results, and effectively avoided the'different bodies with the same spectrum","content with different spectrums"and"pepper phenomenon", which has a certain practice meaning in information extraction from high-resolution remote sensing image.%介绍了单张高空间分辨率的航空遥感数据在没有其他专题图辅助的情况下进行面向对象的信息提取的方法.以山西省平顺县为研究区,ADS40彩色航空影像为数据源,对不同的地物采取不同尺度的多尺度分割,形成具有“同质性”的对象,然后分别采取不同的信息提取策略,得到研究区信息分类成果,且有效避免了“同谱异物”、“同物异谱”及“椒盐现象”,对高分辨率遥感影像信息提取技术研究具有一定的实践指导意义.【期刊名称】《地理空间信息》【年(卷),期】2013(011)001【总页数】4页(P89-91,94)【关键词】面向对象;多尺度分割;特征提取;规则集【作者】张明媚;姚国红【作者单位】太原理工大学矿业工程学院测绘科学与技术系,山西太原 030024;山西省综合地理信息中心,山西太原 030001【正文语种】中文【中图分类】P237随着SPOT、IKONOS、QUICKBIRD和无人机影像应用的快速发展，多尺度分割与面向对象分类技术被国内外众多学者和技术人员广泛应用于不同的领域。
面向对象技术在无人机影像信息提取中的应用
面向对象技术在无人机影像信息提取中的应用张文博1，张源2摘要：为解决无人机影像高精度信息提取问题，本文以无人机低空遥感获取的影像为数据源，将面向对象的信息提取技术运用到高分辨率的无人机影像分类中，精确而快速提取各地物信息，充分验证面向对象信息提取技术在无人机影像分类中的有效应用，以期为相关工程应用提供参考。
关键词：面向对象；无人机影像；特征提取；影像分割；混淆矩阵0 引言本文突破传统的单一利用光谱信息的影像提取技术，针对无人机影像分辨率高的特点，充分利用其地物的各种纹理特征信息、结构特征信息，利用多尺度分割技术，然后对比分析影像特征，定义各种地物的对象特征知识库，深入探讨面向对象技术在无人机影像信息提取中的应用。
1 研究区概况研究区选择在湖南省宁乡县大成桥乡，该乡位于宁乡县西南面，境内蕴含丰富自然资源。
地貌特征属于典型的丘陵地物，山溪分布均匀，水资源丰富，东低西高，南低北高，一般山峰在100m左右。
为顺利完成研究区的影像获取，采用单反数码相机进行影像采集（Canon EOS 5D Mark Ⅱ），该相机属于非量测型，所获取影像的像元为6.41um，装载镜头的焦距为24mm；对无人机航线的飞行进行预规划，航线的航向重叠率为76%，航线的旁向重叠率为45%，可以获得无人机影像地面分辨率为0.4m。
2 研究方法2.1 影像预处理无人机在飞行过程中受到高空风力的影响，飞行姿态并不稳定，这会造成无人机航拍时的航向冲跌幅和旁向重叠度并不完全规则，为了解决这些航飞时的问题，需要对获取的影像进行一定的处理工作，预处理的流程包括：相机畸变差的校正、空中三角测量、DOM 影像图处理等。
2.2 影像分割面向对象的信息提取工作基础之一就是影像分割，评价影像分割的关键具有两个指标：同质性和异质性，同质性是针对对象内部来说的，而异质性是针对相邻对象来说的。
异质性值f 包括两个方面：光谱异质性值（h color）、形状异质性值（h shape）。
面向对象的高分辨率遥感影像阴影提取方法
面向对象的高分辨率遥感影像阴影提取方法
随着高分辨率遥感影像技术的不断发展，准确地提取阴影信息对于许多应用来说变得更加重要。
面向对象的遥感影像阴影提取方法被广泛研究和应用，具有很好的精度和效率。
该方法通常包含以下步骤：
1. 数据预处理：对高分辨率遥感影像进行预处理，如辐射校正、几何校正和大气校正。
2. 影像分割：使用基于区域的分割方法将遥感影像划分为不同的对象。
3. 特征提取：对每个对象进行特征提取，如纹理、形状、颜色和亮度等。
