面向对象的高分影像最优分割尺度方法的研究与应用

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GF-1影像地物最优分割尺度确定方法与评价

GF -1影像地物最优分割尺度确定方法与评价何燕君1 徐军2 宋之光1 黄胜敏1（1.南宁师范大学北部湾环境演变与资源利用教育部重点实验室，广西南宁 530001；2.南宁师范大学自然资源与测绘学院，广西南宁 530001）摘　要：GF-1卫星是中国高分辨率对地观测系统的第一颗卫星，在土地利用变更调查、土地利用动态监测等方面发挥重要作用。

在面向对象的信息提取研究中，传统最优分割尺度方法得到的往往是某一个确定数值。

以GF-1影像为实验影像，分别利用均值方差法、最大面积法、面积比均值法等方法，对影像常见地物进行最优分割尺度研究，得到最优分割尺度区间，采用eCognition 软件ESP 工具进行分割结果评价，在这个区间都能得到较好的分割效果。

关键词：GF-1；多尺度分割；最优尺度；eCognition；ESP1 引言高分一号（GF-1）卫星是中国高分辨率对地观测系统的第一颗卫星，已应用于土地利用动态遥感监测、土地利用变更调查等行业。

GF-1影像极大丰富了从影像中获取的地物信息。

影像分割是面向对象方法提取影像信息的首要环节。

GF-1影像在色调、亮度、饱和度、纹理和形状等方面均有提升，但其光谱特征由于波段较少削弱了作用[1]。

传统基于像元的影像处理方法信息提取精度偏低，且“椒盐”“噪声”现象明显，结果并不理想。

经过国内外学者不断研究，面向对象影像分析技术应运而生，成为高分遥感影像信息获取的主要方法，也有学者称之为面向地理对象的图像分析技术[2]。

面对影像分析技术最重要的是影像分割，影像分割是面向对象分类的关键技术之一，而分割尺度对地物的提取精度有重要影响，尺度选择的好坏影响影像分割质量、分类精度。

因此，确定最优分割尺度是影像分类的前提。

高分辨率遥感影像地物最优分割尺度的确定对面向地理对象的影像分析有重要意义。

本文利用均值方差法、最大面积法、面积比均值法和最优尺度估计法等常见最优尺度确定方法，对试验区GF-1影像进行耕地、林地、水体、裸地四种主要地物的多尺度分割实验，最终确定各自最优分割尺度参数。

基于对象的高精度土地遥感影像分割技术

收稿１期：２１—７２；修订日期：２１－９２。５１０００－５０００ —５
地震灾害的损失评估中，好的提取地震损失评估所需的承较
基金项目：国家８３高技术研究发展计划基金项目（０９６２０ＡＡ１Ｚ１０；国家自然科学基金项目（０７１４。２４）４７１４）
ｆｌｅｃｌｒｍａｅｏｔｉｅｓｅｄｏｏｇｎｌｍａｅＬｓｌ，ｔｅｔｔｌｒｃｓｆｅｍｅｔｔｎｉｃｍｐｅｅｆｒｈｌｏｔｍａｅｎａｓｏｏｇｂａｎｄｉｔａｆｒｉａｇ．ａｔｉｎｉｉｙｈａｐｏｅｓｏｇｎａｉｏｌｔｄａｔｅａｇｒｈｂｓｄｏｏｓｏｓｅｔｉ
ａｅｌｓｔｆｓｐｎｉａｉｇｅｕｅｂａｅｆｌｌｇ．Ｓｃｎｌｏｊｃｏｉｔｄｅｈｏｏｙｉｕｅｇｎｅｓｌａｓｒｒｃｌｗｉｔｉｐｉｍａｅｒｓｄｔｏｔｉｄｓｃｏｉｅｅｏｄ￣ｂｅｔｒｎｅｃｎｌｇｓｄｏｅｍｅｔｈａｆｏｎａａｅｏｒｍａ — ｅｔｓｔｓｔ
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面向对象的图像分割技术研究

面向对象的图像分割技术研究图像分割技术是计算机视觉领域的重要研究方向之一，其主要目的是将一幅图像划分成若干个具有独立含义的区域，从而方便进一步分析和处理。

目前，面向对象的图像分割技术成为了研究的热点之一，其优点在于能够识别并提取出感兴趣的物体，并将其具象化成为一个个独立的对象，进而利于人类处理和理解。

面向对象的图像分割技术的基本思想是，首先对图像进行一定的预处理，如滤波、边缘检测等，以便更好地进行后续的特征提取；接着，利用一些特征描述子，如纹理、颜色、形状等，对图像进行特征提取，进而利用一些分类或聚类算法，如支持向量机、神经网络、k-means等，将图像划分成若干个独立的对象。

在这个过程中，需要考虑到一些关键的问题，如特征选择、分类器构建、参数优化等，需要针对不同的场景进行合理的选择和调整。

目前，面向对象的图像分割技术已经被广泛应用在医学图像分析、遥感图像解译、人脸识别、视频监控等领域，具有广阔的应用前景和重要的意义。

其中，医学图像分析是面向对象的图像分割技术的重要应用领域之一。

在医学图像分析中，需要将图像中的各种组织、细胞、器官等独立的物体分开，并进行形态学、纹理学、颜色学等方面的分析，以便为医学研究和临床诊断提供更加精准的实验数据和诊断基础。

