面向对象影像分类(样本模式)
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：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。
面向对象的分类方法几何信息、结构信息以及光谱信息一个个影像对象中高分辨率多光谱和全色影像速度比较慢表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。
遥感影像处理知识
1.几何校正：几何校正是利用地面控制点和几何校正数学模型来矫正非系统因素产生的误差，同时也是将图像投影到平面上，使其符合地图投影系统的过程。
2.图像镶嵌：指在一定的数学基础控制下，把多景相邻遥感影像拼接成一个大范围、无缝的图像的过程。
3.图像裁剪：图像裁剪的目的是将研究之外的区域去除。
常用方法是按照行政区划边界或自然区划边界进行图像裁剪。
在基础数据生产中，还经常要进行标准分幅裁剪。
按照ENVI 的图像裁剪过程，可分为规则裁剪和不规则裁剪。
4.图像分类：遥感图像分类也称为遥感图像计算机信息提取技术，是通过模式识别理论，分析图像中反映同类地物的光谱、空间相似性和异类地物的差异，进而将遥感图像自动分成若干地物类别。
5.正射校正：正射校正是对图像空间和几何畸变进行校正生成多中心投影平面正射图像的处理过程。
6.面向对象图像分类技术：是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、纹理和光谱信息来分割和分类，以高精度的分类结果或者矢量输出。
7.DEM：数字高程模型是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型。
8.立体像对：从两个不同位置对同一地区所摄取的一对相片。
9.遥感动态监测：从不同时间或在不同条件获取同一地区的遥感图像中，识别和量化地表变化的类型、空间分布情况和变化量，这一过程就是遥感动态监测过程。
10.高光谱分辨率遥感：是用很窄而连续的波谱通道对地物持续遥感成像的技术。
在可见光到短波红外波段，其波谱分辨率高达纳米数量级，通常具有波段多的特点，波谱通道多达数十甚至数百个，而且各波谱通道间往往是连续的，因此高光谱遥感又通常被称为"成像波谱遥感"。
11.端元波谱：端元波谱作为高光谱分类、地物识别和混合像元分解等过程中的参考波谱，与监督分类中的分类样本具有类似的作用，直接影响波谱识别与混合像元分解结果的精度。
12.可视域分析：可视域分析工具利用DEM数据，可以从一个或多个观察源来确定可见的地表范围，观测源可以是一个单点,线或多边形13.三维可视化：ENVI的三维可视化功能可以将DEM数据以网格结构、规则格网或点的形式显示出来或者将一幅图像叠加到DEM数据上。
集成面向对象影像分析与KNN算法的多光谱遥感影像分类探讨
集成面向对象影像分析与KNN算法的多光谱遥感影像分类探讨作者：陆海霞何江刘立来源：《科技创新与应用》2019年第11期摘; 要：文章分别使用基于像元和基于对象的KNN分类器算法对1024*1024像元大小的宁夏中卫市地区15m空间分辨率Landsat8融合影像进行分类，比较二者分类效率和准确率，探讨其在影像分类上的不同。
研究表明无论是基于对象还是基于像元的KNN分类器算总体分类精度都在90%以上。
但基于对象的KNN分类器算法相比基于像元的总体分类精度提高1.9%，Kappa系数提高0.026。
且使用相同的训练样本进行训练和分类，基于对象的KNN分类器算法仅耗时0.281秒，而基于像元的KNN分类器算法耗时53分7.275秒。
关键词：基于对象;KNN分类器;影像分类中图分类号：K90 文献标志码：A 文章编号：2095-2945（2019）11-0027-04Abstract： This paper uses the pixel-based and object-based KNN classifier algorithm to classify the 15m spatial resolution Landsat8 fusion image of Ningxia Zhongwei City with a 1024*1024pixel size， compare the classification efficiency and accuracy， and explore its image classification.The research shows that the overall classification accuracy of both the object-based and