面向对象的SPOT5图像森林分类

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基于遥感与GIS的城市绿地信息提取方法

基于遥感与GIS的城市绿地信息提取方法摘要：城市绿地是城市中唯一有生命的基础设施，必须客观、准确地掌握城市绿地信息及其变化情况。

遥感技术给城市绿地信息调查提供了更为有效而便捷的手段，植被有其特殊的光谱响应，使得其有别于其他物质。

城市绿地的遥感提取方法有监督分类、决策树分类、面向对象分类等方法，每一种方法都有它的适用条件。

利用GIS的空间叠加分析可以为遥感绿地信息的属性赋值，增强遥感绿地信息的可利用性。

关键字：城市绿地，遥感技术，高分辨率影像，ENVI，GISAbstract: The city green space is the only living infrastructure in the city, we must objectively and accurately grasp the city green land information and its changes. The remote sensing technology provides a more effective and convenient means for the city green land information investigation, the vegetation has its special spectral response, which is different from other substances. The remote sensing extraction method of the city green extraction is the supervised classification, decision tree classification and object-oriented classification method, and each method has its applicable conditions. Using the GIS spatial overlay analysis can assigns for the remote sensing vegetation information attribute, and enhance the remote sensing vegetation information availability. Keywords: city green space; remote sensing technology; high resolution images; ENVI; GIS0 引言城市绿地是城市中唯一有生命的基础设施，它在改善城市生态环境和人居环境起着积极的作用，城市绿地含量逐渐成为衡量城市生活质量的1个重要指标。

基于SPOT 5卫星遥感数据的林相图更新系统的研建

维普资讯
２００６年８月第４期
林业资源管理
Ｆ０ＲＥＳＴＲＥ９））Ｃ１ＲＣＥ Ⅳ ＮＡＧＥＭ旺ＮＴＳ
Ａｕｕｔ２０ｇｓ．０６ＮＯ．４
基于ＳＯＴ５卫星遥感数据的林相图更新系统的研建Ｐ
（．ｈＫｅａｏａｏｙｆｒＦｒｓＳｌｉｕｔｒａｄＧｍｓｒａｉｎ１ＴｅｙＬｂｒｔｒｏｏｅｉｃｌｅｎｔｖｕｅｖｔ，ｔＰＭｉｉｒｄｕａｉｎ，ＢｉｎＦｒｓｒｉｅｓｙ，ＢｏｎｏｈｎｓｙｏｔｆＥｃｔｏｅｉｇｏｅｔＵｎｖｒｉｊｙｔｅｉｇ１０８；．ａｅｙｏｏｅｎｅｔｒｎＰａｎｎ００３２ＡｃｄｍｆＦｒｓＩｖｎｏｙａｄｌｎｉｇ，ＳａｅＦｒｓｙＡｄｎｓｒｔｎ，Ｂｉｎ０７４ｈｎｔｔｔｏｅｔｒｍｉｉａｉｔｏｅｉｇ１０１，Ｃｉａ）ｊ
ＡｂｔａｔＴｈａｅｎｒｄｃｓｔｅｍａｔｒｄｓｎｏｈｏｅｔｓｂｃｍｐｒｍｅｔｍａｐａｉｇｓｓｅｓｒｃ：ｅｐｐｒｉｔｏｕｅｈｓｅｅｉｆｅｆｒｓｕ —ｏａｔｎｐｕｄｔｙｔｍｇｔｎ
杨雪清，白降丽张煜星，
（．１北京林业大学省部共建森林培育与保护教育部重点实验室，北京１０８；２国家林业局调查规划设计院，北京１０１００３．０７４）
摘要：介绍了基于ＳＯＴ５星遥感数据的林相图更新系统的总体设计，此基础上阐述了研建本系统的关键技术Ｐ卫在

