24.面向对象图像分类

传统的基于像素的遥感影像处理方法都是基于遥感影像光谱信息极其丰富，地物间光谱差异较为明显的基础上进行的。

对于只含有较少波段的高分辨率遥感影像，的基础上进行的。

对于只含有较少波段的高分辨率遥感影像，传统的分类方法，就会造成分类精度降传统的分类方法，就会造成分类精度降低，空间数据的大量低，空间数据的大量冗余冗余，并且其分类结果常常是椒盐图像，不利于进行空间分析。

为解决这一传统难题，模糊分类技术模糊分类技术应运而生应运而生。

模糊分类是一种图像分类技术，它是把任意范围的它是把任意范围的特征值特征值转换为转换为 0 到 1 之间的模糊值，之间的模糊值，这个模糊值表明了隶属于一个指定类的程度。

这个模糊值表明了隶属于一个指定类的程度。

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通过把特征值翻译为模糊值，即使对通过把特征值翻译为模糊值，即使对于不同的范围和维数的特征值组合，于不同的范围和维数的特征值组合，模糊分类能够标准化特征值。

模糊分类能够标准化特征值。

模糊分类能够标准化特征值。

模糊分类也提供了一个清晰的和可模糊分类也提供了一个清晰的和可调整的特征描述。

调整的特征描述。

对于影像分类来说，基于像元的信息提取是根据地表一个像元范围内辐射平均值对每一个像元进行分类，这种分类原理使得高分辨率数据或具有明显纹理特征的数据中的单一像元没有很大的价值。

影像中地物类别特征不仅由光谱信息来刻画的，很多情况下(高分辨率或纹理高分辨率或纹理影像数据影像数据)通过纹理特征来表示。

此外背景信息在影像分析中很重要，举例来说，示。

此外背景信息在影像分析中很重要，举例来说，城市绿地城市绿地与某些湿地在光谱信息上十分相似，在面向对象的影像分析中只要的影像分析中只要明确城市绿地的背景为城市地区，明确城市绿地的背景为城市地区，就可以轻松地区分绿地与湿地，就可以轻松地区分绿地与湿地，就可以轻松地区分绿地与湿地，而在基于像元的分类中这种背景信而在基于像元的分类中这种背景信息几乎不可利用。

高光谱图像分类方法综述作者：雷湘琦来源：《科学与财富》2020年第24期摘要：过去数十年中，高光谱图像的研究与应用已经完成了从无到有、从差到优的跨越式发展。

在对其研究的众多方面中，高光谱图像分类已经成为了一个最热的研究主题。

研究表明空间光谱联合的分类方法可以取得比仅依赖光谱信息的逐像素分类方法更好的分类效果。

本文将对众多的空间光谱联合分类方法进行归类和分析。

首先介绍高光谱图像中相邻像素间的两类空间依赖性关系，因而可将现有的空谱联合分类方法分为依赖固定邻域和自适应邻域两类。

关键词：高光谱遥感;图像分类引言高光谱遥感（Hyperspectral Image，HSI）是20世纪以来遥感发展中十分突出的一个方面。

其通过搭载在不同空间平台上的成像光谱仪和非成像光谱仪等高光谱传感器，在一定波谱范围内，以数十甚至数百个连续且细分的光谱波段对目标区域同时成像。

与多光谱遥感影像相比，高光谱影像不仅获得地表图像信息，同时也获得光谱信息。

但是，随着参与运算波段数目的增加，会出现分类精度“先增后降”的现象，即Hughes现象。

本文将对空间光谱联合分类的方法进行着重介绍和总结，还将对从前经典述各类算法进行总结归纳，探讨一些其中具有代表性的方法的原理，对其进行总结，以期找出其中的联系。

1;;;; HSI图像空谱联合分类方法高光谱图像分类的目标是依据样本特征为图像中的每个像元赋予类别标签。

不同地物具有不同的光谱曲线，因此有许多利用光谱信息的方法被提出来用于高光谱图像分类，代表性方法有支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、稀疏表示分类（Sparse Representation Classification，SRC）等。

