高分辨率遥感影像信息提取及块状基元特征提取_明冬萍
高光谱遥感影像的提取和处理方法
高光谱遥感影像的提取和处理方法近年来，随着遥感技术的不断发展，高光谱遥感影像的获取成为了现实。
高光谱遥感影像是指通过遥感仪器获取的光谱范围较广的遥感影像，其相较于传统遥感影像具有更高的空间和光谱分辨率。
在许多领域，包括环境保护、农业、城市规划等，高光谱遥感影像的提取和处理方法具有重要的应用价值。
一、高光谱遥感影像的获取高光谱遥感影像的获取需要使用高光谱遥感仪器，该仪器能够捕捉到丰富的光谱信息。
一般来说，高光谱遥感仪器由多个波段的传感器组成，这些传感器能够同时记录多个波段的图像。
获取的高光谱遥感影像通常具有数百个波段，使得我们在遥感影像处理中能够获取更多的光谱信息。
二、高光谱遥感影像的预处理在进行高光谱遥感影像的提取和处理之前，我们需要对其进行预处理。
预处理的目的是提高图像的质量和减小噪声的影响。
常见的预处理步骤包括辐射校正、大气校正、几何校正等。
辐射校正旨在消除遥感影像中的辐射差异，以便更好地比较不同区域的反射率。
大气校正则旨在消除大气引起的影响，使得遥感影像更加准确。
几何校正则是为了将遥感影像的几何形状与地形相匹配。
三、高光谱遥感影像的特征提取高光谱遥感影像的特征提取是指从遥感影像中提取出我们感兴趣的信息。
常见的特征提取方法有以下几种：1. 光谱特征提取光谱特征提取是指通过对高光谱遥感影像每个波段的分析，提取出不同波长下的光谱信息。
这些信息可以用于分类、识别和分析。
常见的光谱特征提取方法包括光谱曲线拟合、波段选择、光谱角等。
2. 空间特征提取空间特征提取是指通过对高光谱遥感影像空间分布的分析，提取出图像上不同位置的信息。
常见的空间特征提取方法包括纹理特征、形状特征、结构特征等。
3. 混合特征提取混合特征提取是指将光谱特征和空间特征相结合，提取出更全面的图像信息。
这种方法更常用于高光谱遥感影像的分类与识别。
四、高光谱遥感影像的分类与识别高光谱遥感影像的分类与识别是利用图像处理和分类算法对遥感影像进行分析，将其划分为不同的类别。
遥感图像处理中的特征提取技术使用教程
遥感图像处理中的特征提取技术使用教程遥感图像处理是一种利用航天器或飞机上的传感器通过接收地球表面反射或辐射的能量进行地球观测与地球表面信息获取的科学技术。
遥感技术广泛应用于农业、林业、地质勘探、环境监测等领域，为了更准确地获取地表信息，特征提取技术成为遥感图像处理中的重要环节。
本文将介绍遥感图像处理中常用的特征提取技术，并提供相应的使用教程。
一、像素级特征提取技术像素级特征提取技术是指从遥感图像中提取单个像素的特征信息。
常用的像素级特征提取技术有灰度级特征提取和颜色特征提取。
1. 灰度级特征提取灰度级特征提取是根据像素的灰度值来判断其特征属性。
常用的灰度级特征包括像素的亮度、纹理、形状等。
其中，像素的亮度可以通过计算灰度直方图或灰度矩来进行提取；纹理特征可以通过灰度共生矩阵、小波变换等方法来提取；形状特征可以通过边缘检测、形态学操作等技术来提取。
2. 颜色特征提取颜色特征提取是根据像素的颜色信息来判断其特征属性。
常用的颜色特征包括色调、饱和度、亮度等。
可以通过计算像素的颜色直方图、颜色矩来提取颜色特征。
二、对象级特征提取技术对象级特征提取技术是指从遥感图像中提取出具有独特形态和位置特征的地物对象。
常用的对象级特征提取技术有基于边缘提取的特征、基于区域分割的特征和基于形状提取的特征等。
1. 基于边缘提取的特征边缘是地物对象与背景之间的边界，通过提取边缘可以获得地物对象的形态信息。
常用的边缘提取算法包括Canny边缘检测算法、Sobel算子、Prewitt算子等。
通过对遥感图像进行边缘提取，可以得到地物对象的轮廓信息。
2. 基于区域分割的特征区域分割是将遥感图像划分为具有相似特征的连续区域的过程。
常用的区域分割算法有基于阈值的分割算法、基于区域增长的分割算法、基于边缘的分割算法等。
通过对遥感图像进行区域分割，可以得到地物对象的集合，并提取出地物对象的各种特征属性。
3. 基于形状提取的特征地物对象具有独特的形状信息，通过提取形状特征可以获得地物对象的几何性质。
高分辨率遥感影像零星植被的自动提取
高分辨率遥感影像零星植被的自动提取江维薇【摘要】针对零星植被面积较小，分布零散，边界模糊，像元混合严重导致特征相对不足的问题，基于视觉注意理论，提出了零星植被的分类新特征，并结合FART理论提出了自动提取零星植被的方法。
分别选取高分辨率真彩色和近红外的零星植被图像数据进行实验，并与易康面向对象方法的结果进行了对比。
实验结果证明，该方法对于零星植被的提取精度更高，适用范围更广，特别是对于真彩色影像，具有较大优势。
【期刊名称】《地理空间信息》【年(卷),期】2016(014)011【总页数】3页(P6-8)【关键词】零星植被;生物视觉;分类特征;视觉注意;模糊自适应共振理论【作者】江维薇【作者单位】武汉大学测绘学院，湖北武汉430079【正文语种】中文【中图分类】P237利用高分辨率遥感影像进行植被覆盖提取是目前遥感影像分类研究的热点之一。
随着遥感影像分辨率的提高，一些在中低分辨率下不可见的零星植被在高分辨率遥感影像上可能具有影像特征，能够被观测到，因而零星植被的提取十分必要，且直接影响遥感监测结果的准确性。
