面向对象的遥感影象分类
面向对象的GEO遥感影像分类与信息提取
关 键 词 ： 球 之 眼 卫 星 ； 感 图像 处 理 系统 ； 向对 象 地 遥 面 中 图分 类 号 ： ３ １ ＴＰ ９ 文献标识 码 ： Ａ 文 章 编 号 ： ６ ４９ ４ （ ０ １ ０ — ２ ３０ １ ７ — ９ ４ ２ １ ） ６０ ０ — ４
一
２ 实 验 区及 数 据 源
２ １ 地 球 之 眼 一１卫 星 的 基 本 参 数 设 置 ．
方 面 是 我 们 获 得 的遥 感 图 片 分 辨 率 越 来 越
高 ， 一方 面是 人们 对遥 感 信 息 的 认 识 和利 用 程 度 另 远远 落后 于遥感 信 息 获 取 的速 度 ， 造成 大量 资 源 的 严 重 浪费 ， 但据 统计 ， 人们 用 到 的遥 感信 息仅 占全 部 获 取信 息 的 ５％左右 ， 而深 层 次 的信 息 开发更 少 ， 这
１ 引言
过去 ４ ０年间遥 感技 术有 了长足 的发展 ， 备 了 具
出， 而光 谱分 辨率 并 不 高 ， 因此 ， 对 高 空 间分 辨 率 针 图像 ， 在分 类 时不 能仅 依靠其 光谱 特征 ， 多 的是 要 更
利 用 其几何 信 息和 结构 信息 。
高光谱 分辨 率 、 时 间 分辨 率 、 高 高空 间分 辨 率 、 传 多 感器 、 多平 台 、 多角 度 对 地 观 测 能力 ， 已经形 成 了三
２ ２ 实 验 区 域 ．
分 析 的分 类 方法 ， 主要 包括 监督 分类 和非 监督 分类 。
监督 分类 是一 种 常用 的精度 较高 的统 计判 决分 类 ， 已知类 别 的训练 场地 上提 取各 类训 练样 本 ， 在 通
过选 择特 征变 量 、 确定判 别 函数 或判 别规则 ， 而把 从 图像 中的各 个 像 元 点 划 归 到 各 个 给 定 类 的 分 类 方 法＿ 。非监 督 分 类 是 在 没 有 先 验 类 别 知 识 的 情 况 ２ ］
浅论基于面向对象的遥感图像分类
Ｍ ｔ ｎａ Ｒ Ｎ ａ Ａ—
Ａ Ｂ
％ 一ａ ｃａ （ ｒｔ ｎ
）
（） ５
至此， 可将 Ｍ、 ｋ ％等数据代人 （ ） 中之任一 Ｎ、 、 ３式 等式 ， 以资捡校 。 为 了求 得任 意两 点 的 坐 标 增 量 ， 将 （ ） （ ） 改 可 １ 、２ 式
写成一 般形式 ， ： 即
△）ｌ ｋ ｉ１ｏ （ ＋ ０ １ 【— ｓ ｓ ％ ｆ ｉ 一ｃ Ｉ ） ＿ Ａｙ — ｋ ｉ１ｓｎ ％ ＋ ０ １ ｓ ｉ（ 一 ｉ ） ～
（） ６式与一般导线坐标 计算公式基本相 同， 便于记 忆 ， 中 除 Ｓ０为变 量外 ， 、。 根 据 （） （ ） 式 ． ｋ ａ可 ４ 、５ 式预 先算 出， 连同已知点坐标与公式一并存人 电子计算器中， 然 后 顺次 输入不 同的 Ｓ０ ， 能立 即显示 相 应 导线 点 的 ．值 便 坐 标 ， 需记 录 中间结 果 ， 无 因而计 算非 常简捷 。 ２ 现 将本 法的计 算步 骤说 明如 下 （）绘 制 略 图 ， 明点 、 、 的 编号 ， １ 注 边 角 并将 已知 坐 标值方位角、 边长以及边 、 角观测值 ， 填写于附表的相应 栏内。 （） ２ 按公式 ０ ｉ ＋Ｂ ８。 ｉ 一 ｉ ０计算 ０ ＝０ 士１ 值。 （ ）求 Ｓｃｓｉ Ｓ ｉ０ 和 （ Ｍ 、 。 ３ ｉｏＯ 与 ｉｎ ｉ ｓ 总 即 Ｎ） （ ）根据 （）（ ） 计算 ｋ和 ％。 ４ ４ 、５式 （）将坐 标 计 算 式 （ ）连 同有 关 已 知数 据 一 并 写 ５ ６， 入计算器 中存储起来 ， 然后顺序输入不 同的 Ｓ０ ，即 ．值 ； 得各 导线点 的坐 标 。最后 算 出 Ｂ点 的坐 标 ， 与 已知坐 应 标值 相符 。
Ｙ ｋ ｓ
面向对象分类法arcgis
面向对象分类法arcgis 面向对象分类法（Object-Oriented Classification，OOC）是将遥感数据像素根据物体或地物类型进行分类的方法。
OOC分类法在遥感数据处理和应用中广泛使用，尤其是在地物覆盖类型分类方面。
ArcGIS是一款著名的GIS软件，它支持多种分类法。
本文将介绍面向对象分类法在ArcGIS中的应用。
一、面向对象分类法基本概念面向对象分类法是一种“基于物体”而不是基于像元的分类方法，它将像素组合成具有物理意义的物体（对象），例如建筑物、道路、水体等，然后再将这些物体分类为不同的地物类型。
OOC分类法通常分为三个步骤：物体分割、物体属性提取和物体分类。