pixel-based KNN classifiers is above 90%. However， the object-based KNN classifier algorithm improves the overall classification accuracy by 1.9% and the Kappa coefficient by 0.026. And using the same training samples for training and classification， the object-based KNN classifier algorithm only takes 0.281 seconds， while the pixel-based KNN classifier algorithm takes 53 minutes and 7.275 seconds.Keywords： object-based; KNN classifier; image classification引言機器学习法是一种从海量数据中自动或半自动寻找模式的过程，一旦模式被发现，则具有重复性，不同的解译人员，将该模式应用到其它类似的数据上可以得到相同的结果。
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。
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
如何进行卫星影像处理和地物分类
如何进行卫星影像处理和地物分类卫星影像处理和地物分类是遥感技术中的重要环节，广泛应用于环境监测、城市规划、农业生产等领域。
本文将介绍如何进行卫星影像处理和地物分类的基本步骤和技术。
一、卫星影像处理的基本步骤1. 数据获取与预处理首先，需要获取卫星影像数据，可以通过购买商业卫星数据或者使用免费公开数据集。
在数据获取之后，需要对数据进行预处理，包括去除云、雪覆盖等干扰因素，以保证数据的质量。
2. 几何校正与配准卫星影像数据中存在着几何畸变，需要进行几何校正和配准。
几何校正是将卫星影像与地面真实位置对应起来，配准是将不同卫星影像或者不同时间的影像进行对比和拼接，以实现数据的一致性和连续性。
3. 影像增强与特征提取通过对卫星影像进行增强处理，可以提高影像质量，增强目标物体的特征。
例如，可以采用直方图均衡化、滤波等方法。
同时，还可以进行特征提取，提取影像中的纹理、形状、颜色等信息，为后续地物分类做准备。
4. 影像分类与解译影像分类是将卫星影像中的像素根据其所代表的地物类别进行划分的过程。
常用的分类方法有监督分类和非监督分类。
在监督分类中，需要提前准备一部分训练样本，通过机器学习算法对样本进行学习，然后将学习得到的模型应用到整个影像中进行分类。
非监督分类则是根据影像中的像素相似性进行自动分类，不需要提前准备训练样本。
二、地物分类的方法和技术1. 基于像素的分类基于像素的分类是指将影像中的每个像素单独进行分类，然后将分类结果组合起来得到最终的地物分类结果。
这种方法简单直接，但容易受到光照、阴影等因素的影响。
2. 面向对象的分类面向对象的分类是将相邻像素进行组合，形成具有一定独立性的矢量面状对象，然后对对象进行分类。
这种方法考虑了像素之间的空间关系，能够更好地反映地物的形状、纹理等特征。
3. 混合分类方法混合分类方法是将像素级分类和面向对象分类相结合，在保留像素级分类的精度的同时，利用面向对象分类的空间关系提取更多的地物信息。
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。
卫生信息管的理复习
卫生信息管的理复习卫生信息管理复习。
第一章卫生信息管理概论第二章卫生信息资源管理第一节卫生信息资源管理概述 1、信息狭义：指经过加工整理后，对于接收（使用）者具有某种使用价值的数据、消息、情报、资料等的总称。
广义：信息是反映客观事物的现象、特征及其相互联系的一种普遍形式，是语言、文字、符号、声像、图形、消息、情报等的总称。
资源资源是人类社会和客观世界中可以创造物质财富和精神财富的原始状态达到一定数量的客观存在形态,如土地资源、矿产资源、森林资源、石油资源、人力资源等。
按社会属性区分，资源包括自然资源和社会资源两大类。
信息资源狭义：信息资源等同于文献、数据和知识广义：指信息活动中的各种要素的总称，包括信息、设备、技术与信息生产者等。
