面向对象特征提取
基于ENVI的遥感图像分类方法比较研究
基于ENVI的遥感图像分类方法研究比较（聊城大学环境与规划学院GIS专业2010级4班学号:2010203***）摘要基于监督分类方法在遥感图像分类中已经普遍应用，本文将介绍了几种ENVI 提供的常用的监督分类方法和ENVI EX提供的面向对象的分类方法。
对同一遥感图像运用这几种方法进行分类，并对分类结果进行对比，从而分析这几种方法分类精度之间的差异。
关键词遥感图像分类平行六面体最小距离法最大似然法面向对象第一章绪论1.1、研究的背景和意义随着遥感技术的发展，遥感已逐步成为采集地球数据及其变化信息的重要技术手段和重要的信息来源，并在世界范围内以及我国的许多政府部门、科研单位和公司得到广泛的应用。
由于不同领域遥感图像的应用对遥感图像处理提出了不同的要求，所以图像处理中重要的环节——图像分类也就显得尤为重要。
遥感图像通过亮度值或像元值的高低差异( 反映地物的光谱信息) 及空间变化( 反映地物的空间信息) 来表示不同地物的差异。
这是区分不同图像地物的物理基础。
遥感图像分类就是利用计算机通过对遥感图像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析，选择特征，将图像中每个像元按照某种规则或算法划分为不同的类别，然后获得遥感图像中与实际地物的对应信息，从而实现遥感图像的分类。
目前随着各种新理论新方法的相继涌现，遥感图像存在多种分类方法，所以本文主要是选取几种常用的监督分类方法和ENVI EX提供的面向对象分类方法用实验结果表明它们之间存在的差异。
1.2、研究方法(1)、本文从遥感图像解译的基本原理出发，阐述了ENVI软件在遥感图像解译中使用的原理，并对其提供的方法进行了详细的解读。
(2)、详细叙述了ENVI EX提供的Feature Extraction工具即面向对象分类方法的使用。
(3)、根据得到的分类结果，采用混淆矩阵和kappa系数对分类结果进行精度评价。
从中得出一些结论，并对ENVI软件在遥感图像分类方法中提出可行性建议。
高分一号-卫星遥感影像面向对象的水边线提取
高分一号-卫星遥感影像面向对象的水边线提取摘要：本文通过采用高分一号卫星的遥感影像，结合面向对象的方法实现水边线的提取。
通过对高分一号卫星遥感影像的数据处理，生成具有高精度的数字卫星图像，并利用面向对象的方法，基于多特征融合的思想，对水边线进行提取，并与现场调查结果进行对比，结果表明本文提取出的水边线与现场调查结果相近，具有较高的提取准确度。
关键词：高分一号，遥感影像，面向对象，水边线提取，多特征融合，提取准确度Introduction:随着卫星技术的不断发展，卫星遥感技术已经成为了地球环境变化研究的有力工具。
水边线是很多地理信息系统应用中一个重要的参数，例如水资源管理、海岸线资料的获取等。
本文基于高分一号卫星遥感影像，采用面向对象的方法实现水边线的提取。
Methodology:本文采用高分一号卫星遥感影像，对其进行预处理、增强，利用面向对象的方法提取水边线。
面向对象的方法能够对地物进行更加精细的识别和分类，进而提高水边线提取的准确率。
同时，为了增加提取准确率，本文采用多特征融合的思想，将多种特征结合在一起进行水边线提取。
具体步骤如下：1. 预处理：将高分一号卫星遥感影像进行预处理，包括图像平滑、噪声去除等。
2. 增强处理：对预处理后的图像进行增强处理，增强水边线的对比度和边缘信息。
3. 物体分割：采用基于颜色和纹理的物体分割算法，对水域及其周围的其他物体进行分割。
4. 特征提取：对分割后的物体进行特征提取，包括：颜色、纹理、形状、边缘等。
5. 特征融合：采用多特征融合的思想，将多种特征结合在一起进行水边线提取。
6. 水边线提取：基于提取出来的特征，采用基于几何形状的水边线提取算法，提取出水边线。
Results:将本文提取的水边线与现场调查结果进行对比，结果表明本文提取出的水边线与现场调查结果相近。
同时，本文采用准确度和混淆矩阵对提取结果进行评估，证明了本文的提取方法具有较高的准确度和可靠性。