4. 分类：根据对象的特征和相关规则对其进行分类，将阴影对象和非阴影对象区分开。
5. 阴影提取：根据分类结果，对阴影对象进行提取和优化，以得到最终的阴影提取结果。
总之，面向对象的高分辨率遥感影像阴影提取方法是一种非常有效和高精度的方法。
其准确性可以通过适当的参数设置和优化进一步提高。
envi基于规则的面向对象信息提取原理
envi基于规则的面向对象信息提取原理面向对象信息提取是指从文本中自动抽取和理解结构化的信息，以便支持各种应用程序，如搜索引擎、问答系统和信息检索等。
基于规则的面向对象信息提取原理是一种常见的信息提取方法，它通过事先定义的规则来识别和提取文本中的信息。
本文将首先介绍面向对象信息提取的基本概念，然后详细分析基于规则的面向对象信息提取原理，最后探讨该方法的优缺点和应用场景。
一、面向对象信息提取的基本概念面向对象信息提取是一种自然语言处理技术，它通过分析文本中的句子结构和语义关系，从中提取出特定的实体和关系，如人名、地点、组织、事件等。
以下是面向对象信息提取的基本概念：1.信息提取的目标：信息提取的目标是从非结构化文本中获取结构化的信息。
这些信息可以用于构建知识图谱、语义搜索等应用。
2.实体和关系：在信息提取中，实体是指文本中具体的事物，如人名、地点、组织等；关系是指实体之间的联系，如工作关系、上下级关系等。
3.文本分析技术：信息提取通常需要借助自然语言处理和机器学习技术，如词法分析、句法分析、语义分析等，来识别文本中的实体和关系。
4.应用场景：面向对象信息提取可以应用在诸如搜索引擎、智能问答系统、信息检索等各种应用中，为用户提供更加准确和个性化的信息。
二、基于规则的面向对象信息提取原理基于规则的面向对象信息提取是一种基于事先定义的规则来识别和提取文本中的信息的方法。
以下是该方法的基本原理：1.规则定义：首先需要定义一系列规则来识别文本中的实体和关系。
这些规则可以是基于词法、句法、语义等多种信息的匹配和匹配规则。
2.文本解析：接下来需要对文本进行解析，通过自然语言处理技术和机器学习算法来识别文本中的实体和关系，以及它们之间的语义关系。
3.规则匹配：在文本解析的基础上，利用事先定义的规则来匹配文本中的实体和关系，从而提取出需要的信息。
4.信息提取：最后，通过规则匹配得到的结果，提取出文本中的结构化信息，如人名、地点、事件等。
面向对象的高分辨遥感影像信息提取技术
面向对象的高分辨遥感影像信息提取技术作者：李敏来源：《中国科技博览》2013年第25期[摘要]面向对象的影像信息提取技术已经成为了解决高分辨率遥感影像计算机解译的主要手段。
本文从面向对象影像信息提取技术中图像多尺度分割这一关键步骤出发，对其基本思想和主要算法FENA进行了叙述。
最后本文以eCognition软件中的多尺度分割算法为例，进行了相关实验，证明了面向对象的遥感影像分析技术的可行性及在计算机解译中的优势性。
[关键词]面向对象，多尺度分割，FNEA中图分类号：P237 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2013）25-0063-01前言随着遥感卫星的迅速发展，人们获得的影像分辨率已经突破米级。
遥感影像与一般的图像相比，具有数据量大，灰度集较多，复杂的纹理特征及一定的尺度特征。
所以遥感图像分割算法比一般的图像的分割算法要求更高。
而且图像分割还是由图像处理进入图像分析的关键步骤，作为一种基本的计算机图像处理技术，一方面，它是目标表达的基础，对特征测量有重要的影响；另一方面，因为图像分割及其基于分割的目标表达、特征提取和参数测量等将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的图像分析和理解成为可能。
近几十年来，人们从基于边缘的图像分割这个基础出来，陆续引进很多新的方法和概念来完成图像分割，如小波变换、马尔可夫随机场理论、人工神经网络、遗传算法等等。
但是这些方法都只能完成某一特定情况下的图像分割，不能完全适用于大多数情况。
因为遥感影像的是有像元组成的，所以传统的遥感影像多是基于像元的。
但是在高分辨率遥感图像中，一类地物往往由多个像元组成，直接按像元进行分割会割裂许多存在的信息。