此类逐像素的分类方法有计算简单、便于拓展等特点，然而此类方法并未考虑样本的空间关联性，这会导致两个主要问题：1）在较小的样本下难以对如此高维的数据学习出一个高精度的分类器，这即是著名的休斯现象;2）高维的光谱特征往往会导致分类模型中需要估计参量的增加，这会造成过拟合以至于模型的泛化性能难以提升。

面向对象分类法arcgis 面向对象分类法（Object-Oriented Classification，OOC）是将遥感数据像素根据物体或地物类型进行分类的方法。

OOC分类法在遥感数据处理和应用中广泛使用，尤其是在地物覆盖类型分类方面。

ArcGIS是一款著名的GIS软件，它支持多种分类法。

本文将介绍面向对象分类法在ArcGIS中的应用。

一、面向对象分类法基本概念面向对象分类法是一种“基于物体”而不是基于像元的分类方法，它将像素组合成具有物理意义的物体（对象），例如建筑物、道路、水体等，然后再将这些物体分类为不同的地物类型。

OOC分类法通常分为三个步骤：物体分割、物体属性提取和物体分类。

1.物体分割物体分割是将像素聚集成具有物理意义的物体的过程。

这个过程通常使用图像分割算法来实现。

常用的分割算法有单阈值分割、多阈值分割、区域生长、水平集等。

2.物体属性提取物体属性提取是从物体中提取有意义的特征的过程。

这些特征可以用于下一步的分类过程。

物体属性提取通常使用遥感影像的光谱、纹理、形状、结构等特征来描述物体。

3.物体分类物体分类是将物体按照它们的物理意义分类的过程。

这个过程通常使用基于强分类器的机器学习方法来实现，例如支持向量机、随机森林等。

二、面向对象分类法在ArcGIS中的应用ArcGIS是一款功能强大的GIS软件，它支持多种遥感数据分类方法，包括像元分类、基于物体分类和混合分类等。

其中基于物体的分类法就是面向对象分类法。

使用ArcGIS进行面向对象分类法分析的步骤如下：1.数据准备首先需要准备一幅高分辨率的遥感影像，这个影像最好是多光谱遥感影像，因为多光谱遥感影像包含了丰富的地物信息，可以提高面向对象分类的精度。

其次需要准备一个数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM），这个DEM可以用于去除地形效应，提高分类的精度。