例如，图像分割技术可以帮助对肿瘤、癌症等疾病的诊断和治疗起到重要的作用。

遥感图像解译是面向对象的图像分割技术的另一个重要应用领域。

在遥感图像解译中，需要将图像中的各种地形、植被、建筑物等独立的物体分开，并进行三维模型、分布、分类等方面的分析，以便为城市规划、资源管理、环境监测等提供更加精准的数据和信息。

例如，图像分割技术可以帮助计算海拔、坡度、方位角等地理空间信息，进而为地震、气象、灾害等提供更加精准的预测和预警。

人脸识别是面向对象的图像分割技术的又一个典型应用领域。

在人脸识别中，需要将图像中的人脸区域分离出来，并进行面部表情、性别、年龄等方面的识别和比对，以便为安防、人脸支付等提供更加精准的服务和保障。

基于面向对象的高分辨率遥感影像变化检测方法研究共3篇

基于面向对象的高分辨率遥感影像变化检测方法研究共3篇基于面向对象的高分辨率遥感影像变化检测方法研究1基于面向对象的高分辨率遥感影像变化检测方法研究随着遥感技术的不断发展，高分辨率遥感影像的获取越来越方便，同时遥感影像变化检测也受到了越来越多的关注。

如何有效地检测出遥感影像中的变化是遥感研究中的重要课题之一。

本文将介绍一种基于面向对象的高分辨率遥感影像变化检测方法。

基于面向对象的遥感影像解译是将遥感影像数据转化为实际物理对象的过程。

这种方法将影像数据划分为不同的对象，例如建筑物、道路、水体等，然后对这些对象进行分类、分析和识别等操作。

与传统的像元级处理相比，这种方法能够更好地保留地物边缘和细节信息，并且能够减少遥感影像中的噪声。

本文所提出的基于面向对象的高分辨率遥感影像变化检测方法主要分为以下几个步骤：对象提取、对象比较和变化检测。

首先，对两幅遥感影像进行对象提取。

我们使用了一种分层聚类算法来提取遥感影像中的对象。

这种算法可以自动确定对象的数目和形状，并且可以很好地处理边缘模糊的物体。

接着，对两个时刻的遥感影像中的相同对象进行比较。

我们提出了一种基于对象间交集比率的相似度度量方法。

这种方法将两个对象的相似度定义为它们的交集面积与它们的并集面积之比。

这种方法能够很好地解决遥感影像中遮挡和光照变化等问题，并且能够更好地匹配相似的对象。

最后，我们使用了一个简单而有效的阈值法来检测遥感影像中的变化。

这个阈值可以根据用户的要求进行调整。

如果两个对象的相似度小于这个阈值，我们就认为它们之间发生了变化。

同时，我们也考虑了一些其他因素的影响，例如边缘变化和噪声等。

我们在高分辨率遥感影像上对这种方法进行了测试，结果表明，这种方法能够很好地检测遥感影像中的变化，并且能够保留地物的细节信息。

与传统的像元级处理方法相比，基于面向对象的方法能够更好地处理复杂的地物结构，并且能够提高变化检测的准确性。

综上所述，本文提出了一种基于面向对象的高分辨率遥感影像变化检测方法。

面向对象遥感影像分类的最优分割尺度选择研究_于欢

第15卷　第2期中国图象图形学报V o l.15,N o.2 2010年2月J o u r n a l o f I m a g e a n d G r a p h i c s　F e b.2010面向对象遥感影像分类的最优分割尺度选择研究于　欢1),2)　张树清1)　孔　博3)　李晓峰1)1)(中国科学院东北地理与农业生态研究所,长春　130012)　2)(中国科学院研究生院,北京　100049)3)(中国科学院成都山地灾害与环境研究所,成都　610041)摘　要　影像分割是面向对象遥感影像分类的基础步骤,而分割尺度又是影像分割的核心问题。

研究针对面向对象遥感影像分类中的最优分割尺度选择问题,以分割后影像区域对象矢量边界线与欲分类目标对象真实矢量边界的吻合程度为标准,通过两者多向距离量化吻合程度,提出了一种最优分割尺度定量选择的新方法———矢量距离指数法。

通过两种实验,同步验证了该方法的正确性与适用性,实验1将基于矢量距离指数法选择的最优分割尺度结果与较为成熟的人为试错法的选择结果比较,结果表明针对7种地类的矢量距离指数均可以正确反映最优分割尺度;实验2挖掘了矢量距离指数法选择的结果与分类精度的关系,结果表明其中5种地类在矢量距离指数法选择的最优分割尺度上均达到了最大的分类精度,另外2种地类的分类结果最符合实地情况,与欲分类目标最为接近。

基于矢量距离指数法基本原理,研究针对分割过程中的“淹没”与“破碎”现象,进一步提出了能够反映两者矛盾程度的尺度指数,该指数能够真实反映针对某种特定地物类型分割尺度的大小状况,为衡量“破碎”与“淹没”的矛盾程度提供了一种定量工具,在分割尺度选择过程中具有重要的指示意义。