Conclusion:通过对高分一号卫星遥感影像的处理和分析，本文采用面向对象的方法，结合多特征融合的思想，实现了对水边线的提取。
基于高分辨率影像土地利用遥感动态监测与分类信息提取方法
基于高分辨率影像土地利用遥感动态监测与分类信息提取方法摘要：本文介绍了基于高分辨率影像的土地利用遥感动态监测与分类信息提取方法，利用遥感技术动态监测土地利用的本质是对图像系列时域效果进行量化，通过量化多时相遥感图像空间域、时间域、光谱域的耦合特征，来获得土地利用变化的类型、位置和数量等内容。
利用遥感技术可以快速、大范围的获得土地利用变化区域，例如建设用地、农业用地、工业用地、交通用地，水体（河道变化）等。
关键字：遥感技术土地利用影像分类动态监测图像分割1.背景随着社会经济的发展，特别是城市建设步伐的加速，城市土地利用每年都在发生明显的变化。
传统的土地利用调查需要花费大量的人力、时间和经费,难以适应土地利用的这种快速变化。
遥感以其覆盖面大、信息更新快、人为干扰因素小等优点已逐渐应用到土地利用变化遥感动态监测中。
我国遥感技术在土地资源调查和监测中的应用始于20 世纪90 年代。
国家土地管理局成立以后，在国务院统一布署下，利用了TM、SPOT等多种遥感数据源，进行目视解译、分析和计算机自动分类制图等组织完成了全国县级土地详查，这一成果为各级政府制定经济建设规划、计划，为农业、工业、水利、能源、交通等各专业部门制定规划、计划提供了可靠的数据资料、为各项土地管理工作提供准确依据，已在经济建设、农业生产和土地管理中发挥了重要作用，也为我国开展土地利用动态监测提供了完整、可靠的本底资料。
1.技术流程和关键技术1.技术流程土地利用变化遥感动态监测是一个工作量比较大的过程，对遥感数据的预处理要求较高，变化信息的发现和变化信息的提取可选择和组合的方法很多，技术含量较高。
下图为土地利用变化遥感动态监测的技术流程。
1.动态监测技术流程1.关键技术遥感动态监测主要涉及图像预处理和土地利用变化信息检测和提取两部分，其关键技术也就主要包括图像预处理方法和土地利用变化信息提取方法。
值得我们注意的是，变化检测方法和信息提取方法不能说哪个绝对的好与坏，只能是根据不同的数据源和不同的应用需求选用适合的方法。
实验3面向对象图像特征提取
面向对象图像特征提取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。
❶发现对象①启动ENVI EX，在ENVI EX中，选择File >> Open>>选择目录：D:\遥感数字图像处理实验\实验数据\面向对象图像特征提取，选择qb_colorado.img图像文件，打开图像文件。
Qb_colorado.img②在ENVI EX 中，双击Toolbox中的Feature Extraction ，选择输入文件qb_colorado.img如下图，单击Select Additional Files 前的三角形符号。
Base Image : 必选项，基本图像数据。
Ancillary data (辅助数据)：可将栅格文件作为辅助数据加入FX中，以提高提取精度，如高程数据等。
Mask file (掩膜文件)：定义Base Image 的掩膜区，只提取感兴趣区域的特征。
这里我们只选择一个图像数据作为Base Image ,不选择掩膜文件和辅助数据。
③单击OK ，进入下一步操作。
设定分割阈值❷图像分割①在scale level 项中，通过滑块或者手动输入一个分割阈值。
这里我们选择经验值40.②单击select onput bands 下的按钮，可以选择波段，这里我们选择默认波段。
③将Preview 前的复选框打钩，在zoom图像显示区出现一个矩形预览区。
如下图分割效果预览④设置好参数后单击Next按钮，只是FX生成一个Region means 图像自动加载到图层列表中（Layer manager ）并在窗口中显示。
它是分割后的结果，每一分割块被填充上该块图像的平均光谱值。
❸合并分块1、在Merage level 项中，通过滑块或者手动输入一个分割阈值。