2、信息转换成信息资源的条件：1）.信息的需求性 2）.信息的可获得性 3）.信息的价值性 3 信息资源卫生信息资源定义人类社会信息活动中大量累积起来的以1/ 19信息为核心的各类信息活动要素的集合人类在医疗卫生社会活动中所累积的以与健康相关的信息为核心的各类信息活动要素的集合要素①信息生产者、②信息技术、③设备、设施、④资金等①卫生信息生产者（管理者、统计学家、流行病学家、医务人员、数据收集与处理人员）、②卫生信息或数据、③设施、设备（仪器、计算机）④资金等 4 信息资源的一般特征 1.）作为生产要素的人类需求性 2.）稀缺性 3.）使用方向的可选择性 5 信息资源的特殊性： 1.）共享性 2.）时效性 3.）不同一性 4.）驾奴性 5.）累积性和再生性: 6、信息资源管理的含义：狭义的信息资源管理是指对信息本身即信息内容实施管理的过程。
广义的信息资源管理是指对信息内容及与信息内容相关的资源如设备、设施、技术、投资、信息人员等进行管理的过程。
卫生信息资源管理：是指对卫生、医疗、保健工作中信息活动的各种因素（信息、技术、人员、机构等）进行合理地统计、组织和控制，以及为实现卫生信息资源的充分开发和有效利用所进行的综合管理。
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
感谢您的观看
汇报人：XX
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
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
ENVI面向对象的分类方法
ENVI面向对象的分类方法
A
面向对象分类技术概述
B 基于规则的面向对象信息提取 C 基于样本的面向对象的分类
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。
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
房屋信息提取的矢量结果和属性表
屋信息提取的结果和矢量属性表。
第二步：基于样本的图像分 第一步：选择数据
类
导入上一 步处理过 的数
据
经过图像分割和合并之
后，进入到监督分类的 界面，如左图所示：
（1）选择样本
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
光谱分辨率的调整
多源数据组合
空间滤波
比如右边几项：
第二步：发现对象
1.
启动 Rule Based FX工具
2.
影像分割、合并
分割阈值
①
②
合并阈值
纹理内核的大小
③
K邻近法 K邻近分类方法依据待分类数据与
训练区元素在 N 维空间的欧几里得 距离来对影像进行分类。
分类方法
主成分分析法 主成分分析是比较在主成分空间的
每个分割对象和样本，将得分最高 的归为这一类。
支持向量机
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。
(2021年整理)遥感数字图像处理-要点
遥感数字图像处理-要点编辑整理：尊敬的读者朋友们：这里是精品文档编辑中心，本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的，发布之前我们对文中内容进行仔细校对，但是难免会有疏漏的地方，但是任然希望（遥感数字图像处理-要点）的内容能够给您的工作和学习带来便利。
同时也真诚的希望收到您的建议和反馈，这将是我们进步的源泉，前进的动力。
本文可编辑可修改，如果觉得对您有帮助请收藏以便随时查阅，最后祝您生活愉快业绩进步，以下为遥感数字图像处理-要点的全部内容。
遥感数字图像处理—要点1．概论遥感、遥感过程遥感图像、遥感数字图像、遥感图像的数据量遥感图像的数字化、采样和量化通用遥感数据格式（BSQ、BIL、BIP）遥感图像的模型：多光谱空间遥感图像的信息内容：遥感数字图像处理、遥感数字图像处理的内容遥感图像的获取方式主要有哪几种？如何估计一幅遥感图像的存储空间大小？遥感图像的信息内容包括哪几个方面?多光谱空间中,像元点的坐标值的含义是什么？与通用图像处理技术比较，遥感数字图像处理有何特点？遥感数字图像处理包括那几个环节?各环节的处理目的是什么?2。
遥感图像的统计特征2。
1图像空间的统计量灰度直方图：概念、类型、性质、应用最大值、最小值、均值、方差的意义2.2多光谱空间的统计特征均值向量、协方差矩阵、相关系数、相关矩阵的概念及意义波段散点图概念及分析主要遥感图像的统计特征量的意义两个重要的图像分析工具：直方图、散点图3。
遥感数字图像增强处理图像增强：概念、方法空间域增强、频率域增强3.1辐射增强：概念、实现原理直方图修正，线性变换、分段线性变换算法原理直方图均衡化、直方图匹配的应用3。