关键词　面向对象分类　遥感影像　分割　尺度　矢量距离指数中图法分类号:T P75 文献标志码:A 文章编号:1006-8961(2010)02-0352-09O p t i m a l S e g m e n t a t i o nS c a l e S e l e c t i o nf o r O b j e c t-o r i e n t e dR e m o t e S e n s i n g I m a g e C l a s s i f i c a t i o nY UH u a n1),2),Z H A N GS h u-q i n g1),K O N GB o3),L I X i a o-f e n g1)1)(N o r t h e a s t I n s t i t u t e o f G e o g r a p h ya n dA g r i c u l t u r a l E c o l o g y,C h i n e s e A c a d e m y o f S c i e n c e,C h a n g c h u n130012)2)(G r a d u a t e S c h o o l,C h i n e s e A c a d e m y o f S c i e n c e s,B e i j i n g100049)3)(I n s t i t u t e o f M o u n t a i nH a z a r d s a n dE n v i r o n m e n t,C h i n e s e A c a d e m y o f S c i e n c e s,C h e n g d u610041)A b s t r a c t　S e g m e n t a t i o n i s a b a s i ca n d p i v o t a l s t e p o f o b j e c t-o r i e n t e dr e m o t e s e n s i n g i m a g e c l a s s i f i c a t i o n,a n d t h e s c a l e i sa k e y p r ob l e mo f i m a g e s e g m e n t a t i o n.A i m i n g a t t h e o p t i m a l s e g m e n t a t i o n sc a l e s e l e c t i o n f o r o b j e c t-o r i e n t ed re m o t e s e n s i n gi m a g e c l a s s i f i c a t i o n,c o n f o r m i t y d e g r e e b e t w e e nv e c t o r i a l b o u n d a r y l i n e s o f i m a g e r e g i o no b j e c t a f t e r s e g m e n t a t i o na n dt r u eb o u n d a r yl i n e s o fc l a s s i f i c a t i o n o b j e c t s a s c r i t e r i o n,t h r o u g h t h e i r m u l t i-d i me n s i o n s d i s t a n c e t o d ef i n e t h e c o n f o r m i t y d eg r e e,t h e p a p e r b r o u g h t f o r w a r dan e wm e t h o do f o p t i m a l s e g m e n t a t i o ns c a l es e l e c t i o nf o r o b j e c t-o r i e n t e dr e m o t es e n s i n gi m a g ec l a s s i f i c a t i o n-v e c t o rd i s t a n c ei n de xm e t h o d.R e s e a r c hv e r if i e dt h ev a l i d i t ya n da p p l i c a b i l i t yo f t h i s m e t h o dt h r o ug ht w oe x p e r i m e n t s.O n e e x p e r i m e n t c o m p a r e dt h e r e s u l t s of o p t i m a l s eg m e n t a t i o ns c a l es e l e c t i o nb a s e do nv e c t o r d i s t a n c e i n d e xm e t h o da n d`t r i a l a n d e r r o r'm e t h o d.R e s u l t s s h o w e d t h e v e c t o r d i s t a n c e i n d e x c o u l d r e f l e c t t h e o p t i m a l s e g m e n t a t i o n s c a l e基金项目:国家“十一五”科技支撑重点基金项目(2006B A D23B03);国家自然科学基金项目(40871188)收稿日期:2008-11-28;改回日期:2009-02-03第一作者简介:于　欢(1981—　),男。