面向对象分类方法在森林采伐遥感监测中的应用

ｍｏｔｒｎａｅｎｒｍｏｅｓｎｉｎｉｏｉｇｂｓｄｏｅｔｅｓｎｇ
Ｓｕ — ａＩＨｅｓｕ，ＬＵＸｉｏｎｎ，ＬＮＨｕＨＩＪｎｎｎ，Ｌ —ｈｎＩａ—ｏｇＩｉ
ＲｅｅｒｈＣｅｅｆＦｒｓｒｍｏｅＳｅｉｇ＆ＩｆｒｔｏｇｎｅｒｎｓａｃｎｔｒｏｏｅｔＲｅｔｎｓｎｙｎｏｍａｉｎＥｎｉｅｉｇ．ＣｅｔａｏｈＵｎｉｅｓｔｆＦｒｓｒｎｒｌＳｕｔｖｒｉｙｏｏｅｔｙａｄＴｅｈｏｏｇｎｃｎｌｙ，Ｃｈａｇｈ００，Ｈｕｎｎ，Ｃｈｉａ；２．ＣｅｔａｏｔｏｅｔＩｖｎｏｎｌｎｉｇｏｎｓａ４１０４ａｎｎｒｌＳｕｈＦｒｓｎｅｔｒａｄＰａｎｎｆｙ
Ｓａｏｅｔｄｉｉｒｔｎｈｎｓａ４０１Ｈｎｎｈｎ）ｔｅＦｒｓｙＡｍｎｓａｏ，Ｃａｇｈ１０４，ｕａ，Ｃｉａｔｒｔｉ
ＡｂｔａｔＴｅｍｌ — ｚｅｍｅｔｉｎｌｓｆａｉｂｅｔｒｎｅｃｎｑｅｏｍｔｓｎｉａｅｂｅｓｄｔｅ — ｓｃ：ｈｕｔｓｅｓｇｎｔｎａｄｃａｓｃｔｎｏｊｃ— ｉｔｔｈｉｓｆｅｏｅｓｇｈｖｅｎｕｅｏｘｒｉｉａｏｉｉｏｏｅｄｅｕｒｅｎｔｃｉｆａｉｆａｄｃａｓｃｔｎａｄｆｅｔａｅｔｇｆｍｔｅｄｔｏＰＴ．Ｉｎｏｊｃｏｉｎｄｉｇｎｌｉ，ｒｔｎｒｔｎｏｎｌｓｆａｉｎｒｓｈｒｓｎｏａｆＯ５ｎａｂｅｔｒｔａｏｍｏｌｉｉｏｏｖｉｒｈａＳ — ｅｅｍａｅａａｓａｙｓ

【国家自然科学基金】_spot-5_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140729

2013年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27
科研热词遥感模型农作区高分辨率卫星影像遥感影像融合硬分类生态位热融湖塘最大似然分类支持向量机指数混合熵成像模型岷江上游山区聚落多年冻土垂直分异地域边界半参数估计分辨率几何定位信息提取作物识别优化亚像元定位不确定性分析 spot-5
2011年科研热词高分辨遥感影像遥感影像精度图像融合马尾松毛虫马尔科夫模型配准模型遗传算法虫害信息虚拟匹配窗口耕地保有量粒子群优化算法水质评价水质反演柯坪推覆构造构造变形有理多项式系数(rpc) 有理多项式系数有理函数模型(rfm) 有理函数模型支持向量回归托木径向基函数神经网络影像匹配天山多源遥感影像多方案预测复共线性分析土地利用参数优选信息提取传感器遥感影像优选参数乘积变换 spot-5 pan sift算法 sift特征 rpc精化 rpc参数选择 pca融合 ihs变换 hpf融合 etm+ brovey变换推荐指数 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
推荐指数 3 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1Байду номын сангаас1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
53 54 55 56 57 58 59
三次样条函数 1 spot-5多光谱影像 1 palaeochannel, remote sensing,1 informationextract hj-ccd 1 doris 1 diode 1 bp神经网络 1

基于面向对象分类方法在SPOT影像中的地物信息提取

进行提取分类，与传统的分类方法进行对比，并以评价面向对象分类方法在岩溶地区的应用潜力。
节。目前主流的分类方法是监督分类和非监督分类，
并在此基础上研发出了各种改进的方法，如模糊分类法［、经网络分类法［等。虽然这些方法的引人一１神］２］定程度上提高了分类精度，是它们依旧是建立在像但
自己的父子类关系。父类南多个具有相同属性的子类构成，父类的边界决定了子类的边界，类的面积子
为峰丛洼地，程为４０６０ｍ。北部为海洋谷地，高００
中部为东究一响水岩坡立。流域地势由尔北向西南降低，下河口高程为３０ｍ。地２本次研究数据有经过扫描的１：５００００的地形
０引言
近年来随着遥感技术的发展，感图像的分辨率遥
茂密且光谱信息相差不大。南于受到地形地貌的限
制，方地区的农田分布，别是在山地中分布比较南特破碎，田中的道路也纵横交错。如果利用传统的分类方法对南方岩溶区影像进行分类，么分类结果就会那出现较大的误差。本文以桂林寨底地下河流域岩溶峰丛洼地貌区为例，用面向对象分类法对地物信息利
１９ｍ。２６ｍ
异质性的综合特征值，后根据各个波段所占的权然重，计算图像所有波段的加权值，当分割出的对象或基元的光谱和形状综合加权值小于某个特定的阈值

面向对象分类实验资料

练习：基于SPOT6影像的地物提取

一、新建工程，打开影像实验区域二、多尺度分割(scale parameter设置为80，shape和
compactness分别设置为0.2和0.5)
三、创建分类体系
在Class Hierarch中建立如图所示的分类体系
四、引入自定义的特征值NDVI、NDWI
根据上一步的分析，在Class Hierarchy窗口中给水体添加类的隶属度函数
在and(min)右键 insert new expression,在Object Features 下的找到NDWI，双击
这里可以考虑选择第一个函数，设置最小值和最大值即可，即完成了一个类的成员函数的定义
启动软件

启动eCognition Developer，这里选择进入Rule Set Mode
快速制图模式
自设定规则模式
新建工程
输入工程名
是否使用地理编码影像相关信息（参考坐标系统、像素数、分辨率、影像坐标范围）
打开方式： File菜单|New Project 或从工具栏点击
每个波段作为一个图层
象元VS对象
象元是单个的像素，每一个像素对应一个光谱特征对象包含多个像素，不仅具有光谱值，同时还具有形状、纹理、空间位置等的特征（比如说一个
房屋对应着一个对象，除了它房顶的颜色外，它的形状、周边的阴影等都可以作为识别这个房屋的特征值）
面向对象分类的大致过程
输入影像创建对象创建类对象特征的选择分类精度检验输出
如图所示，特征窗口常用的对象特征
创建类

在Class Hierachy窗口中单击右键，Insert Class

遥感图像处理考试重点整理

名词解释:1.图像：是对客观对象一种相似性的描述或写真，它包含了被描述物体或写真对象的信息，是人们最主要的信息源。

2.数字图像：指用计算机存储和处理的图像，是一种空间坐标和灰度均不连续、以离散数学原理表达的图像。

3.遥感系统：是一个从地面到空中乃至整个空间，从信息收集、存储、传输、处理到分析、判读、应用的技术体系，主要包括遥感试验、信息获取（传感器、遥感平台）、信息传输、信息处理、信息应用等5个部分。

4.传感器：又称为遥感器（remote sensor），是收集和记录电磁辐射能量信息的装置，是信息获取的核心部件，如航空摄影机、多光谱扫描仪、成像仪等。

传感器搭载在遥感平台上，通过传感器获取遥感数字图像数据。

5.元数据（meta data）:是关于图像数据特征的表达，是关于数据的数据。

6.直方图规范化：又称为直方图匹配，这种方法经常作为图像镶嵌或应用遥感图像进行动态变化研究的预处理工作。

通过直方图匹配可以部分消除由于太阳高度角或大气影像造成的相邻图像的色调差异，从而可以降低目视解译的错误。

7.辐射校正：消除图像数据中依附在辐亮度中的各种失真的过程成为辐射量校正（radiometric calibration），简称辐射校正。

8.辐射通亮：单位时间内通过某一表面的辐射能量称为辐射通量（radiant flux），单位为W。

9.辐照度：指单位时间内单位面积上接受的辐射通量，单位为W/m^2。

10.辐亮度：和辐射度两个概念的含义相同，指的是沿辐射方向、单位面积、单位立体角上的辐射通量，单位为W/（m2.sr）。

11.反射率：是反射能量与入射能量的比值。

12.吸收率：是吸收能量与入射能量的比值。

13.透射率：是透射能量与入射能量的比值。

在介质内部，反射率吸收率和透射率的和为1。

14.反照率：不同于反射率，指的是界面反射的辐照度与内部的反射的辐照度之和与入射的辐照度的比值。

15.几何精纠正：又称为几何配准（registration），是把不同传感器具有几何精度的图像、地图或数据集中的相同地物元素精确地彼此匹配、叠加在一起的过程。

多源高分辨率卫星遥感影像监测林地动态变化研究

多源高分辨率卫星遥感影像监测林地动态变化研究牟怀义【摘要】以内蒙古大兴安岭克一河林业局、吉文林业局林地动态变化监测为目标，应用多期国产高分辨率卫星遥感数据，辅以德国Rapid Eye、法国SPOT5和SPOT6、美国TM遥感影像；叠加占用征收林地资料、伐区作业设计、林木采伐许可证、林政案件资料、森林资源二类调查以及林地保护利用规划等专题数据资料。