在这种情况下，面向对象的遥感影像信息提取技术成为大家研究的热点，并取得了许多成果。
孙晓霞等利用面向对象信息提取的软件提取IKNOS影像中德河流和道路，精度较高。
明冬萍等提出面向对象的信息提取框架。
Willhauck等采用面向对象的影像分析方法，集合了多种数据如ERS SAR影像、植被图以及NOAA数据，完成印尼在1997年到1998年严重森林火灾后的制图任务。
面向对象的特征提取原理
面向对象的特征提取原理
面向对象的特征提取原理是指利用面向对象的方法将数据中的特征提取出来的过程。
在面向对象的编程中，一个对象通常由属性和方法组成。
属性是对象的特征，而方法是对象的行为。
在特征提取中，可以将数据中的属性作为对象的特征，并利用方法来提取这些特征。
具体而言，面向对象的特征提取原理包括以下几个步骤：
1. 定义对象类：首先需要定义一个对象类，包括对象的属性和方法。
属性可以是数据的某些特征，例如长度、宽度、颜色等等。
方法可以是对属性进行操作或计算的功能，例如计算面积、计算周长等等。
2. 创建对象实例：根据定义的对象类，创建对象的实例。
实例可以看作是具体的对象，拥有类定义的属性和方法。
3. 提取特征：利用对象的方法来提取特征。
方法可以对对象的属性进行操作，获取特定的信息或计算出具体的特征。
例如，可以利用对象的计算面积的方法来提取面积特征。
4. 存储特征：将提取得到的特征存储起来，可以作为后续数据处理、分析和应
用的输入。
通过面向对象的特征提取原理，可以将具有相似特征的数据归类为同一种类别，从而方便后续的数据处理和应用。
此外，面向对象的特征提取还可以提高代码的可重用性和可维护性，使程序更加清晰和易于理解。
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同物异谱，同谱异物”会对影像分类产生的影响，加上高分辨率影像的光谱信息不是很丰富，还有经常伴有光谱相互影响的现象，这对基于像素的分类方法提出了一种挑战，面向对象的影像分类技术可以一定程度减少上述影响。
本专题以ENVI中的面向对象的特征提取FX工具为例，对这种技术和处理流程做一个简单的介绍。
本专题包括以下内容：●面向对象分类技术概述● ENVI FX简介● ENVI FX操作说明1、面向对象分类技术概述面向对象分类技术集合临近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素，充分利用高分辨率的全色和多光谱数据的空间，纹理，和光谱信息来分割和分类的特点，以高精度的分类结果或者矢量输出。
它主要分成两部分过程：对象构建和对象的分类。
影像对象构建主要用了影像分割技术，常用分割方法包括基于多尺度的、基于灰度的、纹理的、基于知识的及基于分水岭的等分割算法。
比较常用的就是多尺度分割算法，这种方法综合遥感图像的光谱特征和形状特征，计算图像中每个波段的光谱异质性与形状异质性的综合特征值，然后根据各个波段所占的权重，计算图像所有波段的加权值，当分割出对象或基元的光谱和形状综合加权值小于某个指定的阈值时，进行重复迭代运算，直到所有分割对象的综合加权值大于指定阈值即完成图像的多尺度分割操作。
影像对象的分类，目前常用的方法是“监督分类”和“基于规则（知识）分类”。
这里的监督分类和我们常说的监督分类是有区别的，它分类时和样本的对比参数更多，不仅仅是光谱信息，还包括空间、纹理等对象属性信息。
基于规则（知识）分类也是根据影像对象的属性和阈值来设定规则进行分类。
表1为三大类分类方法的一个大概的对比。
全名叫“面向对象空间特征提取模块—Feature Extraction”，基于影像空间以及影像光谱特征，即面向对象，从高分辨率全色或者多光谱数据中提取信息，该模块可以提取各种特征地物如车辆、建筑、道路、桥、河流、湖泊以及田地等。
该模块可以在操作过程中随时预览影像分割效果。
该项技术对于高光谱数据有很好的处理效果，对全色数据一样适用。
对于高分辨率全色数据，这种基于目标的提取方法能更好的提取各种具有特征类型的地物。
一个目标物体是一个关于大小、光谱以及纹理（亮度、颜色等）的感兴趣区域。
可应用于：●从影像中尤其是大幅影像中查找和提取特征。
