多特征融合的遥感图像分类
遥感图像分类技术研究综述
遥感图像分类技术研究综述随着遥感技术的不断发展，遥感图像已成为一种常用的数据来源，特别是在地理信息系统、城市规划、资源开发等领域中。
而图像分类是遥感应用中的重要研究方向之一，其主要任务是根据遥感数据和相关的语义信息，将图像划分为不同的类别或物体。
目前，图像分类技术已经成为遥感应用中的一个热点问题。
本文将从三个方面来论述遥感图像分类技术的研究综述。
一、遥感图像分类技术背景遥感图像分类技术是指根据遥感数据进行图像分类的技术，它主要应用于土地利用覆盖、城市建设规划、农业灾害监测、水利资源管理、生态监测等领域。
遥感图像分类技术存在的主要问题是如何提高分类的准确度和效率。
目前，遥感图像分类技术主要涉及三个方面：特征提取、分类方法和分类精度评价。
其中，特征提取是图像分类的基础，其目的是将图像中的信息提取出来，以便于分类识别。
分类方法则是根据遥感图像特征和分类规则进行分类的过程，其分类精度的高低直接影响分类结果的质量。
而分类精度评价则是对分类结果进行评价和验证，它是图像分类的关键环节之一。
二、遥感图像分类技术研究进展近年来，随着遥感技术的快速发展，遥感图像分类技术得到了广泛的研究。
在特征提取方面，传统的灰度共生矩阵、纹理特征等被广泛应用，而基于卷积神经网络的深度学习算法也逐渐成为图像特征提取中的热点。
在分类方法方面，支持向量机、决策树、朴素贝叶斯等传统分类方法仍然占据主导地位，但是现在越来越多的研究者开始关注深度学习算法在图像分类中的应用。
分类精度评价方面，传统的混淆矩阵、Kappa系数等指标已不能满足需求，现在更加注重用样本数据集和交叉验证的方式进行分类精度评价。
三、遥感图像分类技术发展趋势随着遥感图像数据量急剧增加和计算机技术的不断革新，未来遥感图像分类技术也将呈现出以下发展趋势：1、深度学习算法的应用。
随着深度学习算法在计算机视觉领域的成功应用，未来更多的研究者也将关注深度学习算法在遥感图像分类中的应用。
多特征融合的遥感图像分类
据
平均分类精度提 高了 １ Ｏ ， 表 明 本 文提 出方 法 是 一 种 有 效 的 高 分 辨 率 遥 感 图像 分 类 方 法 。
关键词 ： 高 分 辨 率 遥 感 图像 ； 多特 征 融 合 ； 视 觉词袋 ； 支持 向量 机
采
ｑ
中图分类号 ： ＴＰ ３ ９ １ ． ４
文 献标 志码 ： Ａ
并 对 多特 征 分 类 结 果进 行 自适 应 综合 。 采 用 一 个 具 有 ２ ｌ （ ） （ ） 幅 图像 的 大 型 遥 感 图像 分 类 公 共 测 试 数 数 叫 进行分类 ，
ａ
据 集 进 行 分 类 实验 ， 与仅 用 单 一 特征 分 类 方 法 的 最 高 分 类 精 度 相 比 ， 本 文 多特 征 融 合 的 遥 感 影 像 分 类 方 法 总 体
（ 河海大学计算机与信息学 院 ， 南京 ， ２ １ ０ ０ ９ ８ ）
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
摘要 ： 针 对 高 分辨 率遥 感 图像 特 点 ， 提 出 了一 种 多特 征 融 合 的 分 类 方 法 。该 方 法 首 先 改 进 了 原 始 的视 觉 词 袋 生
成算法 ； 然后 ， 分 别 提 取 图像 的 视 觉词 袋 局 部 特 征 、 颜 色直 方 图特 征 以及 Ｇａ ｂ ｏ ｒ 纹理特 征 ； 最 后 采 用 支 持 向 量 机
与
ａ
耐
处 理 ．
峨
Ａｂｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｔａ ｋｉ ｎ ｇ ｔ ｈｅ ｍｕ ｌ ｔ ｉ ｐ ｌ ｅ ｆ ｅ ａ ｔ ｕｒ ｅ ｓ ｏｆ ｒ ｅ ｍｏｔ ｅ ｓ ｅ ｎ ｓ ｉ ｎ ｇ ｉ ｍａ ｇｅ ｓ ｉ ｎｔ ｏ ｃ ｏ ｎｓ ｉ ｄ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏｎ，ａ ｎｅ ｗ ａ ｐ
多特征融合的高分辨率遥感图像海陆分离
ｄ ｕｅ ｔ ｏ ｔ ｈ ｅ ｕ ｓ ｅ ｏ ｆ ｓ ｉ ｎ ｇ ｌ ｅ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｆ ｏ ｒ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ ， ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｍａ ｋ ｅ ｓ ｉ ｔ ｄ ｉ ｆ ｆ ｉ ｃ ｕ ｌ ｔ ｏｒ ｆ ｓ ｕｂ ｓ ｅ ｑ ｕｅ ｎ ｔ ｐｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ． Ｔｏ ｓ ｏ ｌ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ， ａ ｎ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈｍ ｏｒ ｆ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ ｋ ｉ ｎ ｄ ｓ ｏ ｆ ｌ ａ ｎ ｄ ｉ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ， ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｃ ｏ ｍｂｉ ｎ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ ｏ ｆ ｇ ｒ ａ ｙ ｌ ｅ ｖ ｅ ｌ ， ｇ ｒ ａ ｄ ｉ ｅ ｎ ｔ ａ ｎ ｄ ｔ ｅ ｘ ｔ ｕ ｒ ｅ ｔ ｏ ｇ ｅ ｔ ｈｅ ｒ ．Ｆ ｉ ｒ ｓ ｔ ，ｓ ｕ ｉ ｔ ａ ｂ ｌ ｅ ｆ ｅ ａ ｔ ｕｒ ｅ ｓ ａ ｒ ｅ ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｅ ｄ ｔ ｏ ｓ ｅ ｇ ｍｅ ｎ ｔ ｔ ｈ ｅ ｓ ｅ ａ ａ ｎ ｄ ｌ ａ ｎ ｄ
成后 续处理 工作难度 大或无 法开展 的 问题 ， 提 出一种联合 灰度 、 梯度 和纹 理等 多特征 的海 陆分 离方法。针对 不 同的
陆地 类 型 选 用 不 同的 特 征 进 行 分 离 ， 配 合 形 态 学 处理 ， 基 本 实现 海 陆 分 离 ； 再 采 用像 素 标 记 与 纹 理 聚 类 策 略 对 结 果 进
Ｒｅ ｍｏ ｔ ｅ Ｓｅ ｎｓ ｉ ｎ ｇ Ｉ ｍａ ｇ ｅ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｍｕ ｌ ｔ ｉ － Ｆｅ ａ ｔ ｕｒ ｅ Ｆｕｓ ｉ ｏ ｎ
《遥感图像分类》PPT课件
9.5 非监督分类
4-3-2原始图像 分类结果(10类)
结果合并(5类)
精选ppt
最终结果
16
9.5 非监督分类
3、监督分类与非监督分类方法比较
➢ 根本区别在于是否利用训练场地来获取先验的类别知识。 ➢ 监督分类的关键是选择训练场地。训练场地要有代表性，
样本数目要能够满足分类要求。此为监督分类的不足之 处。 ➢ 非监督分类不需要更多的先验知识，据地物的光谱统计 特性进行分类，分类方法简单。当两地物类型对应的光 谱特征差异很小时，分类效果不如监督分类效果好。
精选ppt
2
9.1 概述
• 9.1.1 基本原理
同类地物在相同的条件下(光照、地形等)应该具有相同或 相似的光谱信息和空间信息特征。不同类的地物之间具 有差异根据这种差异，将图像中的所有像素按其性质分 为若干个类别(Class)的过程，称为图像的分类。
精选ppt
3
9.1 概述
• 9.1.2 分类方法
精选ppt
4
9.2 相似性度量
遥感图像计算机分类的依据是遥感图像像素的相似度。 常使用距离来衡量相似度。
距离是常用的相似性度量的概念。分类是确定像素距 离哪个点群中心较近，或落入哪个点群范围可能性大的问 题。像素与点群的距离越近，那么，属于该点群的可能性 越高。
精选ppt
5
9.3 工作流程
1.确定工作范围 2.多源图像的几何配准 3.噪声处理 4.辐射校正 5.几何精纠正 6.多图像融合
图像的预处理
自动识别分类
图像的预处理
定义分类模板 评价分类模板
监督分类法
非监督分类法
初始分类 专题判断
执行监督分类
分类后重编码
《遥感图像分类》课件
将原始特征进行变换，生成新的特征，以更好地 反映地物类别之间的差异。
分类器设计
监督分类
利用已知样本的训练集设计分类器，对未知样本进行分类。
非监督分类
对未知样本进行聚类分析，将相似的样本归为同一类。
混合分类
结合监督分类和非监督分类的优势，提高分类精度和稳定性。
分类结果评价
精度评价
通过比较分类结果与实际地物类别， 计算分类精度、混淆矩阵等指标。
THANKS
感谢观看
分类器。
多源遥感数据融合问题
多源遥感数据融合可以提高分类精度和可靠性，但同时也带 来了数据匹配、融合算法选择等问题。
解决多源遥感数据融合问题的策略包括使用先进的融合算法 ，如基于深度学习的融合方法，以及优化数据匹配方法。
遥感图像分类技术的发展趋势
01
遥感图像分类技术正朝着高精度、高效率和自动化的方向发展 。
可靠性评价
评估分类结果的稳定性、可靠性以及 抗干扰能力。
应用价值评价
根据分类结果在实际应用中的价值， 如土地利用、资源调查、环境监测等
，对分类方法进行综合评价。
04
CATALOGUE
遥感图像分类的挑战与展望
数据质量问题