通过目视解译与提取识别，检测林地和林木的变化情况，结果表明：卫星遥感影像对林木采伐、占地、毁林开垦和森林灾害监测效果明显。

%Keyihe Forestry Bureau and Jiwen Forestry Bureau are located in Daxinganling,Inner Mongo-lia. The monitoring of forest land changes was conducted by using multi source domestic high resolution satellite remote sensingdata,supplemented by Germany Rapid eye,SPOT5 and SPOT6,TM remote sens-ing image;Such data were also used as those of occupation of forestland,felling area design work,licenses of forest harvesting,forestry administration,forest resources management survey,forest conservation and u-tilization planning. The dynamic changes of forest land are detected by visual interpretation,identification and extraction of forest land and forest disaster. The results show that the monitoring effect is obvious and effective in monitoring of occupation and requisition of forestland,forest harvesting and deforestation,rec-lamation of forest land and forest disaster.【期刊名称】《林业资源管理》【年(卷),期】2016(000)004【总页数】7页(P107-113)【关键词】遥感影像;林地;变化检测;判读区划;现地验证【作者】牟怀义【作者单位】国家林业局西北林业调查规划设计院，西安710048【正文语种】中文【中图分类】S758.4;TP79森林资源的变化对于全球碳循环、气候变化、生物多样性和生态环境都有重要影响。

林业应用中高分辨率遥感影像存在的问题

林业应用中高分辨率遥感影像存在的问题我国在林业方面应用高分辨率遥感影像技术主要是为了研究森林资源的调查及其监测，虽然相比国外起步较晚，但是它的发展确实十分迅速的。

我国为了能够大规模的对森林资源进行调查和监测，相关研究人员从解放初期就开始应用航空像片技术，现在采用航空航天遥感及其它信息技术，这些都为此奠定了基础。

20世纪90年代至今，我国的遥感技术在许多行业都得到迅速的发展。

商业卫星影像的空间分辨率大幅度提高，如Quick Bird、IKNOS、Spot-5等，达到了非常关键的米级，甚至亚米级。

高光谱遥感的迅速崛起，使光谱分辨率达到了惊人的纳米级；另外，机载星载SAR的日益普及，提供了全天候至天时的观测能力。

由此形成了高中、低轨道结合，大小微型卫星配合，高低分辨率互补，全天候掌控的遥感网络，为遥感在林业中的应用提供了空前未有的机会。

虽然遥感技术在我国发展比较迅速，这项技术应用方面也比较广泛，但并非高分辨卫星影像图能解决林业领域中的所有问题，它的一些问题急需国内研究者进行攻克。

1 卫星数据源的价格昂贵物以稀为贵，在我国，由于遥感技术是引进的技术，其核心东西——卫星数据源的价格是非常昂贵的，这也是制约遥感成像技术在林业领域中应用的瓶颈，以最近几年几种高分辨率卫星数据价格作为参考。

以湖南省为例，其面积为21.18万km2，分别采用上述三种卫星数据进行森林资源连续清查，购买卫星捆绑数据其费用依次为254.16万元4871.4万元3600.6万元。

数据购买和数据处理及实地验证调查等费用对全国经济水平中等的湖南省来说无疑是一个难以接受的事实。

2 图像校正中地面控制点精度难以保证目前市面上的Quick Bird、IKNOS、Spot-5等三种卫星影像全色波段分辨率高，能真实地反映地形地貌，线性地物尤为突出。

现存地形图多为20世纪70年代的旧版本，几乎全是小比例尺，因此有些小地形不能真实地表达出来，有时候还可能缺少一些必要的地理因素（例如河道马路已改道，新修公路建筑物等没有调绘上）。