零星植被通常为单株、小簇或狭长植被，在影像上通常面积较小、分布零散、与其他地物交错、像元混合严重、边界模糊。
相对于大面积分布的植被，零星植被由于面积较小，统计特征很难有效提取和利用，空间特征和光谱特征也相对不足，零星植被的特征提取尤为困难。
如果没有细致充分地提取分类特征，算法很难得到好的分类结果[1]。
通常，植被覆盖提取都是利用原始特征计算各种植被指数作为有效的分类特征[2]，真彩色影像没有红外波段，植被指数无法很好地发挥作用，能够利用的有效植被特征更少。
本文基于生物视觉前注意阶段初级视觉特征的感知原理，对原始特征进行加工，提取了零星植被的分类新特征；再结合改进的模糊自适应共振网络，自动采集植被样本完成分类；并通过与易康[3]分类结果的对比证明了该方法的有效性。
视觉注意是心理活动对于一定对象的指向和集中。
高分辨率遥感影像_PPT课件
基于特征基元的面向对象方法
无论是对高分辨率遥感影像的信息提取 还是地物目标识别，特征基元提取往往 是关键的前期工作，进而才能在此特征 基元的基础上进行特征的表达和组合， 完成信息提取和目标识别。
图像的最小单元不再是单个的像素，而 是一个个对象，后续的图像分析和处理 也都基于对象进行。
面向对象的遥感分类方法的关键是图像分割， 也就是，如何准确地、有效地提取图像上几何 信息和结构信息。
图像分割是将图像划分为互不相连的区域，每 个区域具有相同的属性，这种属性可以是灰度、 纹理或其他属性。
分辨率 全色 5或2.5m
多光谱10m
全色： 1 米 多光谱： 4 米
全色0.61-0.72m 多光谱2.44-2.88m
全色0.5米 多光谱1.8米
重访周期 26天
2.9天 1-6天 1.1天
Quickbird影像
Worldview-2影像
2.信息提取
高空间分辨率遥感影像海量数据、复杂 细节和尺度依赖的特点决定了高分辨率 遥感影像处理的技术难点 。
1 0 1
8邻域定义的模板：
1 1 1
h8,1
h4,1
2h4,2 3
131
8
1
1 1 1
或者
2 1 2
h8,2
h4,22h4,1 3
131
4
1
2 1 2
IKONOS图像的Laplacian实验结果
结论
如何充分的有效利用高分辨率遥感图像的光谱 信息和空间结构信息，是高分辨率遥感数据处 理方法的关键。
高光谱遥感图像的特征提取和分类算法探究
高光谱遥感图像的特征提取和分类算法探究遥感技术已经成为了现代地球科学中不可或缺的一部分，这种技术通过对地球表面的各种信息进行多波段、多角度、多时相的采集和处理，可以形成一系列高分辨率遥感图像。
其中，高光谱遥感图像是一种获取地表物质高光谱信息的遥感技术，这种技术可以获取大量的物质光谱信息，为我们研究地球科学和环境变化提供了重要的数据来源。
在高光谱遥感图像中，物质对不同波长的电磁辐射的反射和吸收的不同程度是其与众不同的特性。
由于不同的物质对不同波段的辐射产生的反应不同，固有光谱和在远距离上的高光谱遥感图像可以很好地区分不同物质。
在高光谱遥感图像研究中，特征提取和分类算法是研究的两个重要方面。
因此，本篇文章将探讨高光谱遥感图像的特征提取和分类算法的研究进展和应用现状。
一、特征提取在高光谱遥感图像中，特征提取是一项至关重要的技术。
特征提取的主要任务是将高光谱遥感图像中每个像元的光谱信息转化成低维空间的特征，以减少信息冗余和处理量，同时保留物体空间分布和分类信息。
常用的特征提取方法包括如下几种。
1. 主成分分析（PCA）PCA是一种线性变换的方法，可以将高维空间中的数据降维到低维度的特征空间。
在高光谱遥感图像中，PCA方法可以对数据矩阵进行特征值分解，得到协方差矩阵的主特征向量。
这些主成分可以描述遥感图像的大部分空间信息，对于多波段数据的降维处理非常有效。
2. 独立成分分析（ICA）ICA是一种非线性变换的方法，可以将遥感图像中的光谱信息进行分离和隔离，从而得到更加明确的光谱信息。
在高光谱遥感图像中，ICA可以对数据矩阵进行特征值分解，找到可以独立分离的成分。
这些成分可以帮助我们更好地理解高光谱遥感图像中的光谱结构，并提高物体检测和分类的准确率。
3. 小波变换（WT）WT是一种非平稳信号的频域分析方法，可以用于多尺度分析和特征提取。
在高光谱遥感图像中，WT可以将数据矩阵分解为一组小波系数，这些系数可以反映不同尺度下的物体信息。
基于深度学习的多源遥感信息冬小麦提取研究
使用四旋翼精灵４无人机对试验区进行航摄。航摄面 积为 70km2。试验安排在冬小麦返青期（2023 年 2 月）、抽 穗 期（2023 年 4 月 ） 和 成 熟 期（2023 年 6 月 ）。 设 计 飞 行高度为 150m，旁向重叠度为 70%，航向重叠度为 80%。 无人机航线设计运用无人机管家软件，影像地面分辨率为 0.05m。将获取的航摄影像检查无误后导入大疆智图中进行 处理，选择软件中的农田场景进行 DOM 生产，最后通过 Arc GIS10.2、ENVI5.3 等软件中进行影像拼接、匀色和图像裁 剪等工作。
少量为冬油菜，并且占的面积较小，整体上提取效果较
好，长势稀疏的个别地块提取效果不明显，会出现漏提的
现象。抽穗期冬小麦模型的平均像素精度为 80.31，斑块
漏检率为 0.039，面积精度为 0.81，此时叶绿素达到最高
值，颜色纹理更饱满。但是早玉米、土豆作物随之成长起