遥感图像常常受到噪声、失真和 模糊等影响，导致数据质量下降
。
数据质量问题还表现在不同传感 器获取的图像之间的差异，以及 不同时间获取的图像之间的变化
遥感图像分类的应用
遥感图像分类在多个领域有广泛应用，如环境保护、城市规划、资源调查、军事 侦察等。
通过遥感图像分类，可以快速获取大范围的地物信息，为相关领域的决策提供科 学依据。
02
CATALOGUE
遥感图像分类的方法
多尺度特征融合的遥感图像目标检测方法
多尺度特征融合的遥感图像目标检测方法
张洋;夏英
【期刊名称】《计算机科学》
【年(卷),期】2024(51)3
【摘要】遥感图像目标检测是计算机视觉领域中的一个重要研究方向,广泛运用在军事和民用领域。
遥感图像中的目标具有尺度多样、密集排列和类间相似等特点,使得用于自然图像的目标检测方法在遥感图像目标检测中存在较多漏检和误检等现象。
针对这一问题,在YOLOv5的基础上,提出一种基于多尺度特征融合的遥感图像目标检测方法。
首先,在骨干网中引入融合多头自注意力的残差单元,通过该模块充分提取多层次特征信息,缩小不同尺度间的语义差异;其次,引入融合轻量级上采样算子的特征金字塔网络,用于获取高层语义特征和低层细节特征,通过特征融合的方式获得特征信息更丰富的特征图,从而提升不同尺度目标的特征分辨率。
在公开数据集DOTA和NWPU VHR-10上评估了所提方法的有效性,相比基准模型,所提方法的准确率(mAP)分别提高了1.5%和2.0%。
【总页数】9页(P165-173)
【作者】张洋;夏英
【作者单位】重庆邮电大学计算机科学与技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP753
【相关文献】
1.采用多尺度特征融合SSD的遥感图像小目标检测
2.基于多尺度特征融合的遥感图像小目标检测
3.多尺度深度特征融合网络的遥感图像目标检测
4.自适应融合多尺度特征的无锚框遥感图像目标检测算法
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遥感影像处理中图像融合与分类方法与算法
遥感影像处理中图像融合与分类方法与算法遥感影像处理是指利用遥感技术获取的各种遥感影像数据进行处理、分析和应用的过程。
在遥感影像处理中，图像融合和分类是非常重要的步骤。
本文将介绍图像融合与分类的方法与算法。
一、图像融合图像融合是将多幅具有不同空间或光谱分辨率的遥感影像进行数据融合，形成一幅具有更高分辨率和更全面信息的新影像。
图像融合常用的方法有主成分分析法（PCA）、小波变换法（Wavelet）、伪彩色合成法（False Color）等。
其中，主成分分析法是最常用的一种方法。
主成分分析法基于数据的变异程度，将原始影像的多个波段特征通过线性组合来生成新的信息特征。
该方法通过对遥感图像进行PCA处理，得到的前几个主成分代表数据中包含的最重要信息。
然后，将这些主成分按照一定的权重进行加权平均，得到融合后的影像。
主成分分析法能够有效提取遥感图像中的有用信息，提高图像的分辨率和信息量。
小波变换法是一种时频分析方法，通过不同尺度和不同频率的小波基函数将遥感图像进行变换。
这种方法能够在多个尺度上提取图像的纹理和细节信息，进而实现图像融合。
小波变换法的优点是能够克服主成分分析法在处理一些细节信息时的不足，提高融合图像的视觉质量。
伪彩色合成法是将多幅遥感影像按照一定的比例进行合成，形成一幅彩色图像。
这种方法常用于可见光和红外图像的融合，通过颜色的变化来表示不同波段的信息。
伪彩色合成法可以直观地观察到不同波段之间的关系，方便后续的图像分析和解译。
二、图像分类图像分类是将遥感影像中的像元按照其不同的类别进行划分和分类的过程。
图像分类的方法有监督分类和非监督分类两种。
监督分类是基于训练样本进行分类的一种方法。
在监督分类中，先从遥感影像中选择一些样本点，手动标注其所属类别，然后通过计算这些样本点与其他像元之间的相似度，来判断其他像元所属的类别。
常用的监督分类算法有最大似然法、支持向量机（SVM）等。
这些算法能够在样本点的训练下，准确地对遥感影像进行分类。
遥感图像融合方法
遥感图像融合方法遥感图像融合是指将来自不同传感器的多幅遥感图像融合成一幅具有更丰富信息和更高质量的图像，以便更好地应用于地学领域和资源环境管理中。
遥感图像融合方法的选择和应用对于提高遥感图像的分析和解译能力具有重要意义。
一、遥感图像融合的原理。
遥感图像融合的原理是基于多源数据的互补性和协同性，通过融合多个波段或多种分辨率的图像，可以获取更为全面和准确的信息。
常见的遥感图像融合方法包括基于像素级的融合和基于特征级的融合。
像素级融合是指将不同波段或分辨率的像素直接进行融合，而特征级融合则是在特征空间进行融合，如主成分分析、小波变换等。