值越大被合并的块越多,这里我们输入94.0设定分块合并阈值2、单击Next 按钮，进入下一步❹分块精炼①单击Thresholding (advanced)选项，在Thresholding选项中，可以设定灰度值的范围，这里我们直接选择No Thresholding (default)。
影像信息提取之--面向对象特征提取流程
影像信息提取之--面向对象特征提取流程“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。
类型基本原理影像的最小单元适用数据源缺陷传统地物的单个的中低分辨丰富的空基于光谱的分类方法光谱信息特征影像像元率多光谱和高光谱影像间信息利用率几乎为零基于专家知识决策树根据光谱特征、空间关系和其他上下文关系归类像元单个的影像像元多源数据知识获取比较复杂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。
面向对象的高分影像城市绿地精准提取方法研究
面向对象的高分影像城市绿地精准提取方法研究张云英;汪金花;陈晓婷;曹兰杰【摘要】文中以ENVI为实验平台,利用唐山市Geoeye影像数据进行绿地信息的提取,通过监督分类和面向对象的方法分类结果进行了实验对比,得出面向对象的方法在高分辨率信息提取上要优于传统的分类技术,取得较好的提取效果;并对唐山市四中典型绿地斑块进行了提取,就提取结果对唐山市生态绿地进行了评价,得出唐山市整体绿地结构相对单一,有待增强植被的多样化,在增加城市的绿化程度时也要注重城市景观异质性的提高;研究为后续基于影像的城市规划提供较好的数据和理论支持.【期刊名称】《矿山测量》【年(卷),期】2016(044)002【总页数】4页(P76-79)【关键词】城市绿地;面向对象;高分影像;图像分类;信息提取【作者】张云英;汪金花;陈晓婷;曹兰杰【作者单位】华北理工大学,河北唐山 063000;华北理工大学,河北唐山 063000;华北理工大学,河北唐山 063000;华北理工大学,河北唐山 063000【正文语种】中文【中图分类】P237遥感技术经过半个多世纪的发展，已经步入了“三高”的发展局面——高时间分辨率、高光谱分辨率、高空间分辨率。
如今已能够高效地获取丰富的遥感影像信息，这得益于遥感技术的飞速发展，但同时人们还不能及时对所获的信息加以认识和利用，从而造成了大量的数据闲置，极大地限制了遥感技术的实际应用[1]。
国外的高分辨率遥感影像已经被广泛的应用于众多领域，随着我国的高分系列卫星的发射，高分对地观测计划正在启动。
因此，国内的高分辨率遥感数据将作为主要的研究对象，如何从这些丰富的遥感数据中准确地获取所需信息并及时的加以处理和应用将成为亟待解决的问题之一[2-4]。
本文以河北省唐山市为主要研究区域，探讨城市绿地的信息提取。
采用的数据是2010年夏季的Geoeye影像，包括0.41 m全色影像和1.65 m多谱段影像，多光谱含四个波段分别为红、绿、蓝和近红外。
“高分二号”卫星数据面向对象的海岸线提取法
“高分二号”卫星数据面向对象的海岸线提取法“高分二号”卫星数据面向对象的海岸线提取法摘要随着卫星遥感技术的不断发展，基于遥感数据进行海岸线提取已成为海岸带研究中的重要手段。
在大量遥感数据处理的过程中，如何提高数据处理精度和提升数据处理效率，一直是遥感技术研究和应用中亟待解决的问题。
本文提出了一种基于“高分二号”卫星数据面向对象的海岸线提取法，该方法能够准确、高效地提取海岸线，并且具有一定的普适性。
关键词：高分二号；遥感；海岸线提取；面向对象Introduction海岸带是海陆交界区，具有岸滩、河口、河流、湖泊、水库等水体，同时也包括大量的生态环境和地面覆盖类型。
因此，海岸带的研究具有重要的科学价值和应用价值。
而海岸线则是海岸带中的一个重要部分，它是水域和陆域的分界线，影响着人们的休闲、资源开发和海岸带生态环境等方面。
基于遥感技术的海岸线提取方法，已成为海岸带研究中的重要手段。
目前，随着“高分二号”卫星数据的不断完善和遥感技术的不断提高，基于“高分二号”卫星数据进行海岸线提取已成为研究的新方向。
Methodology法，主要是基于遥感数据处理中的面向对象方法。
具体如下：1. 预处理。
首先，对卫星数据进行去噪、增强、几何校正等预处理，以使数据的质量满足后续数据处理的需求。