面向对象的高分辨率遥感影像城区建筑物分级提取方法

面向对象的高分辨率遥感影像城区建筑物分级提取方法一、本文概述随着遥感技术的飞速发展，高分辨率遥感影像在城市规划和建设中发挥着越来越重要的作用。

特别是在城市建筑物提取方面，高分辨率遥感影像能够提供丰富的纹理和几何信息，使得建筑物提取的精度和效率得到了显著提升。

由于城区环境的复杂性，如何在高分辨率遥感影像中准确、高效地提取建筑物，并进行有效的分级，仍是当前遥感领域的研究热点和难点。

本文旨在探讨一种面向对象的高分辨率遥感影像城区建筑物分级提取方法。

该方法充分利用高分辨率遥感影像的特点，结合面向对象的分析技术，实现了对城区建筑物的精确提取和分级。

通过多尺度分割算法，将遥感影像划分为多个具有相似性的对象，然后根据对象的纹理、形状、大小等特征，采用分类器进行建筑物的识别和提取。

根据建筑物的不同特征和属性，如高度、面积、结构等，对提取出的建筑物进行分级。

本文首先介绍了面向对象的高分辨率遥感影像城区建筑物分级提取方法的背景和意义，然后详细阐述了该方法的基本原理和流程。

接着，通过实际案例的分析和实验验证，展示了该方法的可行性和有效性。

对本文的研究成果进行了总结，并对未来的研究方向进行了展望。

本文的研究成果不仅有助于推动遥感技术在城市规划和建设中的应用，也为相关领域的研究提供了有益的参考和借鉴。

二、相关技术研究综述随着遥感技术的快速发展，高分辨率遥感影像已经成为城区建筑物提取的重要数据源。

面向对象的高分辨率遥感影像城区建筑物分级提取方法，作为一种有效的建筑物提取技术，近年来得到了广泛的关注和研究。

本节将综述相关的技术研究，包括传统的遥感影像处理方法、面向对象的影像分析技术，以及建筑物分级提取的现有研究。

传统的遥感影像处理方法主要基于像素级别，通过设定阈值、滤波等方法来提取建筑物信息。

这些方法简单直观，但在处理高分辨率遥感影像时，往往面临着建筑物细节丢失、阴影干扰等问题。

研究人员开始转向面向对象的影像分析技术。

面向对象的影像分析技术将遥感影像分割成具有相似光谱、纹理等特征的对象，然后基于对象进行信息提取。

高分二号影像数据地物信息提取分割尺度研究

高分二号影像数据地物信息提取分割尺度研究张艺;丁晓光;李苗【摘要】面向对象技术是提取高分辨率影像中地物信息的主流方法,而多尺度分割是面向对象技术的基础与关键,分割尺度的选择将直接影响最终信息提取的精度与质量.借助于eCognition平台,选用高分二号影像数据作为研究对象,采用多尺度分割的面向对象分类方法,充分利用遥感影像几何、纹理、光谱等信息,确定不同地物类别的最优化分割尺度,建立最佳分类规则,较好的提取了目标地物,更在一定程度上提高了分类精度,为震后灾害评估、震中道路快速提取提供技术支持.【期刊名称】《防灾减灾学报》【年(卷),期】2019(035)001【总页数】6页(P1-6)【关键词】高分二号;地物提取;多尺度分割;面向对象【作者】张艺;丁晓光;李苗【作者单位】陕西省地震局,陕西西安 710068;陕西省地震局,陕西西安 710068;陕西省地震局,陕西西安 710068【正文语种】中文【中图分类】P315.9;P2370 引言遥感技术能够快速、实时获取多时相、高分辨率的海量对地观测数据，为震后救援和灾害损失评估提供了可靠的数据源。

对于地震应急部门而言，第一时间获取现场灾害信息是至关重要的，而现场信息最主要的表现就是地物，例如建筑物倒损信息的快速获取，由此判断极重灾区的分布位置；道路作为应急救援的生命线，快速提取道路分布图，判断通行能力等，由此可见，精准地物信息提取的重要性。

高分二号（GF-2）卫星是我国自主研制的首颗空间分辨率优于1 m的民用光学遥感卫星，如何深入挖掘该影像的应用潜力，提取高精度的地物信息是当前的重要研究方向。

相较于中低分辨率影像，高分辨率影像中的地物外部轮廓更加清晰，光谱异质性更强，且光谱波段数目相对较少，传统的地物信息提取方法效果不理想，因此， BattzM和Schape［1］于1999年提出了面向对象的分析方法（Object Oriented Analysis，OOA）。

面向对象高分辨率影像信息提取中的尺度效应研究

的结果精度。多尺度分割的突出贡献是同一空间分辨率的遥感影像信息不再只由一种尺度来表示，而是将原始影像信息扩展到不同尺度上，从而构建了一个
有限；２依赖于光谱空间数据的先验知识，往出现（）往
较多的错分、漏分情况；３随着空间分辨率的提高，（）光谱特征不如空间特征丰富，增加了同类之间的光谱
异质性，不易区分同物异谱的地物；时，少了异类同减
测数据的新阶段，目前多传感器技术已覆盖大气窗口
界，空间数据的多尺度处理与表示是符合人类推理习
惯的一种自然表达方式日。但是由于各种条件的限制要获得同一地区不同尺度的所有数据是有难度的，然而多
尺度分割技术提供的多尺度影像数据层却为同一研究区域中多种地理现象和规律提供多种尺度的影像数据
ｆ键词】高空间分辨率遥感；向对象；关面多尺度分割；尺度效应
『中图分类号】Ｐ３２７
［文献标识码】Ａ
［文章编号］１０ — ００２１０ — ０７３０（００）１４
经过４多年的迅猛发展，０现代遥感技术已经进入了一个能够动态、速、快准确、手段提供多种对地观多
化背景和应用目的，需要从不同的角度来认知客观世
ห้องสมุดไป่ตู้
方法对高分辨率影像进行信息提取运算量大，速度
慢，能满足遥感信息快速提取的要求；６传统方法不（）不同的地物类型目标在同一个尺度上提取，略了遥忽感应用中的尺度影响；７遥感影像是ＧＳ据库的重（）Ｉ数要来源，但是传统方法提取的最终信息是破碎零乱的，重阻碍了遥感栅格信息和矢量ＧＳ间的集成。严Ｉ之为了更好地解决以上基于面向像素分类方法存在的不足，面向对象的遥感影像处理方法应运而生。面向对象分类方法嘲先对影像进行多尺度分割，首得到不同尺度的同质对象，实现同一分辨率遥感影像信息用多种尺度进行描述，次选择满足影像分类或目其标地物提取要求的包含丰富语义信息的影像对象，然后提取地物的特征或特征组合建立分类体系，后采最用模糊分类方法实现地物类型信息的提取。多尺度分割技术形成的初始区域是图像对象的形状表述，也是以后特征提取和分类处理的基础，因此分割结果的好坏直接影响到后续分析、别和解释识

面向对象的高分辨率影像土地利用信息提取

面向对象的高分辨率影像土地利用信息提取金文韬;许捍卫;李正源;王海君【摘要】运用面向对象的分类方法对实验区高分辨率影像进行最优分割尺度的影像分割。

首先利用ESP算法确定影像的最佳分割尺度，再运用CART决策树分类对土地利用信息进行提取，并对分类结果进行后处理，进一步提高分类精度。

最终分类结果精度达到80.38%。

【期刊名称】《地理空间信息》【年(卷),期】2016(014)009【总页数】3页(P104-106)【关键词】土地利用;最优分割;面向对象的分类;高分辨率影像【作者】金文韬;许捍卫;李正源;王海君【作者单位】河海大学地球科学与工程学院，江苏南京 210098;河海大学地球科学与工程学院，江苏南京 210098;河海大学地球科学与工程学院，江苏南京210098;河海大学地球科学与工程学院，江苏南京 210098【正文语种】中文【中图分类】P237进入21世纪，随着我国经济的飞速发展以及人口的激增，土地利用变化更加复杂和多样化，运用遥感技术更新土地利用基础图件已成为国内外土地利用和覆盖变化研究的重点方向。