二、遥感图像融合的方法。
1. 基于变换的融合方法。
基于变换的融合方法包括小波变换、主成分分析、非线性变换等。
小波变换能够将图像分解为不同尺度和方向的小波系数，通过选择不同的尺度和方向进行融合，可以实现多尺度和多方向的信息融合。
主成分分析则是通过对多幅图像进行主成分分解，提取出图像的主要信息进行融合。
非线性变换方法则是利用非线性映射将多幅图像进行融合，以实现更好的信息融合效果。
2. 基于分解的融合方法。
基于分解的融合方法包括多分辨率分解、多尺度分解等。
多分辨率分解将图像分解为不同分辨率的子图像，通过对子图像进行融合，可以得到更为丰富和准确的信息。
多尺度分解则是将图像分解为不同尺度的子图像，通过对不同尺度的子图像进行融合，可以获得更为全面的信息。
三、遥感图像融合的应用。
遥感图像融合方法在土地利用分类、环境监测、资源调查等领域具有广泛的应用。
通过融合多源遥感图像，可以提高图像的空间分辨率和光谱分辨率，从而更好地进行土地利用分类和环境监测。
同时，融合多源遥感图像还可以提高图像的信息量和准确性，为资源调查和规划提供更为可靠的依据。
四、结语。
遥感图像融合方法是遥感图像处理和分析的重要手段，对于提高遥感图像的信息量和质量具有重要意义。
在选择和应用遥感图像融合方法时，需要根据具体的应用需求和图像特点进行综合考虑，以实现更好的融合效果和应用效果。
多尺度多特征融合的高分辨率遥感影像分类
多尺度多特征融合的高分辨率遥感影像分类陈苏婷;王慧【期刊名称】《量子电子学报》【年(卷),期】2016(33)4【摘要】针对高分辨率遥感影像多尺度、空间分布复杂以及特征繁多的特点,从遥感影像特征提取的尺度效应以及各类地物显著性特征各异入手,提出了基于多尺度多特征融合的高分辨率遥感影像分类方法。
该方法构建最优尺度分割函数模型,寻找出各地物的最优尺度,分别提取影像的纹理、颜色和形状特征。
在此基础上利用各地物特征的显著性差异实现多尺度下多特征的加权融合。
该加权融合方法突破了常规最优尺度分割算法未能充分考虑各类地物特征差异性的局限性,通过分析各类地物的显著性,建立了各个特征在分类中所占权重的模型。
实验结果表明:相对传统无监督分类算法,该方法准确率提高约7%,且运行效率高。
【总页数】7页(P420-426)【关键词】图像处理;影像分类;多尺度特征融合;最优分割尺度函数;显著性特征【作者】陈苏婷;王慧【作者单位】南京信息工程大学电子与信息工程学院;南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室【正文语种】中文【中图分类】TP391.4【相关文献】1.融合像素—多尺度区域特征的高分辨率遥感影像分类算法 [J], 刘纯;洪亮;陈杰;楚森森;邓敏2.基于多尺度特征融合和支持向量机的高分辨率遥感影像分类 [J], 黄昕;张良培;李平湘3.融合谱间特征的高分辨率遥感影像分类 [J], 李胜;李亮;甘泉;薛鹏;应国伟4.多尺度多特征融合的高分辨率遥感影像变化检测 [J], 李卫华;李小春;全卫澎;;;5.面向高分辨率遥感影像分类的多尺度光谱-空间-语义特征融合 [J], 慎利;吴林梅;方灿明因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
多模态特征融合的遥感图像语义分割网络
多模态特征融合的遥感图像语义分割网络孙汉淇;潘晨;何灵敏;胥智杰【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2022(58)24【摘要】遥感图像语义分割是指通过对遥感图像上每个像素分配语义标签并标注,从而形成分割图的过程,在国土资源规划、智慧城市等领域有着广泛的应用。
高分辨率遥感图像存在目标大小尺度不一与阴影遮挡等问题,单一模态下对相似地物和阴影遮挡地物分割较为困难。
针对上述问题,提出了将IRRG(infrared、red、green)图像与DSM(digital surface model)图像融合的遥感图像语义分割网络MMFNet。
网络采用编码器-解码器的结构,编码层采用双输入流的方式同时提取IRRG图像的光谱特征和DSM图像的高度特征。
解码器使用残差解码块(residual decoding block,RDB)提取融合后的特征,并使用密集连接的方式加强特征的传播和复用。
提出复合空洞空间金字塔(complex atrous spatial pyramid pooling,CASPP)模块提取跳跃连接的多尺度特征。
在国际摄影测量与遥感学会(international society for photogrammetry and remote sensing,ISPRS)提供的Vaihingen和Potsdam数据集上进行了实验,MMFNet分别取得了90.44%和90.70%的全局精确度,相比较与DeepLabV3+、OCRNet等通用分割网络和CEVO、UFMG_4等同数据集专用分割网络具有更高的分割精确度。