2. 纹理特征提取。
通过使用纹理特征提取算法，得到每个像素点的纹理属性信息，以帮助提高后续的特征分割精度和数据处理精度。
3. 面向对象分割。
采用面向对象分割方法对卫星数据进行分割，得到不同类别的区域和目标，并且补充和修正形态信息。
4. 海岸线提取。
在面向对象分割后，根据区域和目标的几何形态信息和纹理特征信息，结合阈值分析、形态学运算等方法，提取海岸线，以得到海岸带区域边缘。
Results通过对测试数据的处理，本文所提出的基于“高分二号”卫星数据面向对象的海岸线提取法，得到了较好的结果。
首先，基于预处理后的数据，纹理特征提取的方法为后续处理提供了非常有效的信息。
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。
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。
一种基于面向对象辅以DSM的建筑物提取方法
一种基于面向对象辅以DSM的建筑物提取方法王俊博;金琦;杨国东;张旭晴;詹国旗;邵鹏【摘要】Based on the object-oriented technology and DSN method, the building information is extracted quickly. The slope information is extracted from DSM generated by Li DAR point cloud data, and the outline of building is extracted according to the height information of object. The object outside the outline of the building is then subdivided. The outline of the building is optimized based on the spatial information, shape information and spectral information of the divided building objects. The experimental results show that the correct rate of the extracted objects is 97. 9％, and the completeness rate is 96. 4％.%基于面向对象技术并辅以DSN 的方法来快速提取建筑物信息, 从LiDAR点云数据生成的DSM中提取到坡度信息, 并根据对象的高度信息来提取到建筑物的大致轮廓, 然后分割建筑物轮廓外的对象, 依据已分建筑物对象的空间信息、形状信息及光谱信息来优化建筑物轮廓.实验结果表明, 提取到的对象的正确率为97. 9％, 完整率为96. 4％.【期刊名称】《世界地质》【年(卷),期】2018(037)004【总页数】7页(P1258-1264)【关键词】DSM;坡度;对比度分割;面向对象影像分析;优化轮廓【作者】王俊博;金琦;杨国东;张旭晴;詹国旗;邵鹏【作者单位】吉林大学地球探测科学与技术学院, 长春 130026;吉林大学地球探测科学与技术学院, 长春 130026;吉林大学地球探测科学与技术学院, 长春130026;吉林大学地球探测科学与技术学院, 长春 130026;吉林大学地球探测科学与技术学院, 长春 130026;中国石油管道局工程有限公司, 河北廊坊 065000【正文语种】中文【中图分类】TP790 引言建筑物提取作为遥感影像信息提取中难度较大、提取精度较低、无固定成型的提取方法的一类，与植被提取、水体提取及道路提取等相比提取过程较为困难。
面向对象的三个基本特征和概念
面向对象的三个基本特征（讲解）面向对象的三个基本特征是：封装、继承、多态。
封装封装最好理解了。
封装是面向对象的特征之一，是对象和类概念的主要特性。
封装，也就是把客观事物封装成抽象的类，并且类可以把自己的数据和方法只让可信的类或者对象操作，对不可信的进行信息隐藏。