遥感技术在卫片执法工作中的应用研究

1 引言卫片执法是利用卫星遥感技术对某一区域某一时段的土地利用情况进行实时监测，再对变化图斑进行核实，确定土地合法性的一种土地执法监管手段[1]，可以评估一个地区的自然资源管理秩序，对保护耕地数量不减少、质量不降低起到积极作用。

开展卫片执法检查，是对传统执法监管模式的颠覆，有利于形成全国国土资源“一张图”管理，建立土地审批、供应、使用、执法监察等业务的网络监管平台，建立“天上看、地上查、网上核”的立体土地监管体系[2]。

近年来，有越来越多的识别算法应用于卫片执法，如利用非监督分类与监督分类开展多时期影像地物提取，并进行对比分析，获取变化信息[3]。

目前应用较多的卫片执法检查方法多为人工目视解译。

随着遥感算法的研究，在监督分类基础上提出面向对象算法，该算法基于地物分割进行对象计算，从而丰富样本集，提升分类精度[4-6]。

吴聪等人在监督分类基础上采用面向对象分类方法，研究提升卫片执法图斑信息的提取精度，结果显示基于高分辨率卫星影像，采用更高精度的识别模型可以获取较理想的提取效果[7]。

叶琴等人综合利用遥感技术、GIS 空间分析技术，对土地利用变化进行监测分析，从而全面掌握违法用地状况，进一步推动土地执法监察工作，有效遏制违法违规用地行为[8]。

目前，应用较多的高分辨率卫星影像多为两米级与亚米级分辨率，两米级卫星影像重访周期较快，但是分辨率较低、提取精度较差；亚米级卫星影像重访周期慢，但分辨率较高、提取精度高。

本研究综合利遥感技术在卫片执法工作中的应用研究霍太莹1 张俊华2（1.山东省物化探勘查院，山东济南 250013；2.山东国科地理信息工程有限公司，山东济南 250101）摘　要：综合利用两米级与亚米级的国产高分辨率卫星影像优势，开展变化图斑综合提取，以此探讨多源卫星影像在卫片执法工作中的适用性。

通过研究得到以下结论：相较于传统分类算法，TabNet 网络深度学习算法可以较完整地提取地物边界，并且地物混淆程度较低。

面向对象分类

指定分类的算法参数
注释：对于一个规则，您也可以添加自己的标注，您可以在打开编辑对话窗口中点击注释图标通过插入注释可以使规则变得容易理解和输入一些必须的信息。
规则可以包含任意数量的子规则，它们所显示的结果是影像分析所定义的结构和流量控制图，规则包含很多不同类型算法，允许用户建立一个连续图像分析流程。
4、应用分类规则：选择菜单“Classification -> Nearest Neighbor -> Apply Standard NN to Classes”把它插入到类描述中，选择左边框中的类，单击，即可将该类加入到右边的框中，如下图：
面向对象影像分类步骤（基于样本）
点击OK后，在Class Hierarchy中双击一个类，如草地，可以看出分类特征已经添加到该类中，如下图：
循环次数
算法参数
在这个项中您能读到您在规则树中所设置的所有参量。
如图：自动命名的规则上述例子命名解释:
。所有对象的Mean nir特征值若小于200在第一层级将被分类为水体
算法（Algorithm）:
从下拉菜单中选择您想要进行的算法，依据所选择的算法，在编辑对话框右侧部分的规则集合设置的算法参数也将发生变化并显示。
➢ 影像分割是对遥感影像进行进一步面向对象分析、理解和识别的基础，是高分辨率遥感影像应用领域的关键技术之一。
影像分割
主要利用光谱特征，形状特征调整地块边界
Smoothness量小说明该对象边界比较光滑 Compactness表示对象紧凑程度。
基于区域合并的多尺度分割
分割
eCognition 中的分割算法
面向对象分类
易康简介
(Definiens professional 8.0) 基础应用