【总页数】9页(P256-264)【作者】孙汉淇;潘晨;何灵敏;胥智杰【作者单位】中国计量大学信息工程学院;中国计量大学浙江省电磁波信息技术与计量检测重点实验室【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于多特征图金字塔融合深度网络的遥感图像语义分割2.多模态融合的高分遥感图像语义分割方法3.基于下采样的特征融合遥感图像语义分割4.基于自注意力特征融合组卷积神经网络的三维点云语义分割5.引入独立融合分支的双模态语义分割网络因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
多模态遥感数据融合分类技术研究
多模态遥感数据融合分类技术研究随着遥感技术的不断发展，多模态遥感数据融合分类技术逐渐成为当前遥感分类领域的热门研究方向。
多模态遥感数据指的是通过不同波段（如可见光、红外线、微波等）的遥感传感器所获取的、反映地物不同特征的遥感数据。
这些数据信息一般具有互补性和补充性，其综合利用可以有效地提高遥感分类的准确性和精度。
因此，多模态遥感数据融合分类技术也逐渐成为各国遥感领域科学家的关注和研究重点。
本文将从多模态遥感数据的概念、融合分类技术的原理及其应用等方面进行阐述和探讨。
一、多模态遥感数据的概念和特点多模态遥感数据是指通过不同波段或不同传感器获取的、具有不同空间、光谱和时间分辨率的遥感影像数据。
这些数据的特点是具有互补性和补充性，即不同数据源所获得的信息彼此之间相对独立，而且能够相互补充和互相弥补。
比如，在地物分类方面，可见光影像主要反映地物表面的空间分布信息和形状特征；而红外线影像则可以更好地识别植被、水体等地物类型。
因此，多模态遥感数据具有非常大的潜力，可以在一定程度上克服单一传感器所带来的数据不足和不全面的缺点，提高遥感分类的准确性和精度。
二、多模态遥感数据融合分类技术的原理与方法多模态遥感数据融合分类技术是指将不同波段或不同传感器获得的多源遥感图像数据进行综合、整合与优化处理，以获得更为准确、全面的地物分类信息的一种遥感图像处理方法。
从应用层面来看，多模态遥感数据融合分类技术主要包括以下四种方法：1. 基于像素融合的方法基于像素的多模态遥感数据融合分类技术是指将多个波段的遥感数据进行几何、辐射校正等预处理，然后将其进行像素级别的融合，得到一幅融合图像。
融合图像中的每个像素值，是由不同波段对应像素的信息融合而得到的。
这种方法的缺点是容易受到噪声的干扰，需要进行相应的滤波处理。
2. 基于特征融合的方法基于特征的多模态遥感数据融合分类技术是指先从不同波段的遥感数据中提取出一系列特征向量，再将提取出来的特征向量进行融合的一种方法。
多模态图像融合算法在遥感图像处理中的应用研究
多模态图像融合算法在遥感图像处理中的应用研究遥感图像处理是一门关注获取和处理地球表面信息的技术，其在环境监测、资源管理、城市规划等领域中发挥着重要作用。
多模态图像融合算法是遥感图像处理中的一项关键技术，通过将来自不同传感器或不同模态的图像进行融合，可以获得更多的信息和更高的图像质量。
本文将探讨多模态图像融合算法在遥感图像处理中的应用，并对其研究进行分析和总结。
一、多模态图像融合算法的定义和分类多模态图像融合算法是指将来自多个传感器或不同模态的图像进行融合，以获得一个包含多种信息的综合图像。
根据图像处理的不同阶段和方法，可以将多模态图像融合算法分为以下几类：1. 基于变换的融合算法：利用变换方法，如小波变换、离散余弦变换等，将不同模态或不同传感器的图像进行变换，然后进行适当的融合。
这类算法在遥感图像处理中应用较为广泛，能够保留图像的空间和频谱特性。
2. 基于特征的融合算法：通过提取不同传感器或模态图像的特征，将其进行融合，从而获得更全面和准确的信息。
这类算法在目标检测和识别等任务中具有重要意义，并且能够减少图像处理中的误差。
3. 基于深度学习的融合算法：深度学习是一种通过学习数据表示的方法，可以自动从大量数据中提取特征。
利用深度学习的方法，在遥感图像处理中可以进行多模态图像的融合，以获得更高的图像质量和更准确的信息。
二、多模态图像融合算法在遥感图像处理中的应用1. 土地覆盖分类土地覆盖分类是遥感图像处理中常见的任务之一。
通过融合多模态图像，可以获得更多的特征信息，提高土地覆盖分类的准确性。
例如，利用多光谱图像和高光谱图像进行融合，可以获得更丰富的光谱信息和空间分辨率，从而提高土地分类的精度和可靠性。
2. 地物识别和提取地物识别和提取是遥感图像处理中重要的任务之一。
通过融合多模态图像，可以提高地物的辨别能力和分类精度。