本文基于高分辨率QuickBird影像，采用eCognition软件对实验区影像进行最优分割尺度分割。

利用ESP算法确定影像的最佳分割尺度，再利用CART决策树分类对土地利用信息进行提取，取得了较好分类精度。

实验区位于长江北岸，南京市浦口区江浦街道，与南京主城区隔江相望，总面积192万km2。

本文选取QuickBird卫星影像[1-2]为现势的遥感数据，拍摄时间为2012年，包含2．4 m的多光谱波段和0．6 m的全色波段，含红、绿、蓝和近红外4个波段。

经过影像融合、配准和裁剪后，实验区影像如图1所示。

2.1 最佳分割尺度、精致度和形状参数的确定在面向对象的分类方法中首先要确定影像的最佳分割尺度，本文运用ESP分割来确定最佳分割尺度。

其主要思想为[3]：以局部方差（LV）的标准偏差均值来代表某块影像检查窗口中对象的异质性。

最优分割尺度下的城市主要地物分类提取研究

（2）在建立多尺度对象层的基础上，针对信息提取的难易程度，以及城市主要地物本身的不同特征，建立了具有一定层次结构的尺度对象层。首先依据待分地物之间的空间关系和地理特性，综合参考对象光谱、几何、纹理和类相关特征实现分类规则集的建立。采用阈值法、隶属度函数法和最临近分类法等分类方法对研究区中地物进行分类，并提取道路、房屋、水域、林地、裸地等主要地物。
（3）Compare the traditional image-based classification method and object-oriented multi-scale segmentation method to classify the same image and final classification results to prove that Multi-scale object-oriented segmentation method has a significant advantage in extracting high-value image city features. Keywords: object-oriented, multi-scale segmentation, scale object layer, classification rules, precision evaluation
（1）On the basis of a large number of literature on related research, according to the characteristics of image data to be processed, for acquiring the image object classification method, the mean variance method, the maximum area method and vector distance method to determine the optimal segmentation scale. Based on the graph of the corresponding scale and the complexity of the actual objects, the optimal segmentation scale is selected to create different scale object layers. Experiments show that the optimal segmentation scale selected by the above method can distinguish different objects well, effectively avoiding the "over-segmentation" and "under-segmentation", so that the image object separability greatly improved. To a large extent improve the accuracy of high score image classification extraction.

