第9章 面向对象的遥感影像分类

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。

面向对象的遥感影像单类分类薄树奎;荆永菊【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2016(039)007【摘要】One⁃class classification is to extract a specific class in remote sensing image. In combination with the object⁃oriented analysis method,the one⁃class classifier is used to extract the interest class from the remote sensing image. The distribu⁃tion characteristics of object⁃oriented remote sensing image data and segmentation parameter selection are discussed. And then,on the basis of image object generated from segmentation,the method of one⁃class support vector machine is used to extract the spe⁃cific classification information in remote sensing image. The result of object⁃oriented one⁃class classification method is compared with the experimental result,it shows that the object⁃oriented one⁃class classification method has higher classification accuracy.%在遥感影像中只提取其中的一个特定类别，称为单类分类。

面向对象的遥感影像分类研究一、内容综述随着遥感技术的不断发展，遥感影像分类在地理信息系统（GIS）、资源与环境调查、城市规划以及农业监测等领域发挥着越来越重要的作用。

传统的遥感影像分类方法主要依赖于人工解译和传统机器学习算法，如支持向量机、随机森林等。

这些方法在面对高分辨率、多光谱和大数据量的遥感影像时，存在效率低、精度不高等问题。

面向对象的遥感影像分类方法逐渐成为研究热点。

该方法将遥感影像划分为多个连续的区域（对象），利用计算机视觉、模式识别和统计学习等方法对每个对象进行分类。

相较于传统的遥感影像分类方法，面向对象的遥感影像分类具有更高的精确度、更快的运算速度和更好的鲁棒性。

本文将对面向对象的遥感影像分类方法的研究进展进行综述，包括研究对象和方法、特征提取与选择、模型构建与优化以及分类结果验证等方面。

通过对现有研究的分析，可以发现面向对象的遥感影像分类方法在处理高分辨率、多光谱和大数据量的遥感影像方面仍面临诸多挑战，未来的研究需要继续探索更为高效和准确的分类方法。

1. 遥感影像分类的重要性和意义随着遥感技术的发展，遥感影像已经广泛应用于农业、生态、环境、城市规划等多个领域。

遥感影像的分类问题一直是一个重要的研究课题。

本文首先简要介绍了遥感影像的分类及其重要性。

遥感影像分类是指利用计算机技术对遥感影像进行处理、分析和识别，以获取或推导信息、知识和结论的过程。

在很多情况下，遥感影像包含了丰富的空间、时间和光谱信息，这些信息对于人类和计算机来说都是难以直接获取和处理的。

需要借助机器学习、深度学习等人工智能技术来实现遥感影像的分类。

通过遥感影像分类，我们可以更加准确地认识和理解地球表面的自然现象和社会经济活动，为国家和地方的管理和决策提供科学依据。

遥感影像分类还有助于环境保护、资源管理等方面的工作，从而为人类的可持续发展做出贡献。

遥感影像分类具有重要的理论和实际应用价值，是当前研究的热点之一。

2. 面向对象方法在遥感影像分类中的应用背景与发展趋势随着遥感技术的不断发展，遥感影像在地理信息系统中扮演着越来越重要的角色。

面向对象的遥感图像分类方法在测绘中的应用遥感技术是一种能够获取地球表面信息的技术手段，在测绘领域中有着广泛的应用。

随着计算机科学技术的发展，面向对象的遥感图像分类方法也被引入到测绘中，为地图制图和地理信息系统的建设提供了更加精确和高效的方案。

一、遥感图像分类遥感图像分类是遥感技术的核心应用之一，它是将遥感图像中的像素点根据其反射率、辐射亮度等特征进行分类，从而得到具有不同类别的地物信息。

传统的遥感图像分类方法主要基于像素级的分类，即将图像中的每个像素点单独进行分类，这种方法容易受到噪声影响，分类结果不够准确。

而面向对象的遥感图像分类方法则能够克服这些问题。

二、面向对象的遥感图像分类方法面向对象的遥感图像分类方法是基于图像中的对象进行分类的一种方法，它将图像中的像素点组合成不同的对象，然后根据对象的形状、纹理、光谱等特征进行分类。

相比于像素级的分类方法，面向对象的方法能够更好地保留地物的空间结构信息，提高分类的准确性和稳定性。

面向对象的遥感图像分类方法包括以下几个关键步骤。

首先是图像分割，将遥感图像分割成不同的对象。

常用的分割方法有基于区域的分割方法和基于边界的分割方法，其目的是将图像分解成较小的、空间连续的对象。

接下来是对象特征提取，通过计算对象的形状、纹理、光谱等特征来描述对象。

常用的特征提取方法有灰度共生矩阵、纹理特征、主成分分析等。

然后是分类器的训练和模型的建立，根据已经分类好的样本数据，训练分类器来对新的对象进行分类。

常用的分类器有支持向量机、随机森林等。

最后是分类结果的验证和评价，通过对分类结果进行验证和评价，来判断分类方法的准确性和可靠性。

三、面向对象的遥感图像分类在测绘中的应用面向对象的遥感图像分类方法在测绘中有着广泛的应用。

首先，它能够提高地图制图的精度和效率。

传统的地图制图方法往往依靠人工解译遥感图像来获取地物信息，这种方法效率低下且容易出现误差。

而面向对象的方法能够通过计算机自动解译遥感图像，大大提高了地图制图的效率，并且分类结果更加准确。

面向对象的遥感影像分类方法在土地覆盖中的运用发表时间：2018-06-13T10:29:44.907Z 来源：《基层建设》2018年第12期作者：田海军[导读] 摘要：随着社会经济的发展，科学技术的进步，我国的城市化水平也越来越高。

在这一过程中，土地资源的有效利用率也受到了社会各界人士的关注与重视。

内蒙古自治区航空遥感测绘院内蒙古呼和浩特 010010摘要：随着社会经济的发展，科学技术的进步，我国的城市化水平也越来越高。

在这一过程中，土地资源的有效利用率也受到了社会各界人士的关注与重视。

土地资源作为一种不可再生资源，就应该得到应有的重视。

以往的土地覆盖调查方式不仅会浪费大量的人力、物力与财力，同时也会浪费大量的时间与精力。

但遥感技术正好弥补了这一不足，凭借自身收集与获取信息时效性与经济性等特点，被广泛的应用到土地覆盖的过程中。

本文章对面向对象的遥感影像分类方法在土地覆盖中的运用进行了深入的分析与研究。

关键词：高分辨率遥感影像；面向对象；土地覆盖在我国现阶段，随着我国城市化进程的不断推进，我国大部分城市以及乡镇周边的土地覆盖情况都发生了比较大的变化，并且变化的频率比较频繁。

为了进一步有效提高城市土地资源的利用率，以及充分做好自然灾害的应对工作，首先就要提高土地覆盖的情况进行有效的监测。

随着我国科学技术的进步，遥感传感技术也被广泛的应用到土地覆盖调查的过程当中。

在这一过程中，如何有效的从遥感数据当中科学、准确的获取到地表土地覆盖信息已经变成了土地覆盖变化监测工作的一大难点。

为此就要合理的应用遥感影像技术，以此来有效提高我国的土地资源利用率，提高我国的城市化水平。

一、面向对象分类方法（一）多尺度分割多尺度分割的方法需要考虑的问题有很多，例如地表实体以及过程的复杂性和层次性，同时也需要克服数据来源的固定性，在分析地表特征的过程中就要利用到多尺度影像对象层次网络结构。

影像对象的层次体系在一定程度上受不同的分割参数的影响，影像对象收集了很多信息，例如像元的光谱信息、此像元和周围像元的关系信息等[1]。