例如，将可见光图像和红外图像进行融合，可以通过光学和热学特性的结合，识别和提取建筑物、植被等地物，尤其对于夜间或低亮度条件下的地物探测具有重要意义。
遥感图像融合
遥感图像融合问题描述1．遥感图像融合基本概念2．多传感器信息融合技术优点3．遥感图像融合层次的划分4．多源遥感数据融合的意义5．图像融合技术应用解答1．遥感图像融合基本概念遥感图像融合就是将多个传感器获得的同一场景的图像或同一传感器在不同时刻获得的同一场景的图像数据或图像序列数据进行空间和时间配准,然后采用一定的算法将各图像数据或序列数据中所含的信息优势互补性的有机结合起来产生新图像数据或场景解释的技术。
这种新的数据同单一信源相比,能有效减少或抑制对被感知目标或环境解释中可能存在的多义性、残缺性、不确定性和误差,最大限度地提高各种图像信息的利用率,从而更有利于对物理现象和事件进行正确的定位、识别和解释。
2．多传感器信息融合技术优点多传感器数据融合起源于上个世纪70年代初,至今己经经历了近30年的发展,成为一门具有比较完整的体系和丰富方法的学科。
多传感器图像融合属于多传感器信息融合的范畴,是指按照一定的算法,将不同传感器获得的同一景物的图像或同一传感器在不同时刻获得的同一景物的图像合成到一幅满足给定要求的图像中。
单一传感器由于受由光的能量和衍射决定的分辨极限、成像系统的调制传递函数、信噪比三个方面的限制,要同时获得光谱、空间和时间的高分辨率是很难的。
多传感器图像融合技术由于可以有效的利用多幅图像提供的互补信息和冗余信息,因此融合后的图像对场景的描述比任何单一源图像都更全面、精确。
一般而言,使用多传感器信息融合技术具有以下优点：(1)可提高系统的可靠性和鲁棒性;(2)可扩展空间和时间上的观测范围;(3)可提高信息的精确程度和可信度;(4)可提高对目标物的监测和识别性能;(5)可降低对系统的冗余投资。
3．遥感图像融合层次的划分多源遥感图像数据从层次上可分为:像素级(特征提取之前)、特征级(属性说明之前)和决策级(各传感器数据独立属性说明之后)。
因此,图像融合就可相应地在像素级、特征级和决策级3个层次上进行,构成3种融合水平。
第9章--遥感图像分类
软分类：一个像素分为多个类---混合像素
相似性度量
遥感图像计算机分类的依据是遥感图像 像素的相似度。在遥感图像分类过程中， 常使用距离和相关系数来衡量相似度。 距离:特征空间中象元数据和分类类别 特征的相似程度。距离最小即相似程度最 大。 度量特征空间中的距离经常采用以下几 种算法:
K-均值法分类过程
确定初始类别中心 判断样本至各类的距离 将样本分到较近的类S中 重新计算类S的中心 是
类中心是否变化？ 否
迭代结束
具体算法步骤如下：
K-Means处 理结果
类别=5；光谱 混淆？
类别=10
ISODATA（迭代自组织数据分析技术）
动态聚类法的代表： 在初始状态给出图像粗糙的分类，然后基于 一定原则在类别间重新组合样本，直到分类 比较合理为止。
利用计算机对遥感数字图像进行分类难度很大。
遥感图像是从遥远的高空成像的，成像过程要受传
感器、大气条件、太阳位臵等多种因素的影响。影 像中所提供的目标地物信息不仅不完全，而且或多 或少地带有噪声，因此人们需要从不完全的信息中 尽可能精确地提取出地表场景中感兴趣的目标物。 遥感影像信息量丰富，与一般的图像相比，其包容 的内容远比普通的图像多，因而内容非常“拥挤”。 不同地物间信息的相互影响与干扰使得要提取出感 兴趣的目标变得非常困难。 遥感图像的地域性、季节性和不同成像方式更增加 了计算机对遥感数字图像进行解译的难度。
ISO-DATA处 理结果
监督分类
监督分类方法。首先需要从研究区域选取
有代表性的训练区作为样本。根据已知训 练区提供的样本，通过选择特征参数（如 像素亮度均值、方差等），建立判别函数， 据此对样本像元进行分类，依据样本类别 的特征来识别其它像元的归属类别。
基于数据融合的多特征遥感图像分类
传统 的遥感 影 像 自动分 类 都 是 根 据遥 感 数 据
的统 计值 特 征 与训 练 样 本 数据 之 间的 统计 关 系 进
章 杨 清于 Ｉ ９ 年 用 光谱 特 征结 合 分 形特 征 进 行 土 ９４
地 覆 盖 分 类 ； 长青 等 于 １ ９ 朱 ９ ８年 应 用小 波 理论 对
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维普资讯
第２ 卷第４ １ 期
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中圈 分 类 号 ： ３ １ ＴＰ ９ 文献 标 识码 ： Ａ
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遥感图像融合与融合技术指南
遥感图像融合与融合技术指南近年来，随着遥感技术的不断发展和应用的广泛推广，遥感图像融合逐渐成为研究和应用的热点之一。