来，另外地块旁边有成片的树木，阴影等因素会对冬小麦
1.tif
2.tif
3.tif
4.tif
5.tif
6.tif
图 2 样本标签
最终得到相应的分类结果。不仅可在较大程度上减少网 络参数，还能大幅增强网络模型的非线性能力，使模型 的学习能力更强。
ª p
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1.2 数据获取与预处理
为 2023 年 3 月底和 5 月底，包括 RGB 3 个波段，空间分辨 率为 1m。覆盖了冬小麦 3 个典型生长季。利用 ENVI 软件对 卫星影像进行处理，处理包括正射校正、影像融合和影像镶 嵌等。最终得到返青期的 ZY1、抽穗期的 GF2+GF7 以及成 熟期的 GF2 影像数据。
遥感影像空谱特征提取与分类方法研究
遥感影像空谱特征提取与分类方法研究一、概述随着遥感技术的飞速发展，遥感影像在地理信息获取、环境监测、城市规划等领域发挥着越来越重要的作用。
遥感影像通常具有丰富的空间信息和光谱信息，如何从这些海量的数据中有效地提取出有用的信息并进行准确的分类，是当前遥感领域研究的热点和难点问题之一。
研究遥感影像的空谱特征提取与分类方法，对于提高遥感影像的解译精度和效率，推动遥感技术的应用和发展，具有重要的理论价值和现实意义。
空谱特征提取是遥感影像处理中的关键步骤，其目的是从遥感影像中提取出反映地物本质属性的特征信息。
空间特征主要描述了地物在影像中的空间分布和几何形态，如纹理、形状、大小等而光谱特征则反映了地物在不同波段上的反射或辐射特性，是遥感影像分类的重要依据。
如何有效地融合空间特征和光谱特征，提高遥感影像的分类精度，一直是遥感领域的研究重点。
目前，遥感影像的分类方法主要包括基于像素的分类和面向对象的分类。
基于像素的分类方法主要依赖于像素的光谱信息，通过设定阈值或构建分类器来实现影像的分类。
这种方法简单易行，但忽略了像素间的空间关系，容易导致“同物异谱”和“异物同谱”现象的产生，从而影响分类精度。
面向对象的分类方法则是以影像中的对象为基本处理单元，充分利用对象的空间信息和光谱信息进行分类。
这种方法能够更好地描述地物的实际特征，提高分类的准确性和效率。
本文旨在研究遥感影像的空谱特征提取与分类方法，通过融合空间特征和光谱特征，提高遥感影像的分类精度和效率。
本文首先将对遥感影像的空谱特征提取方法进行深入研究，探讨不同特征提取方法的优缺点和适用范围本文将研究面向对象的分类方法，包括对象分割、特征提取和分类器构建等关键步骤本文将通过实验验证所提方法的有效性和优越性，为遥感影像的分类提供新的思路和方法。
1. 遥感影像的重要性及其在地球观测中的应用遥感影像，作为现代地球观测技术的重要组成部分，以其独特的视角和强大的信息提取能力，对地球科学的深入研究和人类社会的持续发展具有重大意义。
面向对象的高分辨率遥感影像建筑物震害信息提取研究
面向对象的高分辨率遥感影像建筑物震害信息提取研究随着遥感影像分辨率的提高和遥感信息提取技术的发展, 遥感技术逐渐成为快速获取地震灾情信息、震后应急和震害快速评估的有效手段。
高分辨率遥感影像提供了丰富的地表细节信息, 传统基于像素的分类方法存在着不能充分挖掘影像的光谱、几何、纹理和上下文信息, 分类精度低、速度慢等局限性, 不能满足震害信息快速提取的需求, 而面向对象的影像分析方法为高空间分辨率遥感影像震害信息提取提供了新的思路。
本文利用面向对象的影像分析方法对高分辨率遥感影像建筑物震害进行信息提取, 研究工作和成果如下: 1）在分析国内外现有主要图像分割技术的算法和优缺点基础上, 重点研究了面向对象影像分析的多尺度分割技术的算法和流程, 深入分析了波段权重、颜色、形状、紧致度、光滑度、分割尺度等参数的选择依据和原则。
2）以“对象内部同质性最小、对象之间异质性最大”为原则, 提出了一种基于对象内部标准差和对象邻域平均差分的分割质量函数选择最优分割尺度的方法。
实验表明, 分割质量函数是影像对象内部同质性和对象之间异质性的良好指标。
3）在获取影像对象知识基础上, 分析了隶属度函数及知识规则库中对象特征的选择策略等相关问题。
研究了最邻近分类和模糊分类的数学原理, 构建了包括模糊化输入变量的模糊集、模糊集逻辑组合和模糊分类结果反模糊化三个过程的模糊分类系统。
4）选取玉树地震结古镇震后QuickBird遥感影像中典型建筑区进行建筑物震害信息提取实验。
根据不同地物特点, 确定其最优分割尺度进行影像分割, 构建不同地物的多尺度层次网络结构；以影像对象的光谱特征、几何特征、纹理特征以及空间拓扑关系等特征信息建立模糊规则知识库, 采用面向对象的方法提取不同震害等级的建筑物信息, 并从模糊概念的隶属度角度进行分类稳定性和最优分类结果评价与分析。
结果表明, 本文提出的在最优尺度分割基础上的面向对象震害信息提取方法能够满足建筑物震害信息精细提取需求。
基于面向对象的遥感影像植被信息提取
别分类技术 ．北京建筑工程学院学报 ，０６；２ ４ ：６ ２ ２ ０ ２ （ ）２ —＿９
７ 唐 伟 ， 河， 书 培
法． 面向对象 的高 空分辨率遥感 影像道路
信息提取 ．地球信息科学 ，０ ８ １ （ ）２ ７ ６ ２０ ；０ ２ ：５ —２ ２
８ 明冬 萍 ， 骆剑承 ， 周成虎 ， ．高分辨率遥感影像信息提取及块状 等
８ ２ ８１ １— ５