面向对象的高分辨率遥感图像分割方法研究的开题报告

面向对象的高分辨率遥感图像分割方法研究的开题报告一、选题的背景和意义高分辨率遥感图像是指空间分辨率小于1米的遥感卫星图像。

由于其具有高精度和高分辨率等特点，被广泛应用于土地利用、资源调查、环境监测等领域。

其中，遥感图像分割是遥感图像处理的一个重要任务，旨在将遥感图像均匀地分割成若干个互不重叠的区域，每个区域有一个唯一的标识符，便于后续的分类和目标提取。

近年来，随着计算机视觉和深度学习的发展，基于深度学习的方法在遥感图像分割任务中取得了良好的效果。

然而，考虑到高分辨率遥感图像存在着多种复杂的场景和遮挡问题，以及图像中目标种类丰富、空间联系密切等特点，基于深度学习的方法在处理这类图像时往往存在一定的困难。

因此，本文旨在研究面向对象的高分辨率遥感图像分割方法，该方法以目标作为分割的基本单元，通过对目标特征的提取和分析，实现高精准度的遥感图像分割。

二、研究内容和方法1. 研究面向对象的高分辨率遥感图像分割算法，包括目标检测、特征提取和分割。

2. 将深度学习模型引入到算法中，通过卷积神经网络（CNN）等模型，提取图像中的高级特征。

3. 采用目标掩膜分割（OMS）方法，将目标和背景分开，提高分割的精度和效率。

4. 对算法进行实验验证，采用一些高分辨率卫星图像作为数据集，比较不同算法的性能和准确度。

三、预期成果和意义1. 提出一种新的面向对象的高分辨率遥感图像分割方法，该方法可以有效地提高图像分割的准确度和效率。

2. 通过实验验证，对比该方法与现有的遥感图像分割方法，证明该方法的优越性。

3. 推进遥感图像处理技术的发展，在土地利用、资源监测、环境保护等领域具有广泛的应用价值。

四、研究计划和进度1. 前期准备（2021年6月~2021年7月）：阅读相关文献并对高分辨率卫星图像和遥感图像分割有基本认识。

2. 研究方法和算法（2021年8月~2022年4月）：提出一种面向对象的高分辨率遥感图像分割算法，并采用深度学习模型进行实现。

基于国产高分卫星面向对象城市地物最优尺度选择及评价研究

基于国产高分卫星面向对象城市地物最优尺度选择及评价研究第４１卷第１０期２０１８年１０月测绘与空间地理信息ＧＥＯＭＡＴＩＣＳ＆ＳＰＡＴＩＡＬＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＶｏｌ.４１?Ｎｏ.１０Ｏｃｔ.?２０１８收稿日期:２０１８－０３－１９作者简介:孙一瑞(１９８６－)?女?江苏淮安人?工程师?硕士?２０１０年毕业于中国地质大学(北京)土地资源管理专业?主要从事遥感影像处理与提取方面的应用研究工作?基于国产高分卫星面向对象城市地物最优尺度选择及评价研究孙一瑞?王洪光?李俊辉?朱一昊(江苏省地质测绘院?江苏南京２１１１０２)摘要:针对面向对象分类中的分割尺度问题?本文以国产高分一号卫星(ＧＦ－１)二高分二号卫星(ＧＦ－２)影像为数据源?选取沈阳市两处城区影像作为实验数据?以典型城市地物为分割对象?选择分割质量函数法二均值方差法二ＲＭＡＳ指数法进行尺度分割?并利用欧几里得２指数(ＥＤ２)评价其最优尺度?从而确定不同影像不同地物对应的最优尺度分割方法与尺度?关键词:面向对象分类?城市地物?高分一号?高分二号?最优分割尺度中图分类号:Ｐ２３７一一一文献标识码:Ａ一一一文章编号:１６７２－５８６７(２０１８)１０－０１７１－０５ＯｐｔｉｍａｌＳｃａｌｅＳｅｌｅｃｔｉｏｎａｎｄＥｖａｌｕａｔｉｏｎｆｏｒＵｒｂａｎＯｂｊｅｃｔＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＧＦ－１ａｎｄＧＦ－２ＳａｔｅｌｌｉｔｅＩｍａｇｅｒｙＳＵＮＲｕｉ?ＷＡＮＧＨｏｎｇｇｕａｎｇ?ＬＩＪｕｎｈｕｉ?ＺＨＵＨａｏ(ＪｉａｎｇｓｕＧｅｏｌｏｇｉｃＳｕｒｖｅｙｉｎｇａｎｄＭａｐｐｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅ?Ｎａｎｊｉｎｇ２１１１０２?Ｃｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｉｎｔｅｒｍｓｏｆｔｈｅｉｓｓｕｅｓｏｆｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｓｃａｌｅｉｎｏｂｊｅｃｔ－ｏｒｉｅｎｔｅｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ?ｔｈｉｓｓｔｕｄｙｓｅｌｅｃｔｅｄｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅｓｏｆＧＦ－１ａｎｄＧＦ－２ａｓｄａｔａｓｏｕｒｃｅｓ.ＴｈｅｕｒｂａｎａｒｅａｉｎＳｈｅｎｙａｎｇｗａｓｓｅｌｅｃｔｅｄａｓｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌａｒｅａ.Ｔｈｅａｉｍｓｏｆｔｈｉｓｓｔｕｄｙａｒｅｔｏｓｅ￣ｌｅｃｔａｎｄｅｖａｌｕａｔｅｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｓｃａｌｅｆｏｒｕｒｂａｎｆｅａｔｕｒｅｓ.Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｑｕａｌｉｔｙｆｕｎｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ?ｍｅａｎｖａｒｉａｎｃｅｍｅｔｈｏｄ?ａｎｄｔｈｅＲａｔｉｏｏｆＭｅａｎＤｉｆｆ.ｔｏＮｅｉｇｈｂｏｒｓ(ＡＢＳ)ｔｏＳｔａｎｄａｒｄＤｅｖｉａｔｉｏｎ(ＲＭＡＳ)ｉｎｄｅｘｍｅｔｈｏｄｗｅｒｅｕｓｅｄｔｏｓｅｌｅｃｔｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｓｃａｌｅｆｏｒｄｉｆ￣ｆｅｒｅｎｔｕｒｂａｎｏｂｊｅｃｔｓ.Ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅ?ｔｈｅＥｕｃｌｉｄｅａｎＤｉｓｔａｎｃｅ２(ＥＤ２)ｍｅｔｈｏｄｗａｓａｐｐｌｉｅｄｔｏｅｖａｌｕａｔｅｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｓｃａｌｅｆｏｒｃｏｍｐａｒｉｎｇｗｉｔｈｔｈｅｒｅｆｅｒｅｎｃｅｏｂｊｅｃｔ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｏｂｊｅｃｔ－ｏｒｉｅｎｔｅｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ?ｕｒｂａｎｆｅａｔｕｒｅｓ?ＧＦ－１?ＧＦ－２?ｏｐｔｉｍａｌｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｓｃａｌｅ０一引一言随着我国城市化进程的不断深入?实时准确获取城区及周边地物细节信息在城市建设和规划中的作用日趋突出?近年来?遥感技术的高速发展拓宽了对地观测的视野[１]?自１９９９年９月ＳｐａｃｉｎｇＩｍａｇｉｎｇ公司发射亚米级空间分辨率的ＩＫＯＮＯＳ卫星?高分遥感在智慧城市二精细农业二土地调查二矿产资源勘探二专题信息提取等领域[２]受到广泛应用?我国相继发射的高分一号(ＧＦ－１)二高分二号(ＧＦ－２)等高分系列卫星及其数据的广泛应用?标志着中国民用遥感卫星进入亚米级高分时代 ?高分遥感影像具有丰富的地物空间二纹理和上下文信息?但也令数据量急剧增长?传统的基于像素的影像分析(Ｐｉｘｅｌ－ｂａｓｅｄＩｍａｇｅＡｎａｌｙｓｉｓ?ＰＢＩＡ)方法在对影像信息的利用程度二处理效率和提取精度等方面都无法充分发挥高分辨率遥感的优势[３]?而面向对象的影像分析方法(Ｏｂｊｅｃｔ－ｂａｓｅｄＩｍａｇｅＡｎａｌｙｓｉｓ?ＯＢＩＡ)利用具有多种语义特征及关系特征的同质多边形?能够有效减少图像的破碎和椒盐噪声发生?因此?成为遥感影像分析的新范式[３－４]?影像分割是面向对象影像分类和分析的第一步?也是关键技术之一?分割尺度的选择直接决定影像对象的大小二研究区域空间尺度层次?由于城市地物较为聚集?信息复杂?面临着信息提取难度大二精度低等问题?面向对象城市地物最优尺度的选择成为国内外学者广泛关注的问题?目前?国内外已提出上千种图像分割算法?然而由于对于不同影像不存在一个普适的尺度?多尺度分割中的尺度选取问题依然是一个难以攻克的难题[５]?因。