遥感图像融合是将不同类型或不同分辨率的遥感图像融合为一幅新的图像，从而获得更全面、更准确的地表信息。
本文将为读者介绍遥感图像融合的基本原理、常见方法以及未来的研究方向。
一、遥感图像融合的基本原理遥感图像融合的基本原理是将多幅遥感图像融合为一幅新的图像，以达到信息丰富度和准确性的提高。
不同类型的遥感图像包含着不同的信息，比如光学遥感图像可以提供目标的形态和外观特征，而雷达遥感图像则可以提供目标的微小变化和物理特性。
因此，将不同类型的遥感图像融合起来，可以弥补各自的缺点，得到更全面和准确的地表信息。
遥感图像融合的关键是要将不同类型的遥感图像在充分保持原始信息的基础上进行优化融合。
具体而言，遥感图像融合可以分为像素级融合和特征级融合两种方法。
像素级融合是将不同类型的遥感图像的像素点一一对应起来，并将它们的像素值进行计算和融合。
特征级融合则是在提取出不同类型遥感图像的特征后，将它们的特征进行匹配和融合。
两种方法各有优势和适用场景，具体的选择应根据实际需要和应用环境来决定。
二、遥感图像融合的常见方法目前，遥感图像融合的方法有很多种，其中比较常见的有基于像素级融合的方法、基于小波变换的方法以及基于机器学习的方法等。
基于像素级融合的方法是将不同类型和不同分辨率的遥感图像进行像素级别的计算和融合。
在这种方法中，需要考虑到每幅图像的权重以及云、阴影等遮挡信息的处理，以保持图像的信息完整性和一致性。
这种方法简单高效，适用于一些对融合精度要求不高的应用场景。
基于小波变换的方法是利用小波变换将不同尺度和不同方向的遥感图像融合起来。
小波变换可以将图像分解为低频和高频部分，分别表示图像的整体和细节。
通过对不同类型的遥感图像进行小波变换，可以得到一组多尺度的小波系数。
然后，通过调整小波系数的权重，将它们融合为一幅新的图像。
遥感图像多尺度数据融合技术的研究与进展
遥感图像多尺度数据融合技术的研究与进展在遥感技术领域，多尺度数据融合技术是提高图像分析精度和效率的关键技术之一。
随着遥感技术的发展，获取的图像数据量日益庞大，如何有效地处理和分析这些数据成为研究的热点。
本文将探讨遥感图像多尺度数据融合技术的研究与进展。
一、遥感图像多尺度数据融合技术概述遥感图像多尺度数据融合技术是指将不同分辨率、不同传感器或不同时间获取的遥感图像数据进行处理，以获得更丰富、更精确的信息。
这种技术可以提高图像的空间、光谱和时间分辨率，增强图像的可解释性和应用价值。
1.1 多尺度数据融合技术的核心特性多尺度数据融合技术的核心特性包括以下几个方面：- 分辨率增强：通过融合不同分辨率的图像，提高图像的空间分辨率，使得细节特征更加清晰。
- 光谱增强：结合不同传感器获取的图像，可以扩展图像的光谱范围，提高光谱分辨率，从而获得更丰富的光谱信息。
- 时间序列分析：通过融合不同时间获取的图像，可以进行时间序列分析，监测地表变化和动态过程。
- 信息互补：不同传感器或不同时间的图像可能包含不同的信息，融合这些图像可以实现信息的互补，提高分析的准确性。
1.2 多尺度数据融合技术的应用场景多尺度数据融合技术在遥感领域有着广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：- 土地覆盖分类：通过融合不同尺度的图像，可以提高土地覆盖分类的精度。
- 环境监测：融合多时相的图像，可以监测环境变化，如植被生长、水体变化等。
- 灾害评估：在自然灾害发生后，融合多尺度图像可以快速评估灾害影响范围和程度。
- 城市规划：利用多尺度数据融合技术，可以为城市规划提供更详细的地表信息。
二、遥感图像多尺度数据融合技术的研究进展随着遥感技术的不断进步，多尺度数据融合技术也在不断发展和完善。
目前，研究者们已经提出了多种数据融合方法，并在实际应用中取得了显著效果。
2.1 常见的多尺度数据融合方法常见的多尺度数据融合方法包括：- 金字塔方法：通过构建图像的多尺度金字塔，实现不同尺度图像的融合。
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高分遥感图像的图像特征-视觉词袋
•
改进步骤
类总体词袋表示：统计每一类场景所有视觉词袋单词词频，得到类别总体词袋
•
确定单词权重：从统计结果中取前N名单词，对这N个单词词频进行归一化，以 词频的倒数来表示单词对应的权重，对权重进行归一化，使权重值在0到1之间。 再对权重值加1操作，使权重值量化到1到2之间
融合多特征的高分遥感图像特征分类 测试数据集
融合多特征的高分遥感图像特征分类 测试数据集