继承面向对象编程 (OOP) 语言的一个主要功能就是“继承”。
继承是指这样一种能力：它可以使用现有类的所有功能，并在无需重新编写原来的类的情况下对这些功能进行扩展。
通过继承创建的新类称为“子类”或“派生类”。
被继承的类称为“基类”、“父类”或“超类”。
继承的过程，就是从一般到特殊的过程。
要实现继承，可以通过“继承”（Inheritance）和“组合”（Composition）来实现。
在某些 OOP 语言中，一个子类可以继承多个基类。
但是一般情况下，一个子类只能有一个基类，要实现多重继承，可以通过多级继承来实现。
继承概念的实现方式有三类：实现继承、接口继承和可视继承。
➢实现继承是指使用基类的属性和方法而无需额外编码的能力；➢接口继承是指仅使用属性和方法的名称、但是子类必须提供实现的能力；➢可视继承是指子窗体（类）使用基窗体（类）的外观和实现代码的能力。
在考虑使用继承时，有一点需要注意，那就是两个类之间的关系应该是“属于”关系。
例如，Employee 是一个人，Manager 也是一个人，因此这两个类都可以继承 Person 类。
但是 Leg 类却不能继承 Person 类，因为腿并不是一个人。
抽象类仅定义将由子类创建的一般属性和方法，创建抽象类时，请使用关键字 Interface 而不是 Class。
OO开发范式大致为：划分对象→抽象类→将类组织成为层次化结构(继承和合成) →用类与实例进行设计和实现几个阶段。
多态多态性（polymorphisn）是允许你将父对象设置成为和一个或更多的他的子对象相等的技术，赋值之后，父对象就可以根据当前赋值给它的子对象的特性以不同的方式运作。
基于决策树的面向对象变化信息自动提取研究
中图 分 类 号 ： Ｐ ９ Ｔ ７
文献 标 识 码 ： Ａ
文 章 编 号 ：０ ０ １７ ２ １） １ —０ ９ —０ １ ０ —３ ７ （０ １ １ ４ ０ １ ４
ｔ ｒ ｅ ｏ ｅ ｔ ｂ ｉｈ ｔ ｅ ｄ ｃ ｓｏ ｒ ｅｍｏ ｅ ｏ ｕ ｏ ｔｃｃ ａ ｓｆ ａ ｉ ｎ Ｏｒ ａ ｉｅａ ｄ ａ ａ ｙ ｅｔ ｅ ｓ ｎ ｈ ｓｚ ｄ ａ ｔ ｉ ｕ ｅ ｆ ｍａ ｅ ｕ ｅ ｓ ｔｔ ｓ ａ ｌ ｈ ｅ ｉｉ ｎ ｔ ｅ ｄ ｌｆ ｒａ ｔ ｍａ ｉ ｌ ｓ ｉｉ ｔ ． ｇ ｎ ｚ ｎ ｎ ｌ ｚ ｈ ｙ ｔ ｅ ｉｅ ｔ ｒ ｔ ｓｏ ｓ ｃ ｏ ｂ ｉ ｇ
■ 感应 用
遥感信息
基于决 策树 的面 向对象变化信息 自动提取研究
张雨 霁ｉ 李 海涛②， 海燕② ｆ ） ～， Байду номын сангаас
（ 辽 宁工程技术大学 ， 新 １３０ ； 中国测绘科学研究 院 ， 京 １０３） ① 阜 ２００② 北 ０ ０ ９
摘要 ： 了从不 同时相 的遥感影像 数据 中自动提 取变化 信息且保 证 其效率 ， 文结合 面 向对 象分析 技术 ， 为 本 提 出 了一种 基于决策树变化信息 自动提取 的新方法。该方法利用影像 的特征指数及 形状特 征、 光谱特征 、 理特征 纹 等作 为特 征集， 将其作为知识库应用到决策树 控制模 型 中， 进而利用该模型 实现 自动分类 。对所 得到 的分 类后影
Ｚ ＨＡＮＧ －ｉ ， ｉｔｏ ＧＵ ｉｙ ｎ Ｙｕｊ０～ ＬＩＨａ－ａ ０， Ｈａ－ ａ ￣
面向对象的高分辨率影像耕地信息提取
取结果进行对比分析。【 结果】 总精度提高了 ２．６ Ｋｐａ ７０％，ａｐ 系数提高了０４３ ， ．１ ６ 避免了“ 椒盐” 现象。【 结
论】 面向对象提取信息的方法周期较短 、 精度较高 。 关键词 ： 面向对象 ； 高分 辨率 ； 遥感影像 ； 耕地
中 图分 类 号 ：５７ Ｓ １ 文 献 标 识 码 ： Ａ 文 章 编 号 ：０ １— ３ ０ ２ １ ） ２ ３ １— ８ １０ ４ ３ （０２ ０ —０７ ０
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（ ． Ｃ ｌｇ ｆ Ｐａａｕｔｒｌａｄ Ｅ ｖｏｍ ｎａ Ｓｉ ｃ ，Ｘｎａｇ Ａ ｒｕｔｒｌＵ ｉ ￣ｔ， Ｕｕ ｉ １ ｏｌ ｅｏ ｒｔｃｌ ａ ｎ ｎｉ ｎ ｅｔｌ ｃ ｎｅ ｅ ｕ ｒ ｅ ｓ ｉｉｎ ｇｉｌ ａ ｎｖ ｉ ｊ ｃ ｕ ｅ ｙ ｒｍｑ