面向对象的影像分析采用多尺度分割技术生成有意义的多边形对象

面向对象的影像分析采用多尺度分割技术生成有意义的多边形对象，以影像对象为信息提取的基本单元，运用模糊数学分类方法实现类别信息的自动提取。

与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影像对象，而不是单个的像元。

对每一种面向对象的影像处理方法来说，成功的影像分割都是必要的前提，分害d结果的好坏将直接影响模糊分类结果的精度，因此影像分割至关重要。

本章主要分析和研究这种面向对象的多源影像多尺度分割技术，即影像对象的多尺度构建技术。

面向对象的遥感影像分析的基本原理是根据像元的形状、颜色、纹理等特征，把具有相同特征的象素组成一个影像对象，然后根据每一个对象的特征对这些影像对象进行分类。

面向对象影像分析有两个独立的模块:对象生成与信息提取。

对象生成是采用分割技术生成属性信息不同的影像对象的过程，因此很多文献中称为影像分割，在图像处理领域中常称为图像分割或图象分割。

影像分割是经过两个步骤完成的:首先对整个影像进行尺度空间的构建，即根据所预设的尺度分割参数将影像中的像元划分为不同亮度值的区域，然后再根据其他的分割参数提取出不同的对象多边形。

对每一种面向对象的影像处理方法来说，成功的影像分割都是必要的前提。

影像分割及基于分割的要素提取、特征提取和参数测量等将原始影像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层次的影像分析和理解成为可能。

影像分割的方法也就非常之多，下面介绍三类与遥感应用密切相关的影像分割方法:边缘检测方法、特征空间聚类法、区域提取方法。

2.2.2边缘检测方法基于边缘检测的影像分割方法是先利用不同区域间像元灰度不连续的特点检测目标的边缘点，然后组成目标的边界实现分割。

边缘检测可分为并行边缘检测和串行边缘检测，常用的方法有微分算子法和串行边缘检测算法。

影像中相邻的不同区域间总存在边缘，边缘处像元的灰度不连续可通过求导数来检测到。

如一阶微分算子有Roberts } 1'rewitt和Sobel 算子，二阶微分算子有Laplace和Kirsh算子等。

高分辨率遥感影像多尺度分割中最优尺度选取方法综述

第３８卷第３期
２０１５年３月
测绘与空间地理信息
ＧＥＯＭＡＴＩＣｓ＆ｓＰＡＴＩＡＬＩＮＦｏＲＭＡＴｉＯＮＴＥＣＨＮ０ＬｏＧＹ
Ｖｏ１．３８，Ｎｏ．３Ｍａｒ．，２０１５
高分辨率遥感影像多尺度分割中最优尺度选取方法综述
ｃｙｏｆｔｈｅｍｅｔｈｏｄｓ，ａｎｄｐｕｔｔｉｎｇｆｏｒｗａｒｄｔｈｅｐｒｏｓｐｅｃｔｏｆｓｔｕｄｙｉｎｇｏｎｓｃａｌｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎ．
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｏｂｊｅｃｔ — ｂａｓｅｄｉｓｕｓｅｄｔｏｅｘｔｒａｃｔｓｕｒｆａｃｅｆｅａｔｕｒｅｓｆｒｏｍｈｉｇｈ— ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅｓｃｕｒｒｅｎｔｌｙ．Ｉｍａｇｅｓ — ｓｅｇｍｅｎ —
ｔａｔｉｏｎｉｓｔｈｅｍｏｓｔｉｍｐｏｒｔａｎｔｓｔｅｐｉｎｏｂｊｅｃｔ —ｂａｓｅｄｔｅｃｈｎｉｑｕｅ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｏｆｉｍａｇｅｓ —ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎａｆｆｅｃｔｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｆｏｌｌｏｗｉｎｇｃｌａｓ —

高分辨率遥感影像面向对象分类方法研究

高分辨率遥感影像面向对象分类方法研究一、本文概述随着遥感技术的快速发展，高分辨率遥感影像的应用越来越广泛，尤其在城市规划、环境监测、灾害预警等领域发挥着重要作用。

