面向对象的光学遥感影像特征提取与分类研究

面向对象的光学遥感影像特征提取与分类研究

面向对象的光学遥感影像特征提取与分类研究

摘要：光学遥感影像在地理信息科学与遥感领域具有广泛应用，但传统的像元级别分类方法无法准确提取地物信息。面向对象的光学遥感影像特征提取与分类研究通过将像元组织成连续区域，利用地物的空间信息和形状特征，提高了分类的准确性和可靠性。本文综述了面向对象的光学遥感影像特征提取与分类方法的研究进展，包括图像分割、特征提取和分类算法。同时，通过对比分析不同方法的优劣，探讨了面向对象方法在光学遥感影像分类中的应用前景，并提出了未来研究的方向和挑战。

关键词：光学遥感影像；面向对象；特征提取；分类

1. 引言

光学遥感影像是通过航空器或卫星获取的地面物体的图像，具有高时空分辨率和广覆盖性的特点。在农业、城市规划、环境监测等领域中，准确提取光学遥感影像中的地物信息，是解决多种实际问题的重要基础。传统的像元级别分类方法存在定性低、信息损失大等问题，难以满足实际应用需求。面向对象的光学遥感影像特征提取与分类方法通过将像元组织成连续区域，利用地物的空间信息和形状特征，提高了分类的准确性和可靠性。

2. 面向对象的图像分割

建立面向对象的光学遥感影像分类系统的第一步是图像分割。面向对象的图像分割方法主要有基于阈值的分割、区域生长法和基于边缘的分割。基于阈值的分割方法通过设定灰度阈值将图像分成不同类别，对于简单的场景效果较好。区域生长法可

以在阈值的基础上根据像素相似性进行进一步合并，得到连续的区域。基于边缘的分割方法则利用边缘信息将图像分成不同区域。

3. 面向对象的特征提取

面向对象的特征提取方法可从颜色、纹理、形状、空间关系等方面进行。在光学遥感影像中，地物的颜色是一个重要特征。通过颜色直方图、平均值、标准差等统计量，可以提取地物的颜色信息。纹理是地物的表面细节特征，通过灰度共生矩阵、局部二值模式等统计方法，可以提取地物的纹理特征。形状是地物的几何特征，通过提取边界点、拟合多边形等方法，可以得到地物的形状信息。空间关系是地物之间的相对位置关系，通过计算地物之间的距离、方位角等几何关系，可以提取地物的空间特征。

4. 面向对象的分类算法

面向对象的分类算法是将提取的特征应用于地物分类。常用的分类算法包括最大似然法、支持向量机、随机森林等。最大似然法基于贝叶斯原理，在统计学意义上对像元进行分类，但忽略了像元之间的空间相关性。支持向量机通过找到一个最优的超平面将不同类别的样本分开，具有较好的分类性能。随机森林是一种基于决策树构建的集成学习方法，能够考虑特征之间的相互作用。

5. 面向对象方法的应用前景

面向对象的光学遥感影像特征提取与分类方法在地理信息科学与遥感领域具有广泛应用前景。首先，由于面向对象方法考虑了地物的空间信息和形状特征，使得分类结果更加准确和可靠。其次，面向对象方法能够有效利用高分辨率影像中的丰富细节信息，对复杂场景进行精细分类。此外，面向对象方法可以结

合多源数据，如高光谱数据、Lidar数据等，提取更全面的特征信息。

6. 未来研究的方向和挑战

面向对象的光学遥感影像特征提取与分类研究还有许多挑战和待解决的问题。首先，图像分割是面向对象方法的关键环节，如何准确、高效地进行图像分割仍然是一个研究热点。其次，面向对象方法需要大量的训练样本和特征参数选择，如何提高样本的获取效率和特征的鲁棒性是未来的研究方向。同时，面向对象方法需要大量的计算资源和时间，如何提高算法的效率也是一个挑战。

总结：面向对象的光学遥感影像特征提取与分类方法通过将像元组织成连续区域，利用地物的空间信息和形状特征，提高了分类的准确性和可靠性。本文综述了面向对象方法在图像分割、特征提取和分类算法等方面的研究进展，并探讨了面向对象方法在光学遥感影像分类中的应用前景。未来的研究应着重解决图像分割的准确性和效率问题，提高样本获取和特征参数选择的效率，以及提高算法的效率等挑战

综合以上所述，面向对象的光学遥感影像特征提取与分类方法在光学遥感影像分类中具有广阔的应用前景。通过考虑地物的空间信息和形状特征，该方法提高了分类的准确性和可靠性。此外，面向对象方法能够有效利用高分辨率影像中的丰富细节信息，对复杂场景进行精细分类，并可以结合多源数据提取更全面的特征信息。然而，仍然存在图像分割准确性和效率问题、样本获取和特征参数选择效率问题以及算法效率问题等挑战。因此，未来的研究应着重解决这些问题，以推动面向对象的光学遥感影像特征提取与分类方法的发展