４ 文贡坚 ， 王润生 ．从航空遥感图像中 自动提取主要道路 ．软件学
报 ，０ ０ １ （ ） ９７ ６ ２ ０ ；１ ７ ：５—９ ４
图 ４ 分类结果 图（ 蓝色表示植被 ， 黄色表示 非植 被 ）
５ 明冬萍 ， 剑承 ， 占锋 ， ．高分辨率遥感影像信息提取与 目标 骆 沈 等 识别技术研究 ．测绘科学 ，０ ５ ３ ３ ：８ ２ ２０ ；０（ ） １—－０ ６ 王文字 ， 李 博 ．基于 ｅ ｏｎｔｎ的高分 辨率遥感 图像的 目标识 Ｃ ｇ ｉｏ ｉ
８期
李春艳 ： 基于面 向对象 的遥感影像植被信息提取
ｌ４ ９３
植 被 ， 色 区域 表 示 非 植 被 。但 此 分 类 图 并 不 理 黄 想 ， 因是 植被 区域 （ 原 或非 植被 区域 ） 中的相 邻 区域 并没 有合并 ， 然 显示 出很 多 小块 。为 了使 得 到 的 仍 分类 图更加 美 观 ， 已分类 图基 础 上 分别 对 植 被 区 在
２ １ 的土地 交 易 案 例 ， 制 土 地 价 格 季 度 指 数 ， ００年 编 表 明重 复交 易模 型在 编 制 土地 价 格 指数 上 可 行 ， 且 将 Ｈ ｄｎｃ 型与 重复交 易模 型联 合应 用会 得 到 更 ｅｏｉ模 好 的结果 。
参 考 文 献
高分辨率遥感影像线性基元的提取
２ 基 于特征 基元 的高分辨率 遥感影像 多尺度信 息提 取
高分 辨遥 感影像 自动成 图过程难 点是在 不 同领域知 识的支 持下 ， 构 建相应 的 目标库 和知识 库 ， 通过各 种推理 机 ， 进行 相关 的推理 活动 ， 实现对 目标甚 至复杂 目标 对象 的识别 ， 中影像 分割是 遥感 信息提 取 其 和 目标识 别的基 础和关键 。然而从分 割技术 层面看 ， 般的单 一尺 度 一 遥 感影像 分割方法 很难 同时兼顾到影 像 的宏 观和微 观特 征 ， 而且 当影 像 尺 寸较大 ， 内容 也 比较丰 富时 ， 直接 分割 往往会 得 到很 多琐碎 的 区 域， 一定程度 上降低 了目标识别 的效率 。因而， 为同时把握 遥感影像 中
２０ ０７年
第 １卷 ７
第 ２ 期 ２
收稿 日期 ：０ ７ ０ — ２ ２０ — ５ ０
高分辨率遥感影像 线性基元 的提取
汪金 花 ， 张永彬
（ 北 理 工 大 学 ， 北 唐 山 ，６ ０ ９ 河 河 ０３０ ）
摘
程 。
要： 叙述 了线性地物特征基 元的概念 ， 总结 了特 征基 元 的高分辨 率遥感影像 多尺
第一作者简 介： 孙
毅 ， ，９ ６年 １ 男 １３ Ｏ月生 ，９ ０年毕 业于河南 师 １６
范学院老干处 ， ４ ０ ． ４ ００ ６
度 信 息提 取 技 术 流 程 框 架 ， 即在 大尺 度 下 的粗 分割 后 进 行 线 性 基 元提 取 的 技 术 流 息提取 ； 信 线性基元
中 图分 类 号 ：２ ７ Ｐ３ 文 献 标 识 码 ： Ａ
结构 、 形状 、 纹理 和细节等信息也都非 常突 出， 这使得 影像 的尺寸或相 同 地 面面积的像元数 目也随之增加 ， 这为 以基元 为单 位进行特征提取提供 了可能 。在对高分辨影像进行 目标识别时 ， 以对 图像 进行分割并获得 可 相应地物 基元 ， 通过对基元 的光谱特征 、 形状 、 大小及 其与邻接对象之间 的空 间关 系等 的特征计算 ， 获取基元特 征。 根据获取 的地物基元特征 ，利用各种分类器 （ 包括 最小距离判别 、 ＢＹＳ Ａ Ｅ 最大似 然、 Ｐ神经网络 、 Ｂ 神 经网络 、 Ｒ Ｍ Ｐ神经 网络及支 Ｂ ＲＦ ＡＴ Ａ 撑 向量机 Ｓ Ｍ等 ）在特征空间 中完成基元的分类并进行标志 。 Ｖ ，
基于Deeplab_v3+的高分辨率遥感影像地物分类研究
传统的面向对象方法和机器学习方法在高分辨率遥感影像信息提取方面发挥了重要作用[1-9]。
近年来，卷积神经网络（CNN ）发展迅速[10-19]。
当前这些方法均在一定程度上提升了图像分类精度，但是仍然存在着一些不足之处。
Deeplab v3+[20]是Deeplab 系列的最新改进模型版本，具有多尺度捕捉对象信息、获取目标清晰边界的优点，是目前最新的语义分割网络之一。
为了实现自动化程度更高、结果更精确的高分辨率遥感影像特征信息提取，本文深入分析Deeplab v3+模型结构，基于GF-2米级与无人机亚米级遥感影像与其他网络模型开展地物分类对比实验，探究了该模型在高分影像几何结构特征提取方面的优势和有效性。
1Deeplab v3+网络模型1.1模型结构DeepLab v3+网络由两部分组成：编码和解码模块，编码模块由改进的Xception 网络[20]和ASPP [21]模块组成。
如图1所示，训练样本经由Xception 网络提取特征，然后经ASPP 获取多尺度信息并聚合全局特征，最后经1×1卷积输出具有深层特征的特征图。
将该特征图做双线性上采样，同时把对Xception 网络对应的同分辨率浅层特征做1×1卷积。
最后将浅层特征和深层特征做卷积融合连接，对该多尺度特征做双线性上采样并实现分类预测。
1.2Xception 改进模块如图2所示，Xception 网络框架分为三部分：入口流、中间流和出口流。
入口流用于对输入图像下采样以减小空间尺寸，而中间流则用于连续学习关联关系和优化特征，出口流对特征进行排序以获得粗略的得分图。