2空间增强邻域、邻域运算、模板、模板运算空间增强的概念平滑（均值滤波、中值滤波）原理、特点、应用锐化、边缘增强概念方向模板、罗伯特算子、索伯尔算子、拉普拉斯算子的算法和特点•计算图像经过下列操作后，其中心象元的值：–3×3中值滤波–采用3×3平滑图像的减平滑边缘增强–域值为2的3×1平滑模板–Sobel边缘检测–Roberts边缘检测–模板3.3频率域处理高频和低频的意义图像的傅里叶频谱频率域增强的一般过程频率域低通滤波频率域高通滤波同态滤波的应用3。
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。
高分一号影像分类方法对比分析
高分一号影像分类方法对比分析李健;郭云开;安冠星;谢琼;周烽松【摘要】影像分类问题是遥感影像信息提取研究领域的基本问题,同时也是十分关键的技术问题之一.随着国产遥感卫星数据种类和质量的丰富与提升,对其进行高精度分类以实现国产卫星数据的有效利用,成为非常重要且值得深入探讨的问题.文章以湖南省益阳市某区域高分一号遥感影像为例,在监督分类、非监督分类与面向对象分类三大分类方法中,各选取两种最具代表性的分类算法进行研究区影像分类,对比分析这六种分类方法对研究区影像分类的结果与精度,寻找适用于国产卫星高分一号影像的分类方法.研究结果表明:支持向量机-监督分类效果最佳,面向对象分类方法也有一定的优势;进一步研究发现,经过融合处理后的研究区影像,在分类效果和精度上,都有明显的改善与提升.【期刊名称】《江苏科技信息》【年(卷),期】2017(000)011【总页数】5页(P33-37)【关键词】高分一号;支持向量机;面向对象分类;影像融合【作者】李健;郭云开;安冠星;谢琼;周烽松【作者单位】长沙理工大学交通运输工程学院,湖南长沙 410076;长沙理工大学交通运输工程学院,湖南长沙 410076;长沙理工大学交通运输工程学院,湖南长沙410076;长沙理工大学交通运输工程学院,湖南长沙 410076;长沙理工大学交通运输工程学院,湖南长沙 410076【正文语种】中文影像分类问题是遥感影像信息提取中的基本问题之一，对遥感影像快速分类而获取地表信息，是遥感影像应用的关键［1］。
随着遥感卫星影像分辨率的日益提高，以及更多高新算法的不断引入，影像分类研究领域进入一个愈发高效与高精度的时代。
与此同时，近些年众多国产卫星的连续发射升空，使得国产遥感卫星影像在数量和种类上都日趋丰富，质量也在逐步提升。
选取合适的研究区和影像数据，探讨各影像分类方法在国产遥感影像上的表现情况，有利于国产卫星数据在多个领域高效而深入地应用。
高分一号发射于2013年4月26日，卫星装载2台全色多光谱高分辨率相机和4台多光谱宽覆盖相机。
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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
面向对象影像分类（基于样本）
1、进行尺度为100的影像分割。
2、在Class Hierarchy中点右键，选择Insert class，依次建立四个类：房屋、道路、湖泊、草地。
3、编辑特征空间：选择菜单“Classification -> Nearest Neighbor -> Edit Standard NN Feature Space”，双击左边的特征列表中的特征，选择以下一些特征，如下图：
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：
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：
5、选择样本：选择菜单View -> toolbar -> sample，打开样本导航器，如下图：
选择按钮，打开样本编辑器，如下图：
6、选择类的样本：从样本编辑器中的Active Class中选择需要选择样本的类，如草地，在分割图上点击样例对象,当你单击一个类时，它的特征值在每个列出的特征被以高亮度的红色指示显示，这样可以使您对比不同对象它们的相关特征值，如下图：
该类的样本，选择后样本编辑器会成为如下的状态：
依次为所有的类选择足够的样本。
7、执行分类：在Process Tree中选择Append New，Algorithm中选择Basic Classification -> Classification，在Algorithm Parameters的Active Classes中选择“草地、道路、房屋、湖泊”，
设置如下图：
点击OK后，再右键选择Execute，即可得到分类结果：
对于分类图中的白色区域，表示这些对象没有被分类，只需要将这些对象添加到相应的类中，再重新进行分类，就可以得到正确的分类结果了，重新分类后的结果如下：。