８０ ５ ， ｈ ａ ２ ＫｙＬｂｒｔｙ ｆ ｒｔ ｕ ｕ ｌ ｅ ｕｃ ｎ ｃｌ ｙｏ ｎａｇ Ｕｕ ｑ ８０５ ， ｈ ３０ ２ Ｃ ｉ ； ． ｅ ａｏａ ｒ ｏ ａ ｃｌｒ ｓ ｒ ｓ ｄ Ｅｏ ｇ Ｘ ｊ ｎ ， ｒ ｉ ３０２ Ｃ ｉ ｎ ｏ Ｐ ａ ｔａＲ ｏ ｅａ ｏ ｆ ｉｉ ｍ —
特征提取基本方法简介
J C ( s; x1 , x2 ,
JC (s; x1, x2 ,
, xn ) J C ( s; xi )
, xk ) JC (s; x1, x2 ,
i1
, xk , xk 1 )
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第6章 特征选择和特征提取
三、 散度 J D （D—判据）
J D I12 ( x ) I 21 ( x ) p( x 1 ) p( x 2 ) ln
6.1 类别可分离性判据
我们可以依据某种准则进行特征提取和选择，为此，应 当首先构造这样的准则——类别可分离性判据。这些判 据应能反映各类在特征空间中的分布情况，应能刻画各 特征分量在分类识别中的重要性或贡献。
1 类别可分离性判据满足的要求
（1）与错误概率（或其的上下界）有单调关系； 使判据取得最大值时，错误概率较小
(i ) ( j) (i ) ( j) T (i ) ( j) 欧式距离： ( xk , xl ) ( xk xl ) ( xk xl )
多类情况下，各类之间的平均距离：
J d ( x ) 1 Pi Pj 1 2 i1 j1 ni n j
c
c
k 1 l 1
ni n j
T
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第6章 特征选择和特征提取
m
Sb Sb
Sw Sw
c
i Ei [ x]
Sb Pi ( i )( i )T
i1 c
E[ x ]
(i ) (i ) T S w Pi Ei ( x )( x ) i i k k i1
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第6章 特征选择和特征提取
J ij 0, i j J ij 0, i j J J ji ij
ENVI高级影像信息提取
• 单波段间的差异运算 • 减法 • 除法
• 数据预处理 • 相对大气校正 • 像元归一化处理 • 像元单位标准化处理
• 变化等级的量化 • 阈值划分 • 直接分割结果
—Difference Map
H
45
• 变化类型的差异分析 • 变化统计
• 像素 • 百分比 • 面积统计 • 生成掩膜图像
分类后比较
• 选择Options->Execute，执行决策树
H
9
2、面向对象的影像特征提取
H
10
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
H
41
图像分类后比较法
• 该方法的核心是基于分类基础上发现变化信息。即首先运用统一的分类体系对每一时 相遥感影像进行单独分类，然后通过对分类结果进行比较来直接发现土地覆被等的变 化信息。
前时相影像分类结果
后时相影像分类结果H
分类比较法结果 42
波段替换法
• 在RGB假彩色合成中，G和B分量用前时相的两个波段，用后一时相的一个波段影像组 成R分量，在合成的RGB假彩色图像上能够很容易地发现红色区域即为变化区域 。
• 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
H
15
合并分块
• 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。
• 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。
特征提取
05
特征提取性能评估与优 化策略
评估指标选择及计算方法
准确率
精确率与召回率
F1分数
ROC曲线与AUC值