结构图中的红色部分为改进部分：①中间流层数变多，深度可分离卷积层的线性堆叠由重复8次改为16次；②将原来简单的池化层改成了stride 为2的基于Deeplab v3+的高分辨率遥感影像地物分类研究陆妍如1，毛辉辉1，贺琰1，宋现锋1,2*（1.中国科学院大学资源与环境学院，北京100049；2.中国科学院地理科学与资源研究所，北京100101）摘要：采用Deeplab v3+语义分割网络模型开展了高精度地物分类研究，并与FCN 、UNet 、SegNet 等网络模型对比分析，结果表明Deeplab v3+提取的耕地、植被、建筑用地、道路、水系等地物图斑，其分类总体精度与Kappa 系数在各项指标上均优于FCN 、UNet 、SegNet 。
空间特征在遥感影像分析中的应用
空间特征在遥感影像分析中的应用鲁学军;王钦敏;明冬萍;王晶;徐志刚【期刊名称】《中国图象图形学报》【年(卷),期】2004(009)006【摘要】本文基于神经系统科学有关"特征"的研究成果,对"空间特征" 的定义及其在高空间分辨率遥感影像目标识别与分类中的应用进行了研究.研究表明,空间特征包括空间原始特征、空间功能特征两种类型,其中,空间原始特征是对空间实体组成要素特性的反映,是有关空间实体的识别特征(说明"是什么"),而空间功能特征则是空间实体的功能性分类标志,是有关空间实体的分类特征(说明"干什么").文章还具体结合一个基于高空间分辨率遥感影像对机场目标进行识别与分类的实验,对有关结论做进一步的阐释.【总页数】7页(P737-743)【作者】鲁学军;王钦敏;明冬萍;王晶;徐志刚【作者单位】中国科学院地理科学与资源研究所,北京,100101;福州大学,福州,350002;中国科学院地理科学与资源研究所,北京,100101;西北工业大学计算机学院,西安,710072;东北师范大学城环院,长春,130024【正文语种】中文【中图分类】TP751【相关文献】1.遥感模式分类中的空间统计学应用--以面向对象的遥感影像农田提取为例 [J], 明冬萍;邱玉芳;周文2.支撑向量机及其遥感影像空间特征提取和分类的应用研究 [J], 骆剑承;周成虎;梁怡;马江洪3.最大自相关因子方法及其在遥感影像分析中的应用进展 [J], 刘春国;高松峰;卢晓峰4.遥感影像分析在新增建设用地督察中的应用 [J], 方芳;向浩;张亮5.遥感影像分析及其在路网与疫情分布相关性分析中的应用 [J], 王君豪;张浩然;时广升;梅钢因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
高分辨率遥感影像信息提取与目标识别技术研究
高分辨率遥感影像信息提取与目标识别技术研究明冬萍,骆剑承,沈占锋,汪 闽,盛 昊(中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室,北京100101)=摘 要>由于高空间分辨率遥感影像海量数据、复杂细节和尺度依赖的特点决定了高分辨率遥感影像处理的技术难点。
在总结以往高分辨率影像(航空影像)信息提取技术的主要难点和不足,从理论上和实践上分析了基于特征基元的高分辨率遥感影像处理与分析的意义,提出了基于特征基元的高分辨率遥感影像多尺度信息提取技术框架。
最后对此框架进行总结与分析,指出了目前研究中仍存在的难点和今后的研究重点。
=关键词>高分辨率遥感;信息提取;目标识别;特征基元;影像分割;多尺度=中图分类号>T P75 =文献标识码>A =文章编号>1009-2307(2005)03-0018-03收稿日期:2004-08-12基金项目:国家自然科学基金项目(40101021);中国科学院地理科学与资源所知识创新工程领域前沿项目(CXIOG -D02-01)。
1 引 言航天遥感技术经过30多年的发展,无论在光谱分辨率、空间分辨率、时间分辨率等方面都有巨大的进步,已经形成高光谱、高空间分辨率、全天时、全天候、实时/准实时的对地观测能力。
这些先进的航天遥感技术为监测全球变化、区域环境变化等提供了大量的宏观、现势性资料,造福于人类及其安居环境。
尤其是自法国发射了SPOT -1号卫星以后,基于现势性极好的传输型高空间分辨率卫星遥感图像的应用已引起了世界各国的普遍关注。
二十多年来,卫星影像的地面分辨率由10m 、5m 、2m 、1m 、甚至016m 逐步提高,真正使人们能够/不出门而知天下事0。
高分辨率遥感图像的产生,不仅使土地利用、城市规划、环境监测等民用方面有了更便利、更详细的数据来源,而且,对于军事目标识别、战场环境仿真来说有着更为重要的意义。
2 高分辨率遥感影像信息提取遥感的根本目标是为了从图像上提取信息,获取知识。
训练样本数目选择对面向对象影像分类方法精度的影响_薄树奎
的情况 , 所以影像分割后的数据集分布形式可以类
似地计算出来 。
对任意分布的总体 X, 期望为 EX, 方差为 DX,
有放回抽选样本 , 容量为 m, 设样本均值为随机变量
y, 则
y=(x1 +x2 +… +xm)/m 其中 , x1 , x2 , … , xm 为总体的 m个有放回抽样 , 那 么 y的期望为
TM数据和航空影像结合 起来 , 利用面向对 象方法 实现土地覆盖分类 。面向对象的影像分析技术是一 种区别于以往方法的新思路 , 是一种有效遥感影像 分析的方法 。