1.物体分割物体分割是将像素聚集成具有物理意义的物体的过程。
这个过程通常使用图像分割算法来实现。
常用的分割算法有单阈值分割、多阈值分割、区域生长、水平集等。
2.物体属性提取物体属性提取是从物体中提取有意义的特征的过程。
这些特征可以用于下一步的分类过程。
物体属性提取通常使用遥感影像的光谱、纹理、形状、结构等特征来描述物体。
3.物体分类物体分类是将物体按照它们的物理意义分类的过程。
这个过程通常使用基于强分类器的机器学习方法来实现，例如支持向量机、随机森林等。
二、面向对象分类法在ArcGIS中的应用ArcGIS是一款功能强大的GIS软件，它支持多种遥感数据分类方法，包括像元分类、基于物体分类和混合分类等。
其中基于物体的分类法就是面向对象分类法。
使用ArcGIS进行面向对象分类法分析的步骤如下：1.数据准备首先需要准备一幅高分辨率的遥感影像，这个影像最好是多光谱遥感影像，因为多光谱遥感影像包含了丰富的地物信息，可以提高面向对象分类的精度。
其次需要准备一个数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM），这个DEM可以用于去除地形效应，提高分类的精度。
2.物体分割在ArcGIS中实现物体分割是通过“物体识别工具”来实现的。
面向对象高分辨遥感影像分类研究
最 近邻 法进行 监督 分类 ， 较好 的 利用 影 像 的高 分 辨
对 象特 征 ， 验结 果 表 明此 方 法 能够 很 好 的识 别 高 实 分 辨影像 地 物特征 。
点， 目前 较 常用 的分 割 算 法 主要 有 基 于纹 理 特 征 分
割 、 于 图像灰 度分 割 、 于知 识 影 像 分 割 、 形 网 基 基 分
光谱 信 息 ， 有较 好 的 利用 高 空 间分 辨 影 像 的 对 象 没
特征。
收 稿 日期 ：０ ７ ０ —０ ２０ — ４ ５ 修 订 日期 ：０ ７ ０ — １ ２０ — ５ ５
中 图 分 类 号 ：ＴＰ ９ ７ 文 献 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１ ０ — ０ ０
１ 引 言
随着 遥 感 技术 快 速 发展 ， 其 是 近 年 来 高 空 间 尤
面 向对 象 的分类 方法 首 先将影 像 分割 成对 象特 征 ， 后在 对象 的基 础上 进行 分类 研 究 ， 然 目前对 面 向 对象 的研 究 主要 在 多 尺 度 分 割 上 ， 割 是 对 象 特 征 分 分类 的基 础 ＿ １ 。面 向对 象 引 入 模 糊 理 论 中并 取 得 很好 的分 类 效 果＿ １ 知 识 规 则 结 合 进 行 辅 助 分 类 与 等 等 ］ 卜¨ 。本文 采用 分 割后 的 影 像 对 象 特 征 按 照
络 演化 （ ＮＥ 分 割等 算 法 ， 虑 到 分 割 后 对 象 特 Ｆ Ａ） 考
征 异质 性最 小 ， 用 分 形 网络 演化 方 法 进行 影 像 分 采
基 金项 目 ： 江苏 省测 绘科 研基金 项 目（Ｓ Ｊ ＣＨＫＹ２ ０ ０ ） 助 ０７ ３资 作 者简 介 ： 新亮 ， ， 京大 学地理 信息 科学 系在 校本科 生 ， 黎 男 南 研究 兴趣遥 感理 论 与应用 ， 地理 数据分 析与 建模 等 。
基于多示例学习的高分辨率遥感影像面向对象分类
ｒｍｏ ｅｓｎ ｉｇ ｉ ｇ ｃ ｏ ｄｎ ｏｔ ｅｏ ｊｃ ｒ ｎ ｅ ｇ ｌｓｉｉａｉｎ ｐ ｒｄｇ Ｈｏ ｇ ｎ ｏ ｓｏ ｊｃｓａ ｅｇ ｎ ｒ ｔｄｂ ｅ ｔ ｅ ｓｎ ｍａ ｅａ ｃ ｒ ｉｇ ｔ ｈ ｂｅｔｏ ｉ ｔｄｉ ｅｃａ ｓｆ ｔ ａ ａ ｉｍ． ｍｏ ｅ ｅ ｕ ｂｅｔ ｒ ｅ ｅ ａｅ ｙｉ ｅ ｍａ ｃ ｏ ｍ— ａ ｅｓｇ ｎ ａｉｎ ｍｅｈ ｄｆｒｔ ａ ｄ ｔ ｅ ｂｅｔ ｓ ｄ ａ ｎ ｔｎ ｅ ， ｅ ｈ ￣ｍｕ ｄｖ ｒｅ ｄ ｎ ｉ ｎ ｔｎ ｅ ｂ ｒ ｉｉｇ ｂ ｇ ｇ ｅ ｍｅ ｔｔｏ ｔｏ ｉ ， ｎ ｈ ｎ ｏ ｊｃｓ ｕ ｅ ｓｉｓａ ｃｓ ｇ ｔｔ ｅｍａ ｓ ｍ ｉｅｓ ｅ ｓｔ ｉｓａ ｃ ｙ ｔａｎｎ ａ ｓ ｙ
Ａｂ ｔａ ｔ Ｉ ｕｔｐ ｅ ｉ ｓ ａ ｃ ｅ ｒ ｉｇ，ｈ ａ ｓａ ｅ ｕ ｅ ｓ ｔａ ｎ ｎ ａ ｉｓ ａ ｄ ｔ ｅ ｇ ａ ｆｌａ ｎ ｎ ｓ ｐ ｅ ｉｔｔ ｅ ｌ ｂ ｌ ｆ ｓ ｒ ｃ ： ｎ ｍ ｌｉ ｌ ｔ ｎ ｅ ｌａ ｎ ｎ ｔ ｅ ｂ ｇ ｒ ｓ ｄ ａ ｒ ｉ ｉ ｇ ｓ ｍｐ ｅ ， ｎ ｈ ｏ ｌ ｅ ｒ ｉｇ ｉ ｒ ｄ ｃ ｈ ａ ｅ ｎ ｏ ｏ