衡量分类器正确分类的样本占 总样本的比例，是常用的评估 指标之一。
针对二分类或多分类问题，精 确率表示预测为正且实际为正 的样本占预测为正样本的比例 ；召回率表示预测为正且实际 为正的样本占实际为正样本的 比例。
基于图像处理方法
01
02
03
04Biblioteka 边缘检测利用Sobel、Canny等算子检 测图像的边缘信息，提取图像
的轮廓特征。
形态学处理
通过腐蚀、膨胀、开运算和闭 运算等形态学操作，分析图像
的几何结构特征。
特征点检测与描述
利用SIFT、SURF等算法检测 图像中的特征点，并生成相应
的特征描述符。
色彩空间转换
将RGB色彩空间转换为HSV 、YCbCr等其他色彩空间，便
要点三
长期依赖问题
标准循环神经网络在处理长序列时可 能出现梯度消失或梯度爆炸问题，导 致无法有效捕捉长期依赖关系。为解 决这一问题，可以采用长短时记忆网 络（LSTM）或门控循环单元（GRU ）等改进型循环神经网络。
深度自编码器（Autoencoder）在无监督学习中应用
数据压缩与降维
自编码器通过学习将输入数据编 码为低维表示，并从该表示中重 构出原始数据，从而实现数据压
综合考虑精确率和召回率，是 二者的调和平均数，用于评估 模型的综合性能。
通过绘制不同阈值下的真正例 率和假正例率，得到ROC曲线 ；AUC值为ROC曲线下的面积 ，用于评估模型的分类效果。
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。
迁移学习中的特征提取技巧(七)
迁移学习中的特征提取技巧迁移学习是一种机器学习领域的重要技术，它利用已有的知识来帮助解决新问题。
在迁移学习中，特征提取是至关重要的一步，它决定了模型对数据的理解程度和泛化能力。
本文将探讨迁移学习中的特征提取技巧，并对其中的一些常见方法进行介绍和讨论。
特征提取在迁移学习中的重要性在迁移学习中，通常存在着源领域和目标领域两个不同的数据分布。
而特征提取的目标就是从源领域的数据中提取出对目标领域有用的特征，使得模型能够更好地适应目标领域的数据。
因此，特征提取在迁移学习中具有至关重要的作用，它直接影响着模型的性能和泛化能力。
基于特征映射的迁移学习方法特征映射是一种常见的特征提取方法，它通过将源领域的特征映射到目标领域的特征空间中，来实现迁移学习的效果。
在这种方法中，通常会利用一些辅助信息或者先验知识来进行特征映射，例如领域自适应方法中的领域间对齐技术，或者是基于图像内容的迁移学习方法中的图像特征映射技术。
基于深度学习的特征提取方法随着深度学习技术的快速发展，越来越多的迁移学习方法开始采用深度神经网络来进行特征提取。
深度学习具有强大的特征提取能力，它能够学习到数据中的高级抽象特征，并且具有很强的泛化能力。
因此，基于深度学习的特征提取方法在迁移学习中得到了广泛的应用。
迁移学习中的半监督学习方法在一些迁移学习场景下，源领域和目标领域的数据可能存在一定程度的标签不平衡，即源领域的标签数据相对丰富，而目标领域的标签数据较少。
针对这种情况，可以采用半监督学习的方法来进行特征提取。
在半监督学习中，通常会利用无标签的目标领域数据来辅助特征提取和模型训练，从而提高模型的性能和泛化能力。
特征选择和降维方法除了特征提取方法之外，特征选择和降维也是迁移学习中的重要技术。
在迁移学习中，常常会遇到高维数据的问题，这时候就需要利用特征选择和降维方法来对数据进行预处理。
特征选择和降维能够帮助模型去除冗余信息，提取出最具代表性的特征，从而提高模型的性能和泛化能力。
峰丛洼地农作物面向对象信息提取规则集
峰丛洼地农作物面向对象信息提取规则集蔡耀君;华璀;卢远【摘要】喀斯特地区典型峰丛洼地具有地类零碎、农作物种植分散、信息难以提取的特点，针对这些特点，该文利用面向对象分类技术，综合运用纹理、光谱和几何特征，构建规则集，对该地区农作物进行提取。
通过用RapidEye 影像对南宁城郊喀斯特地区典型峰丛洼地的农作物提取试验，印证该方法能得到较好的提取效果，总精度达到87．89％，Kappa 系数为0．8612。
利用其创建规则集的方法，在SPOT-5影像中再次试验并进行验证，水稻和甘蔗信息提取总体精度达0．8703，Kappa 系数为0．854。