采用了文献Bag-Of-Visual-Words and Spatial Extensions for Land-Use Classification 中的数据集 文献中描述为国际上第一个大型的遥感图像分类公共测试数据 集，共21类，每类100幅图像，均为快鸟高分辨率遥感图像， 大小为256*256，均从美国地质勘探局下载，包括：农田、飞 机、棒球内场、海滨、建筑物、灌丛、稠密居住区、森林、高 速公路、高尔夫球场、海港、十字路口、中等稠密居住区、活 动房区、立交桥、停车场、河流、机场跑道、稀疏居住区、储 油罐和网球场
高分遥感图像的图像特征-纹理特征
Gabor滤波器
使用5个尺度，6个方向的Gabor滤波器对原始图像进行
Gabor变换，形成30幅纹理图像，再计算这30幅纹理图像 的均值和方差，形成一个60维的特征向量
融合多特征的高分遥感图像特征分类 算法步骤
•
步骤
训练过程 将标记好的训练样本提取局部特征，得到BOVW表示，在提取全局的 HLS和Gabor纹理特征，分别训练SVM1,SVM2,SVM3三个分类器
•
挑选每类重要单词加权：图像的特征向量词袋分配后，将单幅图像中所属类的 前N名单词的权重值乘以该权重值对应的单词在这幅图像出现的词频
高分遥感图像的图像特征-颜色直方图
采用亮度饱和度HLS色彩空间
图像中的每一像素，将其H,L,S分量化为8等分，HLS直
方图就有256个间隔，然后统计所有直方图，最后归一 化，以消除图片大小的影响
高分遥感图像的图像特征-视觉词袋
高分遥感图像的图像特征-视觉词袋
第三步是利用单词表的中词汇表示图像。利用SIFT算 法，可以从每幅图像中提取很多个特征点，这些特征 点都可以用单词表中的单词近似代替，通过统计单词 表中每个单词在图像中出现的次数，可以将图像表示 成为一个K=4维数值向量。
高分遥感图像的图像特征-视觉词袋
改进的视觉词袋
原始的视觉词袋——仅包含单幅图像的特征，而缺乏对同类图像的类型 特征的统计分析 当同一场景图像之间差异大时，图像词袋表示差异也大，会影响分类精度
•
一类场景中所共有的特征往往出现在词频考前的单词上，对这些单词进 行加权标识，分类时会对待分类图像加入所属类的共有特征，提高分类 精度
多特征融合的遥感图像分类
2014年9月11日
目录
高分遥感图像的图像特征
视觉词袋特征 改进的视觉词袋特征 颜色直方图
纹理特征
融合多特征的高分遥感图像特征分类算法
算法流程 测试集
高分遥感图像的图像特征-视觉词袋
提取图像中大量局部的小块，通过判定每个图像块可能的语义 信息，统计整幅图像中各个语义信息出现的频次，最终得到该 图像的描述。
（1）利用SIFT算法，从每类图像中提取视觉词汇，将所有的视觉 词汇集合在一起
高分遥感图像的图像特征-视觉词袋
第二步是利用K-Means算法构造单词表。K-Means 算法是一种基于样本间相似性度量的间接聚类方法， 此算法以K为参数，把N个对象分为K个簇，以使簇内 具有较高的相似度，而簇间相似度较低。SIFT提取的 视觉词汇向量之间根据距离的远近，可以利用KMeans算法将词义相近的词汇合并，作为单词表中的 基础词汇，假定我们将K设为4，那么单词表的构造过 程如下图所示：
•
测试过程 待分类图像的BOVW,HLS和Gabor特征 用三个分类器分类，得到三 个概率 P1,P2,P3（按从大到小排序）,对应三个标签Label1，Label2，Label3 标记结果 采用投票的方式 由于次显著特征和最不显著特征组合可能要比显著 特征好，如果Label2=Label3，且之和大于Label1，则最终标记为Label2，或者 为Label1
Assign sift features into clusters
R1 R2
R1 R2
Compute the frequency of each cluster within an image
R3
R3
BoW histogram representations
高分遥感图像的图像特征-视觉词袋
视觉词袋的计算过程
优点：避免了图像分割过程
在局部图像块表示中，词包模型
(Bag-of-Word, BOW)受到了大量的关注
高分遥பைடு நூலகம்图像的图像特征-视觉词袋
•
Works pretty well for whole-image classification
Csurka et al. (2004), Willamowski et al. (2005), Grauman & Darrell (2005), Sivic et al. (2003, 2005)
•
开始
测试图像
如Label12=Label3，且 Label2+Label3>Label1
Y
输出 Label2
SVM1 BOVW
P1,Label1
SVM2 Color
P2,Label2
SVM3 Gabor
P3,Label3
N
输出 Label1
输入Label1,Label2,Label3, 分别对应P1,P2,P3中最 大，次大，最小值所对应 的Label