修 订 日 期 ：０ １ １ 一 Ｏ ２ １— １ ｌ
基 金项 目： 国家 自然科学 基金 项 目（ ０ ７ １ ５ ； 苏省 自然科 学基金 （ Ｋ２ １ １ ２ 。 ４ ８ １９）江 Ｂ ０ ０ ８ ）
作 者简 介 ： 里木 ・ 阿 赛买 提 （ ９ ４ 男 ， １ ８ ￣） 维吾 尔族 ， 士 ， 硕 主要 研究 方 向 ： 遥感 图像处 理与应 用 、 器学 习在遥 感 图像 分析 中的应用 。 机
际应用 中都 取 得 了大 量 成 果 ［ 。在 多 示 例 学 习 １ ］ 中 ， 由示 例组 成 的包作 为训 练样 本 ， 将 包具 有概 念标
面向对象的遥感影像分类技术
随着遥感技术的发展，高分辨率影像 越来越普及。面向对象分类方法能够 更好地适应高分辨率影像的特点，提 取出更多的地物细节信息。
02
遥感影像数据预处理
遥感影像数据来源及特点
来源
卫星、飞机、无人机等遥感平台获取 的影像数据。
特点
具有多源性、多时相性、多光谱性、 高分辨率等特点。
数据预处理流程
总结与展望
研究成果总结
01
面向对象遥感影像分类技术的优势
通过面向对象的方法，遥感影像分类技术能够更有效地提取地物特征，
降低分类误差，提高分类精度。
02
关键技术的突破
在特征提取、对象构建、分类器设计等方面取得了重要突破，推动了遥
感影像分类技术的发展。
03
多样化应用场景的实现
面向对象遥感影像分类技术已广泛应用于土地利用/覆盖分类、城市规
04
数据融合技术
将多源、多时相、多光谱的遥感影像 数据进行融合，提高影像数据的空间 分辨率和光谱分辨率。
03
面向对象分类方法原理及实现
面向对象分类方法的基本原理
对象的概念
01
在遥感影像中，对象是指具有相似光谱、纹理、形状等特征的
像素集合。
分层结构
02
面向对象分类方法通过构建分层结构，将影像划分为不同尺度
动态交互可视化
利用GIS等空间分析工具，实现分类结果的动态交互可视化，支持用 户自定义查询、分析和展示。
算法优化与改进方向
特征提取与选择
研究更有效的特征提取方法，如深度学习、纹理分析等， 提高分类器的性能；同时，针对特定应用需求，选择合适 的特征组合进行优化。
上下文信息利用
充分挖掘和利用遥感影像中的上下文信息，如空间关系、 地物形状等，提高分类的准确性；研究基于图模型、条件 随机场等方法的上下文建模技术。
遥感专题讲座——影像信息提取(四、面向对象特征提取)
面向对象的影像分类技术“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。
本小节以ENVI中的面向对象的特征提取FX模块为例，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：影像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、纹理等信息。
基于知识分类也是根据影像对象的熟悉来设定规则进行分类。
目前很多遥感软件都具有这个功能，如ENVI的FX扩展模块、易康（现在叫Definiens）、ERDAS的Objective模块、PCI的FeatureObjeX（新收购）等。
表1为三大类分类方法的一个大概的对比。
表1 传统基于光谱、基于专家知识决策树与基于面向对象的影像分类对比表2、ENVI FX简介全名叫“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。
面向对象的遥感影像分类技术
面向对象分类的 基本原理
面向对象分类的基本概念
面向对象分类： 将遥感影像分割 为多个对象，每 个对象具有相同 的属性和特征
基本原理：通过 分析遥感影像的 纹理、颜色、形 状等特征，将具 有相似特征的像 素划分为同一个 对象
优势：能够更好 地处理遥感影像 中的噪声和异物， 提高分类精度
应用领域：广泛 应用于土地覆盖 分类、灾害监测、 环境监测等领域
遥感影像分类技术的分类方法
监督分类：利用已知类别的样本进行训练，然后对未知类别的影像进行分类
无监督分类：无需已知类别的样本，直接对影像进行分类
半监督分类：结合监督分类和无监督分类的方法，提高分类准确性
深度学习分类：利用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，进行 遥感影像分类
技术发展对策与建议
加强技术研发，提高分类精度和速度 拓展应用场景，如农业、环保、城市规划等领域 加强与其他领域的交叉学科合作，如人工智能、大数据等 制定相关政策和标准，推动技术发展和应用