面向对象多尺度分割的SPOT5影像毛竹林专题信息提取

临安３１１３００；２．浙江农林大学环境与资源学院
摘要：以ＳＰＯＴ５卫星遥感影像为基础，采用面向对象的多尺度分割方法，建立类层次结构，提取毛竹林遥感专
题信息。结果表明：１）对毛竹林而言，在ＳＰＯＴ５红、绿、蓝３个波段上的最佳纹理窗口大小分别为９× ９，７× ７，９×
ＭＯＳＯＢａｍｂｏｏＦｏｒｅｓｔｆｒｏｍＳＰＯＴ５Ｉｍａｇｅｒｙ
ＳｕｎＸｉａｏｙａｎ＇ＤｕＨｕａｑｉａｎｇ，。ＨａｎＮｉｎｇ ’ ＧｅＨｏｎｇｌｉ ’ ＧｕＣｈｅｎｇｙａｎ。，
第４９卷第ｌＯ期
２０１３年１Ｏ月
ｄｏｉ：１０．１１７０７／ｊ．１００１ — ７４８８．２０１３１０１３
林
业
科
学
Ｖｏ１．４９．Ｎｏ．１０Ｏｃｔ．，２０１３
ＳＣＩＥＮＴＩＡ
关键词：面向对象；多尺度分割；毛竹林；信息提取；ＳＰＯＴ５
中图分类号：￥７７１．８文献标识码：Ａ文章编号：１００１— ７４８８【２０１３）１０～００８０— ０８
Ｍｕｌｔｉ．ＳｃａｌｅＳｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ．Ｏｂｊｅｃｔ．ＢａｓｅｄＥｘｔｒａｃｔｉｏｎ０ｆ

基于SPOT5图像分割的森林小班边界自动提取

ｃｉｅｔｒｄｎｔａｅｄａｔｇｆｉｇｒｙＡｂｓｒｃＴｈｅｅｔｉｌｍｅｔｏｅｏｅｅｓｎｎｐａｔａｏｅｔｎｖｎｏｙｏ ’ ｔｋａｖｎａｅｏｍａｅｔａｔ：ｅｐｒｓｎｍｐｅｎｆｒｍｔｓｎｉｇｉｒｃｉｌｆｒｓ
中图分类号：７１８ｓ５．７ｓ７．７７２文献标识码：Ａ
ＢｏｎｄａｙＡｕｔ－ｌａｉｆＦｏｅｔＳｕｒｏ－ｉｔｎｇｏｒｓｕｂ－ｏｐａｔｅｔＢａｅｏｄｅｎｅｃｍｒｍｎｓｄｎＳｇｅｔｉｎｏＰＯＴ５ＲｅｏｅＳｎｉｍａｅｙｅｍｎａｔｏｆＳｍｔｅｓｎｇＩｇｒ
林业科学研究
ＦｏｅｔＲｅｅｒｈｒｓｓａｃ
２１，３１：３～５００２（）５８
文章编号：０１１９（０００－５－６１０ — ８２１）１０３０４０
基于ＳＯ５图像分割的森林源自小班边界自动提取ＰＴ
ｉｇｒｓｓｇｅｔｄｂｏｒｐｏｏｏｓ，ｅａｕａｉｎｗｉｈｎｎｅｔｒｓｅａａｅｙｂｓｄｏｌｉｔａｕｅｎｍａｅｗａｅｍｎｅｙｆｕｒｔｃｌｙｖｌｔｏｔｉｅｆａｕｅｓｐｒｔｌａｅｎｕｔｍａｅｍｅｓｒｍｅｔ
ｂｕｎａｙｏｏｅｔｓｂｃｍｐａｔｎｏｃｕｐｐｉａｉｎ，ａｍａｅｓｇｎａｉｎｏｄｒｆｆｒｓｕ — ｏｒｍｅｔｆｒａｔａａｌｔｌｃｏｎｉｇｒｅｍｅｔｔｏｍｅｈｏｓｓｕｉｄ．ＳＯＴｙｔｄｗａｔｄｅＰ５