面向对象遥感影像分类方法 也是一种监督分 类 , 即需要在已知类别的训练场地上提取各类训练 样本 , 通过选择特 征变量 、确 定判别函数或 判别规 则 , 从而把影像中的各个影像对象划归到各个给定 的类别 。 在监督分类中 , 训练样本的选择是一个关
Abstract Asopposedtoper-pixelclassification, theselectionoftrainingsamplesisdifferentinobject-orientedmethod. Basedonstatisticaltheory, thenumberoftrainingsamplesrequiredinobject-orientedclassificationisstudiedinthispaper. First, featurespaceanalysisofimagesisimplementedinobject-orientedclassification, whichshowsthatthenumberof trainingsamplesneededforobject-orientedclassificationismuchlessthanthatin per-pixelclassification.Then, an experimentofremotesensingimageclassificationiscarriedouttoverifytheauthenticitybasedontherelationsbetween samplesandbands. Keywords classification, object-oriented, trainingsamples, remotesensingimage
基于高分辨率遥感影像的地表信息提取
基于高分辨率遥感影像的地表信息提取
杨一帆
【期刊名称】《城市地理》
【年(卷),期】2015(000)008
【摘要】云南省第一次地理国情普查为全省发展提供了科学规划、科学布局、科学发展的坚实基础。
使用ENVI5.1和Arc-GIS10.1,提取不同尺度的纹理特征,来判定各种地类的最佳分离尺度,并将提取的不同尺度下的纹理信息应用于多尺度影像分类。
在ENVI5.1软件的支持下,采用面向对象技术对地类进行分类,并对不同的分类方法结果进行对比,旨在为地理国情普查提供参考依据。
【总页数】1页(P67-67)
【作者】杨一帆
【作者单位】云南师范大学旅游与地理科学学院，云南昆明 650500
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于高分辨率遥感影像的城市地表信息提取研究 [J], 余晓敏;湛飞并
2.基于迁移学习的高分辨率遥感影像道路信息提取 [J], 赵亮;吴立宗;彭红春;马旺叶
3.基于迁移学习的高分辨率遥感影像道路信息提取 [J], 赵亮;吴立宗;彭红春;马旺叶
4.基于中、高分辨率遥感影像的羟基和铁染蚀变信息提取与成矿预测
——以吉林市等六幅为例 [J], 曹会;张廷秀;李雨柯;韩科胤;温秋园;王海英
5.基于高分辨率遥感影像的城市地表信息提取 [J], 邹霞;刘佳明
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高分辨率遥感特征基元提取与格局判别方法研究的开题报告
高分辨率遥感特征基元提取与格局判别方法研究的开题报告一、研究背景和意义高分辨率遥感图像在军事、城市规划、环境监测等领域有广泛的应用。
然而，这些图像中包含了大量的信息，人工提取和分析难以应对如此复杂的任务。
因此，自动遥感图像分析技术成为了研究热点，其中遥感特征基元的提取和格局判别是其中的关键技术。
遥感特征基元是遥感图像中的最小可区分对象，具有一定的空间结构特征和语义意义。
如建筑物、道路等都是遥感特征基元。
提取出遥感特征基元后，进一步的格局判别可以对不同区域进行分类，如城市和乡村的区分，车辆的检测等。
二、研究内容和方法本文主要研究基于深度学习的方法，提取高分辨率遥感图像中的遥感特征基元，并通过格局判别对图像进行分类。
具体研究内容包括：1. 数据准备和预处理：从遥感图像中提取出训练样本和测试样本，并进行预处理操作，如图像增强和数据标准化。
2. 遥感特征基元提取：基于深度学习技术，设计并训练卷积神经网络 (CNN) 模型，提取出遥感特征基元。
3. 格局判别和分类：通过提取的遥感特征基元，设计分类器，对图像进行分类，如城市和乡村的区分，车辆的检测等。
三、研究计划和进度1. 第一年：完成文献调研和数据准备预处理；设计卷积神经网络模型，训练并测试遥感特征基元提取效果；2. 第二年：对提取的遥感特征基元进行分析与预处理；优化分类器并完成分类器设计及优化；进行综合实验并分析实验结果。
3. 第三年：完成毕业论文写作，撰写发表论文。
四、预期成果和影响本文将提出一种基于深度学习的高分辨率遥感图像特征基元提取和格局判别方法，可以有效提高遥感图像自动分析的效率和准确性。
该方法可以广泛应用于城市规划和环境监测领域，对于实现城市精细化管理和环境保护有重要的意义。