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在林业领域的应用
森林资源调查：通过遥感影像分类技术，可以快速准确地获取森林资源的分布、面积和种类等信息。
森林健康监测：通过对遥感影像的分析，可以及时发现森林的病虫害、火灾等灾害，并采取相应的 措施。
森林资源管理：通过遥感影像分类技术，可以评估森林资源的利用情况，为森林资源的保护和管理 提供依据。
选择分类器的依据：数据集的大小、 特征的复杂性、计算资源的限制等
分类结果后处理与优化
后处理方法：平 滑、滤波、边缘 检测等
优化策略：调整参 数、选择合适的分 类器、融合多种分 类方法等
评价指标：精度、 召回率、F1值等
高分辨率遥感影像面向对象的分类方法
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３ 叶弑２１ 第 ４ 第 期 ０ 年 ２卷 ６ １
Ｅ ｅ ｔ ｎ ｃ Ｓ ｉ ＆ Ｔ ｃ ． Ｊ ｎ ．１ ｌ ｃｒ ｉ ｃ． ｏ ｅ ｈ ／ ｕ ｅ ５．２ ０ ０１
高 分 辨 率 遥 感 影 像 面 向对 象 的分 类方 法
王 林
（ 新疆 生产建设 兵团 勘测规划设计研究院 ，新疆 乌鲁木齐
Ｋｅｗ ｒｓ ｅ ｏｎ ｉ ；ｒｍ ｔ ｓｎｉ ｉ — ｓｌ ｉ ；ｏｊ ｔ ｒ ｎｅ ｙ ｏｄ Ｃ ｇｉｏ ｅ ｏ ｅｓ ｇｈｇ ｒ ｏ ｔ ｎ ｂ ｃ ｏ ｅｔ ｔｎ ｅ ｎ ｈ ｅ ｕｏ ｅ ｉ ｄ
基于GLC面向对象遥感影像分类方法的研究与应用
Ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ａ ｎ ｄ Ａｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ Ｏｂ ｊ ｅ ｃ ｔ － — － Ｏｒ ｉ ｅ ｎ ｔ ｅ ｄ Ｒｅ ｍｏ ｔ ｅ
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较 高层次里 实现 了地物信息的提取 ， 在减 少信 息遗 失的同时提 高了分 类精度 。本文主要介绍 了面向对 象遥感 影 像分类技术的基本原理和方法 ， 并对 Ｃ ５ ． ０决策树分类算法进行 了改进和研 究， 构造 出新的分 类器 Ｇ Ｌ Ｃ决 策树 ． 之后又基 于该分类 器对遥感影像进 行面向对象分类， 将结果与基 于像元分类和使 用 Ｓ Ｖ Ｍ 面向对象分类结果进 行 对 比分析 ， 从 而验证 了经过改进的 Ｃ ５ ． ０算法应 用于面向对 象遥感影像分类的准确性 和有效性 。 关键词 ： 遥感影像分类 ； Ｇ Ｌ Ｃ决策树分类 ； 面向对 象； Ｃ ５ ． ０算法
ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｒ ｕ ｍ’ ’ａ ｎ ｄ“ ｔ ｈ ｅ ｓ ａ ｍｅ ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｒ ｕ ｍ ｗ ｉ ｔ ｈ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ” ．Ｔ ｕ ｒ ｎ ｉ ｎ ｇ ｔ ｏ ｗ ａ ｒ ｄ ｓ ｔ ｈ ｅ ｓ ｈ ａ ｐ ｅ．ｔ ｅ ｘ ｔ ｕ ｒ ｅ ａ ｎ ｄ ｏ ｔ ｈ ｅ ｒ ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｉｓ ｒ ｔ ｉ ｃ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｔ ａ ｒ ｇ ｅ ｔ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ —ｏ ｉ ｒ ｅ ｎ ｔ ｅ ｄ ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｉ ｆ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ，ｉ ｔ ｒ ｅ ａ ｌ ｉ ｚ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｔ ｏ ｐ ｏ ｇ ｒ ａ ｐ ｈ ｉ ｃ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ ｉ ｎ ａ ｈ ｉ 【 ｇ ｈ ｅ ｒ ｌ ｅ ｖ ｅ ｌ ａ ｎ ｄ ｎ ｏ ｔ ｏ ｎ ｌ ｙ