2.物体分割在ArcGIS中实现物体分割是通过“物体识别工具”来实现的。

面向对象分类和像素分类
面向对象分类和像素分类是计算机视觉中的两种主要分类方法，它们在处理图像和视频数据时具有不同的关注点和特点。

面向对象分类主要关注图像中整体对象的识别和分类。

它通常使用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），来识别图像中的对象。

在训练过程中，模型通过学习从图像中提取特征，并根据这些特征对图像中的对象进行分类。

面向对象分类的优点在于它可以识别图像中的复杂对象，包括那些具有多种姿态、大小和方向变化的对象。

因此，它在目标检测、物体跟踪和场景分类等任务中具有广泛的应用。

相比之下，像素分类是一种更细粒度的分类方法，它关注图像中每个像素点的分类。

像素分类通常用于分割任务，如语义分割和实例分割。

在这些任务中，模型需要将图像中的每个像素分配给不同的类别，例如道路、树木、行人等。

像素分类同样使用深度学习技术，特别是全卷积网络（FCN）和U-Net等网络结构。

通过训练，模型可以学习从像素级别的特征来识别和分类不同的对象或区域。

面向对象分类和像素分类的区别在于它们的关注点不同。

面向对象分类更关注整体对象的识别，而像素分类更关注每个像素点的分类。

因此，面向对象分类通常用于目标检测和场景分类等任务，而像素分类通常用于图像分割任务。

总之，面向对象分类和像素分类是计算机视觉中的两种重要分类方法，它们在处理图像和视频数据时具有不同的应用场景和特点。

了解它们的区别和特点可以帮助我们更好地选择和使用适合特定任务的分类方法。

基于遥感与GIS的城市绿地信息提取方法摘要：城市绿地是城市中唯一有生命的基础设施，必须客观、准确地掌握城市绿地信息及其变化情况。

遥感技术给城市绿地信息调查提供了更为有效而便捷的手段，植被有其特殊的光谱响应，使得其有别于其他物质。

城市绿地的遥感提取方法有监督分类、决策树分类、面向对象分类等方法，每一种方法都有它的适用条件。

利用GIS的空间叠加分析可以为遥感绿地信息的属性赋值，增强遥感绿地信息的可利用性。

关键字：城市绿地，遥感技术，高分辨率影像，ENVI，GISAbstract: The city green space is the only living infrastructure in the city, we must objectively and accurately grasp the city green land information and its changes. The remote sensing technology provides a more effective and convenient means for the city green land information investigation, the vegetation has its special spectral response, which is different from other substances. The remote sensing extraction method of the city green extraction is the supervised classification, decision tree classification and object-oriented classification method, and each method has its applicable conditions. Using the GIS spatial overlay analysis can assigns for the remote sensing vegetation information attribute, and enhance the remote sensing vegetation information availability. Keywords: city green space; remote sensing technology; high resolution images; ENVI; GIS0 引言城市绿地是城市中唯一有生命的基础设施，它在改善城市生态环境和人居环境起着积极的作用，城市绿地含量逐渐成为衡量城市生活质量的1个重要指标。

【ENVI入门系列】24. 面向对象图像分类目录1.概述2.基于规则的面向对象信息提取第一步：准备工作第二步：发现对象第三步：根据规则进行特征提取3.基于样本的面向对象的分类第一步：选择数据第二步：分割对象第三步：基于样本的图像分类4.基于规则的单波段影像提取河流信息1.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：影像对象构建和对象的分类。

ENVI FX的操作可分为两个部分：发现对象（Find Object）和特征提取（Extract features），如下图所示。

图1.1 FX操作流程示意图（*项为可选操作步骤）这个工具分为三种独立的流程化工具：基于规则、基于样本、图像分割。

本课程分别学习基于规则的面向对象分类和基于样本的面向对象分类，以及基于规则的方法从单波段灰度影像中提取河流信息。

注：本课程需要面向对象空间特征提取模块(ENVI Feature Extraction-FX)使用许可。

2.基于规则的面向对象信息提取该工具位置在：Toolbox /Feature Extraction/ Rule Based Feature Extraction Workflow。

数据位置："24-面向对象图像分类\1-基于规则"。

第一步：准备工作根据数据源和特征提取类型等情况，可以有选择地对数据做一些预处理工作。

∙空间分辨率的调整如果您的数据空间分辨率非常高，覆盖范围非常大，而提取的特征地物面积较大（如云、大片林地等）。

可以降低分辨率，提供精度和运算速度。

可利用Toolbox/Raster Management/Resize Data工具实现。

∙光谱分辨率的调整如果您处理的是高光谱数据，可以将不用的波段除去。

可利用Toolbox/Raster Management/Layer Stacking工具实现。

一般来说，目前的图形（图像）格式大致可以分为两大类：一类为位图；另一类称为描绘类、矢量类或面向对象的图形（图像）。

前者是以点阵形式描述图形（图像）的，后者是以数学方法描述的一种由几何元素组成的图形（图像）。

一般说来，后者对图像的表达细致、真实，缩放后图形（图像）的分辨率不变，在专业级的图形（图像）处理中运用较多。

在介绍图形（图像）格式前，我们实在有必要先了解一下图形（图像）的一些相关技术指标:分辨率、色彩数、图形灰度。

分辨率：分为屏幕分辨率和输出分辨率两种，前者用每英寸行数表示，数值越大图形（图像）质量越好；后者衡量输出设备的精度，以每英寸的像素点数表示；色彩数和图形灰度：用位（bit）表示，一般写成2的n次方，n代表位数。

当图形（图像）达到24位时，可表现1677万种颜色，即真彩。

灰度的表示法类似；下面我们就通过图形文件的特征后缀名（就是如图.bmp这样的）来逐一认识当前常见的图形文件格式：BMP、DIB、PCP、DIF、WMF、GIF、JPG、TIF、EPS、PSD、CDR、IFF、TGA、PCD、MPT。

BMP（bit map picture）:PC机上最常用的位图格式，有压缩和不压缩两种形式，该格式可表现从2位到24位的色彩，分辨率也可从480x320至1024x768。