%In the typical peak cluster depression of karst area,terrain is broken with scattered crops to extract.According to these characteristics,this paper integrated texture,spectrum and geometrical characteristics and built a set of rules to extract the region of crops.By the experiment in Nanning,it was found the total accuracy is 87.89%,and the Kappa is 0.8612.It was further tested on the SPOT-5 image that by usingthe created rule sets,the overall accuracy of extracted rice and sugar caneis 0.8703,and the Kappa is 0.854,respectively.【期刊名称】《遥感信息》【年(卷),期】2015(000)003【总页数】7页(P104-110)【关键词】面向对象;喀斯特地形;峰丛洼地;农作物;信息提取【作者】蔡耀君;华璀;卢远【作者单位】广西师范学院资源与环境科学学院，南宁 530001;广西师范学院资源与环境科学学院，南宁 530001;广西师范学院资源与环境科学学院，南宁530001【正文语种】中文【中图分类】P2370 引言中国喀斯特地貌分布广泛，类型之多，为世界罕见。
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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。
7、第三尺度（50）分割：与第6步一样，只不过Image Object Domain中的Level设置为L2，Algorithm parameters中的Level Name设置为L3，Scale parameter设置为50，如下图：
在Process Tree中右键点击Execute后得到该尺度下的分割结果。
双击Process Tree中的每一条记录，或者在记录上右键单击Edit，可以修改该分割参数，重新Execute后可以得到新的分割结果。
在修改过程中，层之间的关系不能随意调整。
8、视图切换：有以下几个视图切换比较常用，，第一个是层视图，用于查看原始影像；第二个是分类视图，用于查看分类结果；第三个是样本视图，用于查看样本；第四个是特征视图，用于查看特征。
，都是用来显示分割目标的边界。
用来显示原始图像或者均值图像。
，通过这个上下箭头来显示不同的层。
9、特征提取：eCognition中对特征的提取是在某一尺度下进行的。
由于不同地物在不同尺度上分割出来的目标具有不同的形态特征，比如颜色、形状、纹理等，通过这些特征可以在不同尺度上提取地物的特征。
例如道路等具有明显长条形状，适合在大尺度上提取，而房屋的形态适合在小尺度上提取。
在Feature View视图中，选择一个特征，双击，分割影像会显示出相应的特征，单击影像上的一个目标，会显示该目标在该特征上的值。
例如双击Object
Features -> Layer Values -> Mean -> Layer 3，影像的该层的特征，如下图：
与原始影像比对可以看出，草地和湖泊在该特征上的值很小，显示得很暗，而道路和房屋的值很大，显示得很亮，因此在此尺度上可以很好区分草地湖泊与道路房屋；而双击Object Features -> Geometry -> Extent -> Length/Width，可以看出道路在这个特征上的值很
大，显示得很亮，因此可以通过这个特征将道路与其他地物区分开。
影像对象，如下图：
征，才能更好地提取不同的地物，也才能为后续的影像分类打好基础。