面向对象分类和基于像元分类

面向对象分类和基于像元分类一、面向对象分类面向对象分类是一种常见的图像分类方法，它通过识别和提取图像中的对象特征来实现分类。

具体而言，面向对象分类方法将图像中的对象分割出来，并提取出每个对象的特征，然后使用这些特征进行分类。

下面将介绍面向对象分类的几个关键步骤：1. 图像分割：图像分割是将图像中的对象从背景中分离出来的过程。

常见的图像分割方法包括阈值分割、边缘检测和基于区域的分割等。

通过图像分割，可以得到图像中的各个对象。

2. 特征提取：特征提取是指从图像中提取出能够描述对象特性的特征。

常见的特征提取方法包括颜色直方图、纹理特征和形状特征等。

通过特征提取，可以获取到每个对象的特征向量。

3. 特征选择：在特征选择阶段，我们需要从提取到的特征中选择出对分类有用的特征。

常见的特征选择方法包括相关性分析和主成分分析等。

通过特征选择，可以减少特征的维度，提高分类的准确性和效率。

4. 分类器设计：分类器是用于将对象分到不同类别的模型。

常见的分类器包括支持向量机、决策树和神经网络等。

通过训练分类器，并使用之前提取的特征向量进行分类，可以实现对图像的分类。

二、基于像元分类基于像元分类是另一种常见的图像分类方法，它将图像中的每个像元作为最小的分类单元，并根据像元的特征将其分到不同的类别。

基于像元分类的过程如下：1. 特征提取：与面向对象分类类似，基于像元分类也需要从图像中提取出能够描述像元特征的特征。

常见的像元特征包括颜色、纹理和形状等。

通过特征提取，可以得到每个像元的特征向量。

2. 分类器设计：在基于像元分类中，分类器的设计非常重要。

常见的分类器包括K近邻、支持向量机和随机森林等。

通过训练分类器，并使用提取到的像元特征进行分类，可以将图像中的像元分到不同的类别。

3. 后处理：基于像元分类的结果可能存在一些噪声或不连续的情况，因此需要进行后处理来优化分类结果。

后处理的方法包括滤波、边缘连接和形态学操作等。

通过后处理，可以得到更加准确和连续的分类结果。

基于面向对象的养殖水面遥感分类识别

基于面向对象的养殖水面遥感分类识别摘要：本文采用spot-5数据源，基于面向对象方法对养殖水面的识别与提取进行了研究。

通过多尺度分割方法获取试验区的地物对象，针对不同地物的光谱、纹理、形状等信息，反复实验设置提取流程和规则，从而实现养殖水面的提取。

与传统分类方法的对比，分类精度方面有了明显的提高，噪声也得到了明显的控制。

abstract： this research is focused on the identification and extraction of aquaculture area based on spot-5 image by using object-oriented classification method. usingmulti-scale segmentation， and based on the spectral information， shape， texture etc， the process and rules are constructed. comparing to conventional methods， it takes full advantages of feathers， which improves the accuracy of classification.关键词：面向对象；遥感分类；养殖水面key words： objected-oriented；remote sensing classification；aquaculture type中图分类号：tp751 文献标识码：a 文章编号：1006-4311（2013）23-0185-020 引言遥感技术因其各方面的优势已成为养殖水面调查和监测的一种重要手段，但是传统基于像元的图像处理技术容易产生噪声现象[1，2]。

面向对象的分类方法综合考虑了地物的形状、纹理、结构等空间信息，能更好的解决特定地物的提取[3]。

面向对象分类和像素分类

面向对象分类和像素分类
面向对象分类和像素分类是计算机视觉中的两种主要分类方法，它们在处理图像和视频数据时具有不同的关注点和特点。

面向对象分类主要关注图像中整体对象的识别和分类。

它通常使用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），来识别图像中的对象。

在训练过程中，模型通过学习从图像中提取特征，并根据这些特征对图像中的对象进行分类。

面向对象分类的优点在于它可以识别图像中的复杂对象，包括那些具有多种姿态、大小和方向变化的对象。

因此，它在目标检测、物体跟踪和场景分类等任务中具有广泛的应用。

相比之下，像素分类是一种更细粒度的分类方法，它关注图像中每个像素点的分类。

像素分类通常用于分割任务，如语义分割和实例分割。

在这些任务中，模型需要将图像中的每个像素分配给不同的类别，例如道路、树木、行人等。

像素分类同样使用深度学习技术，特别是全卷积网络（FCN）和U-Net等网络结构。

通过训练，模型可以学习从像素级别的特征来识别和分类不同的对象或区域。

面向对象分类和像素分类的区别在于它们的关注点不同。

面向对象分类更关注整体对象的识别，而像素分类更关注每个像素点的分类。

因此，面向对象分类通常用于目标检测和场景分类等任务，而像素分类通常用于图像分割任务。

总之，面向对象分类和像素分类是计算机视觉中的两种重要分类方法，它们在处理图像和视频数据时具有不同的应用场景和特点。

了解它们的区别和特点可以帮助我们更好地选择和使用适合特定任务的分类方法。

面向对象分析的五个层次

面向对象分析补充内容：1.面向对象分析的五个层次面相对象分析由五个主要活动组成，即确定类-&-对象、识别结构、识别主题、定义属性和定义服务（方法）。

对于一个复杂问题的面向对象的模型可用五个层次表示：类-&-对象层、结构层、主题层、属性层和服务层，如图1：图1 对象模型的五个层次主题（Subject）层：主题给出分析模型的总体概貌，是控制读者在同一时间所能考虑的模型规模的机制。