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文章编号:1004-9037(2005)01-0034-06高分辨率遥感影像信息提取及块状基元特征提取明冬萍,骆剑承,周成虎,汪 闽,郑 江,陈秋晓,沈占锋(中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室,北京,100101)摘要:分析了基于目标基元的遥感信息提取技术相对于传统的基于像元的处理方式所具有的优势;结合人类视觉机制和计算机尺度空间理论,设计了基于特征基元的高分辨率遥感影像多尺度信息提取技术流程框架,即在大尺度下进行粗分割后进行块状基元提取的技术及实现过程;最后给出了相关实验结果,实验表明本文提出的基于基元的遥感信息提取便于与视觉知识和环境知识更好地结合,提高了遥感信息处理与应用的自动化和智能化水平。
关键词:高分辨率遥感;信息提取;块状基元;影像分割中图分类号:T P391 文献标识码:A 基金项目:国家自然科学基金(40101021)资助项目;中国科学院地理科学与资源研究所知识创新工程领域前沿(CX-IO G-D 02-01)资助项目。
收稿日期:2004-05-14;修订日期:2004-09-15Information Extraction from High ResolutionRemote Sensing Image and Parcel Unit Extraction Based on FeaturesMI N G Dong -p ing ,L UO J ian -cheng ,ZH OU Cheng -hu W AN G Min ,ZH EN G J iang ,CH EN Qiu -x iao ,SH EN Zhan -f eng(T he St ate K ey L abor ator y of Reso ur ces and Env ir onmental Infor mation System ,Inst itute o fG eog ra phical Science a nd N atural Reso ur ces R esea rch,Chinese A cademy o f Science,Beijing ,100101,China )Abstract :The advantages of remo te sensing imag e pr ocess based on per-parcel are analyzed co mpared to the per -pix el .Based o n huaman ′s visual m echanism and theory o f the scale spa-tial,this paper designs the technique flow o f m ulti-scale information ex traction fr om high reso -lution rem ote sensing images based on features:ro ug h classification-parcel unit ex traction-expression of feature-intellig ent illation-inform ation ex traction or tar get recognition.Espe-cially ,this paper presents the technical route o f parcel unit extraction and gives an ex periment w ith IKONOS and QUICKBIRD imag es.Ex perim ent sho w s that the methods is convenient to integrating v isual and environmental know ledge and can improv e the level of automatization and intellig entization of remote sensing data process and application .Key words :high r esolution rem ote sensing ;inform ation ex traction ;parcel unit ;im ag e seg -mentation引 言随着遥感卫星数据获取技术的不断发展,遥感影像空间分辨率不断增高,已经达到甚至突破米级,如IKONOS 和QU ICKBIRD 影像。
在高分辨率影像上,不仅地物的光谱特征更明显,而且其景观的结构、形状、纹理和细节等信息也都非常突出,加之空间分辨率的增加使得影像的尺寸或相同地面面积的像元数目也随之增加,因而传统的基于像元(per-pix el)的,尤其是基于像元光谱统计的影像处理方式的效率以及其所能获得的结果信息都十分有限[1],而且其处理结果中往往会存在许多的小斑块。
因此,基于基元或单元(per -field 或per -parcel )的遥感信息提取技术正受到越来越多的重视。
这里基元或单元的意义是具有相同特征,如光谱、纹理和空第20卷第1期2005年3月数据采集与处理Jour nal of D ata A cquisition &P ro cessing Vo l.20N o.1M a r.2005间组合关系等特征的“同质均一”的单元[2]。