●添加新的矢量层到地理数据库●输出用于分析的分类影像●替代手工数字化过程具有易于操作（向导操作流程），随时预览效果和修改参数，保存参数易于下次使用和与同事共享，可以将不同数据源加入ENVI FX中（DEMs、LiDAR datasets、shapefiles、地面实测数据）以提高精度、交互式计算和评估输出的特征要素、提供注记工具可以标识结果中感兴趣的特征要素和对象等特点。
3、ENVI FX操作说明ENVI FX的操作可分为两个部分：发现对象（Find Object）和特征提取（Extract features），如图1所示。
图1 FX操作流程示意图下面在ENVI5.0下的FX工具，以0.6米的QB图像为例，介绍向对象信息提取的流程。
下面我们。
3.1基于规则的面向对象信息提取该方法的工具为Toolbox /Feature Extraction/ Rule Based Feature Extraction Workflow第一步：准备工作根据数据源和特征提取类型等情况，可以有选择地对数据做一些预处理工作。
●空间分辨率的调整如果您的数据空间分辨率非常高，覆盖范围非常大，而提取的特征地物面积较大（如云、大片林地等）。
可以降低分辨率，提供精度和运算速度。
可利用Toolbox/Raster Management/Resize Data工具实现。
●光谱分辨率的调整如果您处理的是高光谱数据，可以将不用的波段除去。
可利用Toolbox/Raster Management/Layer Stacking工具实现。
●多源数据组合当您有其他辅助数据时候，可以将这些数据和待处理数据组合成新的多波段数据文件，这些辅助数据可以是DEM, lidar 影像, 和SAR 影像。
当计算对象属性时候，会生成这些辅助数据的属性信息，可以提高信息提取精度。
可利用Toolbox/Raster Management/Layer Stacking 工具实现。
●空间滤波如果您的数据包含一些噪声，可以选择ENVI的滤波功能做一些预处理。
这里直接在ENVI中打开qb_colorado.dat图像文件。
第二步：发现对象（1）启动Rule Based FX工具在Toolbox中，找到Feature Extraction，选择/Feature Extraction/Rule Based Feature Extraction Workflow，打开工作流的面板，选择待分类的影像qb_colorado.dat，此外还有三个面板可切换：在Input Mask面板可输入掩膜文件，在Ancillary Data面板可输入其他多源数据文件，切换到Custom Bands面板，有两个自定义波段，包括归一化植被指数或者波段比值、HSI颜色空间，这些辅助波段可以提高图像分割的精度，如植被信息的提取等自定义的属性，在Normalized Difference和Color Space属性上打钩，如下图所示，点击Next；图2 输入数据和属性参数选择（2）影像分割、合并FX根据临近像素亮度、纹理、颜色等对影像进行分割，它使用了一种基于边缘的分割算法，这种算法计算很快，并且只需一个输入参数，就能产生多尺度分割结果。
通过不同尺度上边界的差异控制，从而产生从细到粗的多尺度分割。
选择高尺度影像分割将会分出很少的图斑，选择一个低尺度影像分割将会分割出更多的图斑，分割效果的好坏一定程度决定了分类效果的精确度，我们可以通过preview预览分割效果，选择一个理想的分割阀值，尽可能好地分割出边缘特征。
有两个图像分割算法供选择：● Edge，基于边缘检测，需要结合合并算法可以达到最佳效果；● Intensity: 基于亮度，这种算法非常适合于微小梯度变化（如DEM）、电磁场图像等，不需要合并算法即可达到较好的效果。
调整滑块阀值对影像进行分割，这里设定阈值为40。
注：按钮是用来选择分割波段的，默认为Base Image所有波段。
影像分割时，由于阈值过低，一些特征会被错分，一个特征也有可能被分成很多部分。
我们可以通过合并来解决这些问题。