该格式在Windows环境下相当稳定，在文件大小没有限制的场合中运用极为广泛。

DIB(device independent bitmap):描述图像的能力基本与BMP相同，并且能运行于多种硬件平台，只是文件较大。

PCP（PC paintbrush）:由Zsoft公司创建的一种经过压缩且节约磁盘空间的PC位图格式，它最高可表现24位图形（图像）。

过去有一定市场，但随着JPEG的兴起，其地位已逐渐日落终天了。

DIF（drawing interchange formar）:AutoCAD中的图形文件，它以ASCII方式存储图形，表现图形在尺寸大小方面十分精确，可以被CorelDraw，3DS等大型软件调用编辑。

名词解释:1.图像：是对客观对象一种相似性的描述或写真，它包含了被描述物体或写真对象的信息，是人们最主要的信息源。

2.数字图像：指用计算机存储和处理的图像，是一种空间坐标和灰度均不连续、以离散数学原理表达的图像。

3.遥感系统：是一个从地面到空中乃至整个空间，从信息收集、存储、传输、处理到分析、判读、应用的技术体系，主要包括遥感试验、信息获取（传感器、遥感平台）、信息传输、信息处理、信息应用等5个部分。

4.传感器：又称为遥感器（remote sensor），是收集和记录电磁辐射能量信息的装置，是信息获取的核心部件，如航空摄影机、多光谱扫描仪、成像仪等。

传感器搭载在遥感平台上，通过传感器获取遥感数字图像数据。

5.元数据（meta data）:是关于图像数据特征的表达，是关于数据的数据。

6.直方图规范化：又称为直方图匹配，这种方法经常作为图像镶嵌或应用遥感图像进行动态变化研究的预处理工作。

通过直方图匹配可以部分消除由于太阳高度角或大气影像造成的相邻图像的色调差异，从而可以降低目视解译的错误。

7.辐射校正：消除图像数据中依附在辐亮度中的各种失真的过程成为辐射量校正（radiometric calibration），简称辐射校正。

8.辐射通亮：单位时间内通过某一表面的辐射能量称为辐射通量（radiant flux），单位为W。

9.辐照度：指单位时间内单位面积上接受的辐射通量，单位为W/m^2。

10.辐亮度：和辐射度两个概念的含义相同，指的是沿辐射方向、单位面积、单位立体角上的辐射通量，单位为W/（m2.sr）。

11.反射率：是反射能量与入射能量的比值。

12.吸收率：是吸收能量与入射能量的比值。

13.透射率：是透射能量与入射能量的比值。

在介质内部，反射率吸收率和透射率的和为1。

14.反照率：不同于反射率，指的是界面反射的辐照度与内部的反射的辐照度之和与入射的辐照度的比值。

15.几何精纠正：又称为几何配准（registration），是把不同传感器具有几何精度的图像、地图或数据集中的相同地物元素精确地彼此匹配、叠加在一起的过程。

遥感的面向对象分类法传统的基于像素的遥感影像处理方法都是基于遥感影像光谱信息极其丰富，地物间光谱差异较为明显的基础上进行的。

对于只含有较少波段的高分辨率遥感影像，传统的分类方法，就会造成分类精度降低，空间数据的大量冗余，并且其分类结果常常是椒盐图像，不利于进行空间分析。

为解决这一传统难题，模糊分类技术应运而生。

模糊分类是一种图像分类技术，它是把任意范围的特征值转换为 0 到 1 之间的模糊值，这个模糊值表明了隶属于一个指定类的程度。

通过把特征值翻译为模糊值，即使对于不同的范围和维数的特征值组合，模糊分类能够标准化特征值。

模糊分类也提供了一个清晰的和可调整的特征描述。

对于影像分类来说，基于像元的信息提取是根据地表一个像元范围内辐射平均值对每一个像元进行分类，这种分类原理使得高分辨率数据或具有明显纹理特征的数据中的单一像元没有很大的价值。