也有人将这种方法称为面向对象(Object-oriented)的遥感影像处理[2～4],其手段往往是通过影像分割来获得这样的基元。
本文统一将之称为基元。
目前已经有许多学者对基于基元的遥感影像处理方式进行了大量的研究和尝试性的实验。
Lobo 等人基于这种思想对遥感影像进行分类[5],得到了比较好的效果。
同时他们特别指出,与传统的基于像元的分类结果相比,这种方法得到的结果往往更容易被解释,而且处理结果中图斑的完整性更好。
Aplin 等人基于这种思想对高分辨率遥感进行土地利用分类[6],M auro 和Huang Huiping 等进行了相关的实验也对这种per -field 和o bject-or i-ented 的分类结果的精度和准确性进行了肯定[2,7]。
Olaf Hellw ich 等人利用影像分割和知识辅助从高分辨率多源遥感影像数据中提取道路网络、农用地块和居民地等信息[8]。
第一个面向对象的遥感信息提取软件eCog nition 已经采用了面向对象和模糊规则的处理与分析技术,并成功将其投入商业运用。
随着该软件的成功应用也涌现了大量Object -oriented 的相关应用研究和文献[9]。
研究表明,在多数情况下,基于基元的遥感影像分析理解方法会比基于像元的遥感影像分析理解方法取得更好的效果,特别是应用在高空间分辨率的遥感影像上。
因此,无论是对高分辨率遥感影像的信息提取还是地物目标识别,基于特征的块状基元提取往往是关键的前期工作,进而才能在此特征基元的基础上进行特征的表达和组合,完成信息提取和目标识别,甚至是复杂目标的识别。
这里块状基元的提取大多通过影像分割来实现。
1 基于特征基元的高分辨率遥感影像多尺度信息提取遥感影像信息提取过程包括影像预处理、图像特征分割与提取、空间对象特征表达、特征信息学习与分类以及高层知识系统推理等几个部分。
即对影像进行分割并获得基元后,通过对基元的光谱特征、形状、大小及其与邻接对象之间的空间关系等的特征计算,获取基元特征。
基于这些特征,利用各种分类器(包括最小距离判别、BAYES 最大似然、BP 神经网络、RBF 神经网络、ARTM AP 神经网络及支撑向量机SVM 等),在特征空间中完成基元的分类并进行标识。
在领域知识的支持下,构建相应的目标库和知识库,通过各种推理机,进行相关的推理活动,实现对目标甚至复杂目标对象的识别。
影像分割是遥感信息提取和目标识别的基础和关键。
然而从分割技术层面看,一般的单一尺度遥感影像分割方法很难同时兼顾到影像的宏观和微观特征;而且当影像尺寸较大,内容也比较丰富时,直接分割往往会得到很多烦碎的区域,一定程度上降低了目标识别的效率。
因而,为同时把握遥感影像中的宏观和微观特征及提高操作效率,往往需要在不同尺度下对遥感影像进行处理,即多尺度遥感影像处理,这也符合人类视觉机制和特点,而且计算机视觉领域的尺度空间理论为多尺度影像处理提供了理论依据。
本文研究中多尺度体现在:首先根据影像光谱或纹理等特征在大尺度上进行分类,得到目标大区域,进而在此基础上根据光谱、形状、大小和空间关系等特征进行精细分割,获得特征基元并进行特征表达,最终实现遥感影像的信息提取和目标识别。
基于特征的多尺度信息提取技术框架如图1所示。
图1 基于特征的高分辨率遥感影像多尺度信息提取技术框架2 高分辨率遥感影像块状基元特征提取2.1 大尺度单元划分大尺度单元划分的方法是:利用纹理与光谱特征,采用快速的粗分割方法,获取大尺度的特征单元。
根据领域知识和专家经验,针对信息提取和目35第1期明冬萍,等:高分辨率遥感影像信息提取及块状基元特征提取标识别任务,将影像划分为以下区域:云区、水体、林地区、岩土区、建筑区及农田区等,其实现过程是采用SVM 方法利用样本训练进行有监督分类。
2.2 块状基元提取在目标大区域分类的基础上,在更精细的尺度上进一步提取目标基元特征。
所有复杂目标都可以分解为由最小单元(基元)在空间上的组合关系,因此基元特征的提取为进一步识别有意义的目标奠定了基础。
基元类型包括建筑物、金属体、桥梁、道路、广场、船只等六类别,这里金属体指遥感影像上亮度较大的金属质地的目标,如飞机等。
其中建筑物、金属体、广场、船只以多边形特征来表达,称为块状基元;道路和船只以线特征来表达,称为线状基元。
总体来说,基元特征提取的主要技术都包括特征分割、矢量化和特征表达三个步骤,根据基元特征的不同,相应三个步骤中采用的具体技术方法各不相同。
块状基元的提取方法技术流程如图2所示。
图2 块状基元提取技术流程2.3 块状基元提取技术的实现块状基元(包括建筑物、金属体、广场和船只)提取主要建立在灰度和形状特征基础上。
首先采用直方图灰度阈值分割方法,将块状地物与背景分离,然后矢量化并采用矩来表示块状地物的形状特征,最后采用基于形状、面积、灰度等综合特征的监督分类方法来识别有规则的块状基元。
具体步骤:(1)基于直方图的灰度分割一般块状基元在高分辨率遥感影像上的灰度表现得比较均衡,因此利用简单的阈值分割方法就可以将地物从背景中分离出来。
但不同块状基元的灰度值范围各不相同,因此需要预先获得块状地物灰度先验知识(建筑物影像灰度一般比较亮,常在250～255附近形成波峰),采用人机交互的直方图阈值分割方法,如图3所示。