面向对象的那曲WorldView-2影像的分类
ｔ ｎｉ ｇｓｕ ｉｇｔｅＣ ． ｌｏｉ ｍｉ ］ ／ ２ 届 国际 摄 影 测 量 与 遥 感 大会 论 文 集 ．０ ８ Ｂ －２ ：９ — ７ ０ ｉ ｏ ｍａ ｅ ｓ ４ ５ａ ｒ ｈ Ｃ ／第 ｌ ｎ ｈ ｇ ｔ ２０（ ７ ）６５ ０． 张振 勇 ， 萍 ， 王 朱鲁 ， 香 菱 ．Ｃ ｇ ｉｏ 陈 ｅ ｏ ｎｔ ｎ技 术 在 高 分 辨 率 遥 感 影 像 信 息 提 取 中 的 应 用 ［］ 国 土 资 源 信 息 化 ，０ ７ Ｏ ） ｉ Ｊ． ２０ （２ ：
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Байду номын сангаас
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遥感的面向对象分类法
遥感的面向对象分类法传统的基于像素的遥感影像处理方法都是基于遥感影像光谱信息极其丰富，地物间光谱差异较为明显的基础上进行的。
对于只含有较少波段的高分辨率遥感影像，传统的分类方法，就会造成分类精度降低，空间数据的大量冗余，并且其分类结果常常是椒盐图像，不利于进行空间分析。
为解决这一传统难题，模糊分类技术应运而生。
模糊分类是一种图像分类技术，它是把任意范围的特征值转换为 0 到 1 之间的模糊值，这个模糊值表明了隶属于一个指定类的程度。
通过把特征值翻译为模糊值，即使对于不同的范围和维数的特征值组合，模糊分类能够标准化特征值。
模糊分类也提供了一个清晰的和可调整的特征描述。
对于影像分类来说，基于像元的信息提取是根据地表一个像元范围内辐射平均值对每一个像元进行分类，这种分类原理使得高分辨率数据或具有明显纹理特征的数据中的单一像元没有很大的价值。
影像中地物类别特征不仅由光谱信息来刻画的，很多情况下(高分辨率或纹理影像数据)通过纹理特征来表示。
此外背景信息在影像分析中很重要，举例来说，城市绿地与某些湿地在光谱信息上十分相似，在面向对象的影像分析中只要明确城市绿地的背景为城市地区，就可以轻松地区分绿地与湿地，而在基于像元的分类中这种背景信息几乎不可利用。
面向对象的影像分析技术是在空间信息技术长期发展的过程中产生的，在遥感影像分析中具有巨大的潜力，要建立与现实世界真正相匹配的地表模型，面向对象的方法是目前为止较为理想的方法。
面向对象的处理方法中最重要的一部分是图像分割。
随着对地观测任务逐渐精细化，高分辨率遥感卫星影像的应用越来越广泛。
这对遥感影像分类方法提出了挑战。
已有的研究表明:基于像元的高分辨率遥感影像分类存在明显的限制。
近年来，面向对象影像分析(Object-Based ImageAnalysis，OBIA)在高分辨率遥感影像处理中渐露头角，被认为是遥感与地理信息科学发展的重要趋势。
本文针对面向对象影像分类(Object-Based Image Classification，OBIC)方法中的若干问题开展研究。
遥感影像分类方法比较研究
遥感影像分类方法比较研究一、本文概述随着遥感技术的迅速发展，遥感影像已成为地理信息系统、环境科学、城市规划等领域获取地表信息的重要手段。
遥感影像分类作为遥感技术应用的关键环节，其准确性和效率直接影响到后续的信息提取和应用。
研究遥感影像分类方法，对于提高遥感数据处理能力，促进遥感技术的广泛应用具有重要意义。
本文旨在比较研究不同遥感影像分类方法的特点、优势与局限性，以期在理论层面为遥感影像分类提供方法论的参考。
文章首先将对遥感影像分类的基本概念、分类体系进行阐述，为后续的比较研究奠定基础。
接着，文章将详细介绍几种主流的遥感影像分类方法，包括基于像元的分类方法、面向对象的分类方法、深度学习分类方法等，并对各方法的原理、实现步骤进行深入剖析。
在此基础上，文章将通过实验数据，对各分类方法的性能进行评估和比较，分析各方法的优劣和适用场景。
文章将总结遥感影像分类方法的发展趋势，展望未来的研究方向和应用前景。
通过本文的研究，旨在提高遥感影像分类的准确性和效率，推动遥感技术在各个领域的应用发展。
也为遥感领域的学者和实践者提供有益的参考和借鉴。
二、遥感影像分类方法概述遥感影像分类是遥感技术应用的重要领域之一，其目的在于通过对遥感影像的解译和分析，识别并区分地表上的不同特征和目标。
随着遥感技术的发展和进步，遥感影像分类方法也在不断更新和完善。
目前，遥感影像分类方法主要分为监督分类、非监督分类和深度学习分类等几种。