类-&-对象（Class & Object）层：对象是数据及其处理的抽象。

它反映了保存有关信息和与现实世界交互的能力。

结构（Structure）层：结构表示问题域的复杂性。

类 - 成员结构反映了一般 - 特殊关系，整体 - 部分结构反映了整体 - 部分的关系。

属性（Attribute）层：属性是数据元素，用来描述对象或分类结构的实例，可在图中给出并在对象的储存中指定，即给出对象定义的同时，指定属性。

服务（Serves）层：服务是接收到消息后必须执行的一些处理，可在图上标明它并在对象的储存中指定，即给出对象定义的同时，定义服务。

五个层次就像合并在一起的五个透明的图层一样，每一层从不同角度将对象模型更细化、更具体化。

2.五个层次对应的五个活动面向对象的模型的五个层次对应着分析建模的五个主要活动。

这五个活动的工作可以不按顺序进行，也没必要完成一项活动后才开始另一项活动工作。

也就是说，五个主要活动可以同时（并行）处理；可以从较高抽象层转移到较低的具体层，然后再返回到较高抽象层继续处理；当系统分析员在确定类-&-对象的同时，想到该类的服务，则可以先确定服务后，再返回去继续寻找类-&-对象；没有必要遵循自顶向下，逐步求精的原则。

3.面向对象分析流程一般情况下，面向对象分析过程可按照下列流程进行：确定类-&-对象、识别结构、识别主题、定义属性、建立动态模型、建立功能模型、定义服务（方法）。

测绘工程师考试：2022测绘综合能力真题及答案(5)

测绘工程师考试：2022测绘综合能力真题及答案(5)共603道题1、数据字典是开展GIS系统分析和设计的工作基础，其主要内容包括( )等。

（多选题）A. 空间数据库名称，层名B. 关联属性项，关联字段C. 拓扑关系，属性表D. 要素类型，操作限制规则E. 需求分析，统计表试题答案：B,C,D2、按照现行《基础地理信息标准数据基本规定》，1：10000基础地理信息地图投影方式采用( )。

（单选题）A. 正轴等角割圆锥投影B. 通用墨卡托投影C. 等距离圆锥投影D. 高斯一克吕格投影试题答案：D3、下列地籍图要素中，属于地籍要素的有( )。

（多选题）A. 行政界线B. 地籍图分幅编号C. 土地使用者D. 水系E. 界址点试题答案：A,C,E4、对现势性较好的影像进行调绘时，航测外业调绘为内业编辑提交的信息主要是（）信息。

（单选题）A. 属性B. 位置C. 地形D. 拓扑试题答案：A5、观测某五边形的四个内角，五边形中同精度观测了4个内角中误差均为±4″，则该五边形第5个内角的中误差为（）。

（单选题）A. ±4″B. ±8″C. ±12″D. ±16″试题答案：B6、地理信息工程需求分析的主要内容包括( )。

（多选题）A. 系统现状调查B. 系统目标和任务确定C. 系统可行性分析D. 系统数据库设计E. 需求分析报告撰写试题答案：A,B,C,E7、下列关于不规则三角网TIN的说法中，错误的是( )。

（单选题）A. TIN模型除了存储顶点坐标数据外，还存储了拓扑关系B. TIN 的每个三角面都有一个恒定的倾斜度C. 高程变化大的地区采用大三角形表示D. TIN把地表近似描绘成组互不重叠的三角面试题答案：C8、现行《房产测量规范》规定，一级房屋房产面积测算限差的计算公式为( )。

（单选题）A. 0.02+o.0006SB. 0.01+0.0006SC. 0.02-+0.0001SD. 0.01+0.0002S试题答案：A9、在我国范围内，下列地图中，选用双标准纬线正轴圆锥投影的是( )。