合并算法也有两个供选择：● Full Lambda Schedule，合并存在于大块、纹理性较强的区域，如树林、云等，该方法在结合光谱和空间信息的基础上迭代合并邻近的小斑块；● Fast Lambda: 合并具有类似的颜色和边界大小相邻节段。
设定一定阈值，预览效果。
这里我们设置的阈值为90，点Next进入下一步。
Texture Kernal Size：纹理内核的大小，如果数据区域较大而纹理差异较小，可以把这个参数设置大一点。
默认是3，最大是19。
注：这一步是可选项，如果不需要可以按照默认的0直接跳过。
图3 图像分割、合并这时候FX生成一个Region Means 影像自动加载图层列表中，并在窗口中显示，它是分割后的结果，每一块被填充上该块影像的平均光谱值。
接着进行下一步操作。
目前，已经完成了发现对象的操作过程，接下来是特征的提取。
第三步：根据规则进行特征提取在规则分类界面。
每一个分类有若干个规则（Rule）组成，每一个规则有若干个属性表达式来描述。
规则与规则之间是与的关系，属性表达式之间是并的关系。
同一类地物可以由不同规则来描述，比如水体，水体可以是人工池塘、湖泊、河流，也可以是自然湖泊、河流等，描述规则就不一样，需要多条规则来描述。
每条规则又有若干个属性来描述，如下是对水的一个描述：●面积大于500像素●延长线小于0.5● NDVI小于0.25对道路的描述：●延长线大于0.9●紧密度小于0.3●标准差小于20这里以提取居住房屋为例来说明规则分类的操作过程。
首先分析影像中容易跟居住房屋错分的地物有：道路、森林、草地以及房屋旁边的水泥地。
点击按钮，新建一个类别，在右侧Class properties下修改好类别的相应属性。
图4 规则分类面板1)第一条属性描述，划分植被覆盖和非覆盖区。
在默认的属性Spectral Mean上单击，激活属性，右边出现属性选择面板，如图所示。
选择Spectral，Band下面选择Normalized Difference。
在第一步自定义波段中选择的波段是红色和近红外波段，所以在此计算的是NDVI。
把Show Attribute Image勾上，可以看到计算的属性图像。
通过拖动滑条或者手动输入确定阈值。
在阈值范围内的在预览窗口里显示为红色，在Advanced面板，有三个类别归属的算法：算法有二进制、线性和二次多项式。
选择二进制方法时，权重为0或者1，即完全不匹配和完全匹配两个选项；当选择线性和二次多项式时，可通过Tolerance设置匹配程度，值越大，其他分割块归属这一类的可能性就越大。
这里选择类别归属算法为Liner，分类阈值Tolerance为默认的5，如下图图5 对象属性面板图6 归属类别算法和阈值设置居住房屋和道路的最大区别是房屋是近似矩形，我们可以设置Rectangular fit属性。
在Rule上右键选择Add Attibute按钮，新建一个规则，在右侧Type中选择Spatial，在Name 中选择Rectangular fit。
设置值的范围是0.5~1，其他参数为默认值。
注：预览窗口默认是该属性的结果，点击All Classes，可预览几个属性共同作用的结果。
同样的方法设置Type：Spatial；Name：Area——Area>45Type：Spatial；Name：Elongation——Elongation<3水泥地反射率比较高，居住房屋反射率较低，所以我们可以设置波段的象元值。
Type：spectral；Name：Spectral Mean，Band：GREEN——Spectral Mean (GREEN)<650。
点击All Classes，最终的rule规则和预览图如下图所示。
注：单击按钮，打开“房屋.rul”,可以导入预先设置的规则。
图7 房屋提取规则与结果第四步：输出结果特征提取结果输出，可以选择以下结果输出：矢量结果及属性、分类图像及分割后的图像、还有高级输出包括属性图像和置信度图像、辅助数据包括规则图像及统计输出，如下图所示。
图8 输出结果这里我们选择矢量文件及属性数据一块输出，规则图像及统计结果输出。
点击Finish按钮完成输出。
可以查看房屋信息提取的结果和矢量属性表图9房屋信息提取的矢量结果和属性表类似的思路可以提取道路、林地、草地等分类，这里就不一一例举。