监督分类是基于已知训练样本进行分类的方法。
它通过选择具有代表性的训练样本，提取其特征并构建分类器，然后利用该分类器对整个遥感影像进行分类。
常见的监督分类方法包括最大似然分类、支持向量机分类、决策树分类等。
这些方法在遥感影像分类中具有较高的精度和稳定性，但需要大量的训练样本和先验知识。
非监督分类是基于影像内部像素之间的相似性进行分类的方法。
它不需要先验知识和训练样本，而是根据像素之间的统计特征或空间关系进行聚类分析，将具有相似性质的像素归为一类。
面向对象的武汉市街区公共遥感影像分类研究
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参考文献 ：
Ｅ １ ３ 钱巧静 ， 谢瑞． 面 向对 象的 土 地 覆 盖 信 息提 取 方 法 研 究［ ｊ ］ ． 遥 感 技
术 与 应 用 ，２ ０ ０５ ， ２ ０（ ３） ： ３ ３ ８： ３ ４ ２ ．
由 于 缺 乏 此 区参 考 分 类 ， 所 以在进行 精度评 价 时 ， 采 用实 际感 兴趣 的 区域 Ｇ ｒ ｏ ｕ ｎ ｄ Ｔ ｒ ｕ ｔ ｈ Ｒ ０ Ｉ ｓ （ Ｒ ０ Ｉ ） 建 立 混 淆
矩阵 ， 图像具 有较 高 的可辨 识性 ， 加上 笔者 实地 考察 ， 对
Ｒ ０ Ｉ 进 行选 区 ， 最终 计 算 出 此 实 验 区 地 物 分 类 的 精 度 混 淆
矩阵 ， 见表 １ 。Ｋ ａ ｐ ｐ ａ系数 达 到 ０ 。 ８ ５ ９ ４ ， 总体 精 度 达 到
８ ９ ． ９ ９ １ ３ ， 可 见 分 类 效 果 非 常 好 且 面 向对 象 的分 类 可 以有效 避 免“ 异 物 同谱 ” 和“ 同谱 异 物 ” 的 问题 ， 具 有 很 高 的
［ Ｊ ］ ． 农 业 工程 学报 ， ２ ｏ １ ２ ，２ ８ （ ５ ） ： ２ ２ ６ ： ２ ３ １ ．
（ 责任 编 辑 ： 孙 娟）
Ｃｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ Ｐｕ ｂｌ ｉ ｃ Ｒｅ ｍｏ ｔ ｅ Ｓｅ ｎｓ ｉ ｎｇ Ｉ ｍａ ｇ ｅ ｓ Ｂａ ｓ ｅ ｄ
gee 遥感影像 面向对象 分类
主题：遥感影像在面向对象分类中的应用文章内容：一、遥感影像的概念和特点1.1 遥感影像是指利用遥感技术获取的地面、海面、大气等物体的影像信息。
1.2 遥感影像具有多光谱、高分辨率、全天候、大范围等特点。
二、面向对象分类的基本原理2.1 面向对象分类是指将遥感影像中的像元根据其空间位置、光谱特征、纹理特征等属性进行分割和分类。
2.2 面向对象分类与传统的基于像元的分类相比，能够更好地保留地物的空间信息和形状特征。
三、遥感影像在面向对象分类中的应用3.1 遥感影像在土地利用/覆盖分类中的应用：可以利用遥感影像进行土地利用/覆盖的监测和分类，为土地管理、资源规划提供科学依据。
3.2 遥感影像在环境监测中的应用：可以利用遥感影像进行环境监测，如水体变化监测、植被覆盖度监测等，为环境保护和治理提供支持。
3.3 遥感影像在灾害监测中的应用：可以利用遥感影像进行灾害监测，如洪涝灾害、火灾等，为灾害的防范和救援提供帮助。
四、面向对象分类中的技术挑战和发展趋势4.1 技术挑战：遥感影像在面向对象分类中仍然面临着遥感影像分割、特征提取、分类算法等方面的技术挑战。
4.2 发展趋势：随着计算机视觉和人工智能技术的不断发展，面向对象分类技术将更加智能化、自动化，能够更好地适应各种复杂场景的分类需求。
结语：遥感影像在面向对象分类中有着广泛的应用前景，随着技术的不断发展和创新，相信遥感影像在面向对象分类中的应用将会变得更加广泛和深入。
五、面向对象分类的方法和技术5.1 基于规则的分类方法：基于人工定义的规则和特征进行分类，需要人工干预和指导，适用于简单场景的分类任务。
5.2 基于机器学习的分类方法：利用已知类别的样本数据训练分类器，从而实现自动分类，适用于复杂场景的分类任务。
5.3 深度学习方法：近年来，随着深度学习技术的发展，深度学习在遥感影像的面向对象分类中得到了广泛的应用。
通过构建深度卷积神经网络，可以自动学习遥感影像中的特征，实现高效准确的分类。
面向对象的遥感影像分类方法在土地覆盖中的应用
根据高分辨率遥感影像的特点 ，面向对 象的遥感影像分类方法 应运而生。与其它传
统的基于像元的影像处理方法相 比较 ， 面向对 象的影像信息提取 的基本处理单元是有意义
空间信 息 建立模糊逻辑的知识库， 进行信息提 取。因此， 构造一个优秀的模糊分类器是信息