面向对象分类方法作为高分辨率遥感影像处理的关键技术之一，能够有效提取影像中的地物信息，提高分类精度和效率。

本文旨在研究高分辨率遥感影像面向对象分类方法的相关理论和技术，分析其在实际应用中的优缺点，并提出相应的改进策略。

文章首先介绍了高分辨率遥感影像的特点和面向对象分类方法的基本原理，然后详细阐述了面向对象分类方法的流程、关键技术及其在实际应用中的案例。

通过对现有方法的梳理和评价，本文旨在为相关领域的研究人员和实践者提供有益的参考和借鉴，推动高分辨率遥感影像面向对象分类方法的进一步发展。

二、高分辨率遥感影像特点及应用价值高分辨率遥感影像以其精细的空间分辨率和丰富的光谱信息，为地表覆盖类型的识别和监测提供了前所未有的机会。

其特点和应用价值主要体现在以下几个方面：高分辨率：高分辨率遥感影像能够提供地面物体的详细纹理和结构信息，使得地表覆盖类型的边界更加清晰，有利于精细分类和识别。

多光谱信息：多数高分辨率遥感影像具备多个光谱波段，能够反映地物在不同光谱段的反射和辐射特性，为地物识别和分类提供了更多维度的信息。

时效性：高分辨率遥感影像的获取周期短，能够迅速反映地表覆盖的动态变化，对于城市扩张、农业种植结构调整等研究具有重要的应用价值。

高定位精度：借助精确的地理定位信息，高分辨率遥感影像能够实现地物空间位置的精确获取，为地理信息系统更新提供了可靠的数据基础。

城市规划与建设：高分辨率遥感影像能够精确反映城市建成区的空间分布和形态特征，为城市规划、城市扩张监测、城市绿地规划等提供数据支持。

农业管理：通过高分辨率遥感影像，可以监测农作物生长状况、病虫害发生情况，评估农业产量，为农业管理决策提供科学依据。

环境保护与监测：高分辨率遥感影像在环境监测中发挥着重要作用，如水体污染监测、森林火灾预警、生态环境评估等。

一种面向对象的遥感影像多尺度分割方法_谭衢霖

[2 -3 ]
度相关特征等语义信息 . 利用这些信息 , 可使地物目标分类识别更加详细、准确 . 最重要的是面向对象遥感影像的分析方法 , 使处理遥感影像中包含的语义信息成为可能 , 而且十分方便 . 因为理解影像所需的语义信息 , 总是存在于有意义的影像对象及它们之间的相互关系中 . 大多数已发展的分割算法忽视了影像分析任务中语义信息的使用 , 主要是因为基于传统的像元特征的方法很难甚至不可能描述遥感影像的语义特征信息 . 而语义信息在大多数情况下对于成功地应用高分辨率遥感影像是需要考虑处理的[ 5] . 因此 , 面向对象的思路是一种适合于高分辨率遥感影像信息提取的一种较好的方法 . 面向对象的影像分析与应用的基础工作是提取影像对象 , 即首先需要分割程序能提取出在形状和范围上与真实世界地物目标相符合的影像区域( 影像对象) . 由于高分辨率遥感影像中包含的不同尺寸大小的地物目标及不同层次的空间结构差异需要在不同的尺度下反映 , 显然 , 仅在单一尺度或某一特定空间分辨率下进行遥感影像信息提取 , 很难充分全面反映不同尺度下的地物目标与空间格局 . 换句话说 , 高分辨率遥感影像中丰富的地物目标与空间语义信息必须在多尺度下才能充分表达和描述 . 因此 , 发展的面向对象遥感影像分割算法必须满足可以提取多种不同尺度的影像区域或对象的需要 , 或者说 , 面向对象的影像分析关键在于发展多尺度的影像分割算法 . 由于尺度变化不可能通过改变影像的分辨率来实现 , 因此 , 实现多尺度分割提取影像区域的一种可行方法是对同一影像在不同的指定尺度下进行多次分割 , 从而将高分辨率遥感影像中丰富的不同尺度的地物与空间结构特征信息借助不同指定尺度下的分割结果予以表现和描述 . 所以 , 多尺度分割算法的目标是 : 在指定的与感兴趣的地物目标或空间结构特征相对应的尺度下 , 将影像分割成高同质的、互相连结的不同影像区域 , 与感兴趣的地物目标或空间结构特征相对应 .

一种面向对象的高分辨率影像最优分割尺度选择算法

一种面向对象的高分辨率影像最优分割尺度选择算法张俊;汪云甲;李妍;王行风【期刊名称】《科技导报》【年(卷),期】2009(0)21【摘要】近年来越来越多的高分辨率遥感卫星得到应用,传统方法已然不能满足高空间分辨率遥感影像的应用需求,面向对象的遥感影像处理方法应运而生。

面向对象方法的基本处理单元是经过多尺度分割的具有较好的完整性和单一性的影像对象,相关研究表明不同目标有其最适宜的提取尺度。

在分析两种最优尺度选择方法局限性的基础上,根据"类内同质性大,类间异质性大"的最佳分类原则,提出面向对象的RMAS方法。

该方法的思想是,当对象RMAS值最大时,对象内部的异质性最小、对象外部的异质性最大,此时的分割尺度为类别提取的最优分割尺度。

根据最优尺度下信息提取精度最高的原理,实验验证了该方法的可行性,且能获得较好的分类结果。

分析还发现RMAS折线有时会出现多个局部峰值的情况,说明最优尺度是相对的,通常是一个数值范围,对于面积较大的类别使用一种尺度不易将信息准确提取出来,需要根据应用目标选择合适的最佳尺度。

【总页数】4页(P91-94)【关键词】高分辨率遥感;面向对象;多尺度分割;最优尺度【作者】张俊;汪云甲;李妍;王行风【作者单位】国家测绘局第三地形测量队;中国矿业大学环境与测绘学院【正文语种】中文【中图分类】TP751;P237【相关文献】1.一种高分辨率遥感影像最优分割尺度确定的方法 [J], 张吉星;程效军;郭王2.高分辨率遥感影像多尺度分割中最优尺度选取方法综述 [J], 王露;刘庆元3.高分辨率遥感影像多尺度分割参数优化及其在面向对象分类中的应用 [J], 郑斓;黄万里4.面向对象的遥感影像最优分割尺度监督评价 [J], 庄喜阳;赵书河;陈诚;丛佃敏;曲永超5.一种改进的遥感影像面向对象最优分割尺度计算模型 [J], 胡文亮;赵萍;董张玉因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。