提 取的关键 。
１ 多尺度分割 ＿ １ 多尺度分割的方法考虑 了地表实体或过
父对象和子对象 ， 这样就又会衍生出类相关等
特征。 本文利用了面 向对象的分类思想 ， 利用 ｅ ｏｎｔ ｎ Ｃ ｇｉｏ 软件在对遥感影像进行多尺度分割 ｉ
对象集合 了 像元的光谱信息 、 此像元与周围像
元的关系信 息等。 多尺度分割的突出贡献是同
一
Ｌ ｖ ｌ ５ ｅ ｅ２ ０
Ｌｅ ｅ ３ ２０ ｖ ｌ Ｌｅ ｅ４ １ ｖ１ ５
的挑战。面向像素分类法是传统的分类方法 ， 在技术和应用上都已经很成熟 ， 主要包括非监 督分类和监督分类 ， 近年来人们又研究出了新
的分类方法和分类理论 ， 比如模糊分类 、 神经 网络等提高了分类的精度 ， 但是无法摆脱基于 像元 的局限性 ，对于高分辨率 的遥感影像来
影像对象的属性信 息， 以影像对象为信息提取
０ ６ ９
表 ２多尺度分割影像特征提取 的类与规则
父对象 子对象 （ｕ — ｂ ｃ） ｓｂ ｏｊ ｔ ｅ
的 空 间 尺 度 上 就
上便可以针对地物不同特点使用均值 、 拓扑 关系及对象间语义关系等特征。 具体规则的 建立考虑了各层次类型的规则建立 、 内子 层 类型对父类型的继承与对 每一层分类结果 进行合并与传 “ Ｊ 。 本文构建四个信息提取层 ， 同影像对 不
展 的必 然要 求 日 。
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g(x,y)10
f(x,y)T f(x,y)T
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灰度阈值法
CHENLI 2021/3/27
阈值处理是一种区域分割技术。
另一种方法是
➢ ➢
把规定的灰度级范围变换为1，g ( x , y ) 而范围以外的灰度变换为0。
1
0
或
f (x, y) T f (x, y) T
0
g
(x,
y)
1
0
CHENLI 2021/3/27
图像分割的基本策略 分割算法基于灰度值的两个基本特性：不
连续性和相似性 检测图像像素灰度级的不连续性，找到点、
线（宽度为1）、边（不定宽度）。先找 边，后确定区域。
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CHENLI 2021/3/27
图像分割的基本策略 分割算法基于灰度值的两个基本特性：不
连续性和相似性 检测图像像素的灰度值的相似性，通过选
区域生长算法 区域分裂与合并算法 基于边缘检测的分割算法 数学形态方法 灰度阈值法等
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灰度阈值法
CHENLI 2021/3/27
阈值处理是一种区域分割技术。 当使用阈值进行图像分割时，
➢ 所有灰度值大于或等于某阈值的像素都被判属于目标， ➢ 所有灰度小于该阈值的像素被排除在目标之外。
基本思想：
找到一个门限阈值，使按这个阈值划分目标和背景的错误分割概率 最小。
21
灰度阈值分割
全局阈值化 在整个图像中将灰度阈值 设置为常数
自适应阈值 把灰度阈值取成一个随图 像中位置缓慢变化的函数 适用于：背景的灰度值不 是常数，物体与背景的对 比度在图像中也有变化。
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在分类过程中，对对象进行分析，提取纹理、光谱、形状信息， 再将这些信息作为知识加入到分类器中，同时将已有的GIS数据作 为知识加入到分类器中，这样可以极大地提高分类精度，知识的 加入可通过决策树来实现。
该方法充分利用了高分辨率遥感影像的特点，使分类结果更接近 于目视判读的效果，有效地提高了分类精度；分类后还可以通过 建立对象间的拓扑关系来反映地理实体之间的关系，利用GIS的空 间分析方法对遥感数据进行更深层次的挖掘。
2
CHENLI 2021/3/27
从分类技术角度来看 ➢ 由于受空间分辨率的制约，传统的遥感影像信息提取只能依靠影像的
光谱信息，且是在像素层次上的分类； ➢ 而高空间分辨率影像虽然结构、纹理等信息非常突出，但光谱信息不
足（波段较少）。所以仅仅依靠像素的光谱信息进行分类，着眼于局 部像素而忽略邻近整片图班的纹理、结构等信息，必然会造成分类精 度的降低。
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应用灰度阈值法进行图像分割，为了保留云的纹理，灰度阈值为150 大于等于150的值拉伸到1-255之间，小于150的值设为0值
灰度阈值法：阈值的确定
CHENLI 2021/3/27
根据分割对象与背景之间的差异，产生不同的确定阈值的 方法。
全局阈值法 采用阈值确定边界最简单做法是将灰度阈值设置为常数。
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易康面向对象的知识获取及表示
易康面向对象知识获取分为三类：对象特征、类间特征和全局特征。 对象特征：对影像对象本身和其在影像对象层次结构中的位置进行评价，
获取对象特征。 ➢ 灰度特征：影像对象的波段像素值； ➢ 纹理特征：基于灰度共生矩阵或灰度差异矢量； ➢ 形状特征：描述对象本身或其子对象的形状； ➢ 层次特征：提供一个影像对象在整个影像对象层次结构中的嵌入位置信
择阈值，找到灰度值相似的区域，区域的 外轮廓就是对象的边
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CHENLI 2021/3/27
图像分割有三大类方法： 区域法
➢ 把各像素划归到各个目标或区域中
边界法
➢ 确定存在于区域间的边界
边缘法
➢ 先确定边缘像素 ➢ 把它们连接在一起以构成所需的边界
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图像分割的具体算法：
CHENLI 2021/3/27
自适应阈值法 在许多情况下，背景的灰度值并不是常数，目标和背景的 对比度在图像中也有变化。在这种情况下，可把灰度阈值 取成一个随位置变化而缓慢变化的函数值，这种方法称为 自适应阈值法。
最佳的全局阈值19
灰度阈值法：阈值的确定
CHENLI 2021/3/27
最佳阈值 20
最佳阈值的选择
CHENLI 2021/3/27
多尺度分割
确
输 入
尺度参数定 最校来自佳正光谱因子
参
后
数
的
形状因子
组
影
合
像
组
光滑度 密集度
合
特征信息获取 光谱特征 几何特征 纹理特征 拓扑特征
影像分类 监督分类法 隶属函数法 知识决策法
精度评价
输出分类结果
面向对象分类方法的技术路线－以易康软件为例
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CHENLI 2021/3/27
面向对象的知识决策分类方法是以对象作为分类的基本单元，对 象的生成可以由已有的专题图获取，也可以采用遥感影像分类的 方法生成。
f ( x, y ) T1 T1 f ( x, y ) T2
f (x, y) T2
二值图像 16
灰度阈值法
CHENLI 2021/3/27
阈值处理是一种区域分割技术。
半阈值法 方法：将灰度级低于某一阈值的像素灰度值 变换为零，而其余的灰度级保持不变或进行 对比度拉伸。 目的： 设置灰度级阈值的方法不仅可以提取物体， 也可以提取目标的轮廓。
CHENLI 2021/3/27
面向对象的遥感影像分类
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CHENLI 2021/3/27
传统的遥感变化监测和信息提取主要是基于中低分辨率的遥感卫星数 据或航片，通过目视判读或是基于像素的计算机分类方法，信息提取 的精度和效率不能兼顾。
高空间分辨率影像空间信息更加丰富，地物目标细节信息表达的更加 清楚。
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像素级
对象级
面向对象分类的工作流程
寻找特征 物体
提取特征 物体
1.寻找特征物体
2.提取特征物体
对分割后地物的进 行归类，归类的方 法有两种，但是都 需要对特征进行定 义，可以定义训练 区或者是建立规则 。 定义好特征后，输 出分类结果。并能 将结果专成矢量输 出
CHENLI 2021/3/27 10
传统的基于像元分类方法的技术路线
原始图像 预处理
光谱信息的 特征提取
监督分类 非监督分类
分类结果
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CHENLI 2021/3/27 4
CHENLI 2021/3/27
其最重要的特点就是 分类的最小单元是 由影像分割得到的同质影像对象 （图斑）， 而不再是单个像素。
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CHENLI 2021/3/27