影像中地物类别特征不仅由光谱信息来刻画的，很多情况下(高分辨率或纹理影像数据)通过纹理特征来表示。

此外背景信息在影像分析中很重要，举例来说，城市绿地与某些湿地在光谱信息上十分相似，在面向对象的影像分析中只要明确城市绿地的背景为城市地区，就可以轻松地区分绿地与湿地，而在基于像元的分类中这种背景信息几乎不可利用。

面向对象的影像分析技术是在空间信息技术长期发展的过程中产生的，在遥感影像分析中具有巨大的潜力，要建立与现实世界真正相匹配的地表模型，面向对象的方法是目前为止较为理想的方法。

面向对象的处理方法中最重要的一部分是图像分割。

随着对地观测任务逐渐精细化，高分辨率遥感卫星影像的应用越来越广泛。

这对遥感影像分类方法提出了挑战。

已有的研究表明:基于像元的高分辨率遥感影像分类存在明显的限制。

近年来，面向对象影像分析(Object-Based ImageAnalysis，OBIA)在高分辨率遥感影像处理中渐露头角，被认为是遥感与地理信息科学发展的重要趋势。

本文针对面向对象影像分类(Object-Based Image Classification，OBIC)方法中的若干问题开展研究。

目　录2013年首都师范大学835地理信息系统与遥感概论考研真题2012年首都师范大学地理信息系统考研真题2011年首都师范大学地理信息系统考研真题2010年首都师范大学地理信息系统考研真题2009年首都师范大学地理信息系统考研真题2008年首都师范大学地理信息系统考研真题2004年首都师范大学地理信息系统考研真题2003年首都师范大学地理信息系统考研真题2013年首都师范大学835地理信息系统与遥感概论考研真题2012年首都师范大学地理信息系统考研真题一、名词解释（每小题4分，共40分）1．空间索引2．空间信息可视化3．四叉树编码4．空间插值5．空间数据结构6．辐射畸变7．大气窗口8．灰度共生矩阵9．合成孔径雷达10．光谱角分类法二、简答题（每小题5分，共50分）1．简述栅格向矢量转换处理的目的和方法流程。

2．试以实例说明空间数据的基本特征及其在计算机中的表示方法。

3．何为拓扑关系？举例解释并阐述它对数据处理、空间分析的意义。

4．试述建立数字高程模型的基本方法，并说明根据该模型能派生出哪些地学信息及其意义。

5.GIS中常规的网络分析功能一般包括哪些？试举例说明。

6．影响遥感图像变形的原因有哪些？7．什么是NDVI？其设计的原理是什么？其值的大小代表什么含义？8．什么是微波遥感？它具有哪些特点？9．进入传感器的辐射由哪几部分组成？10．表1为某具有3个波段的数字图像的灰度值，每个波段具有3行3列。

请按照BIP格式重新将该图像组成一幅数字图像。

表1　某具有3个波段的BSQ格式数字图像111213212223313233414243515253616263717273818283919293前3行是BAND 1　中间3行是BAND 2 最后3行是BAND 3三、论述题（60分）1．结合自己所学专业设计一个GIS应用的实例，包括应用需求、数据获取、处理方法和结果分析等方面，阐述你的具体方法，并说明理由。

主题：遥感影像在面向对象分类中的应用文章内容：一、遥感影像的概念和特点1.1 遥感影像是指利用遥感技术获取的地面、海面、大气等物体的影像信息。

1.2 遥感影像具有多光谱、高分辨率、全天候、大范围等特点。

二、面向对象分类的基本原理2.1 面向对象分类是指将遥感影像中的像元根据其空间位置、光谱特征、纹理特征等属性进行分割和分类。

2.2 面向对象分类与传统的基于像元的分类相比，能够更好地保留地物的空间信息和形状特征。

三、遥感影像在面向对象分类中的应用3.1 遥感影像在土地利用/覆盖分类中的应用：可以利用遥感影像进行土地利用/覆盖的监测和分类，为土地管理、资源规划提供科学依据。

3.2 遥感影像在环境监测中的应用：可以利用遥感影像进行环境监测，如水体变化监测、植被覆盖度监测等，为环境保护和治理提供支持。

3.3 遥感影像在灾害监测中的应用：可以利用遥感影像进行灾害监测，如洪涝灾害、火灾等，为灾害的防范和救援提供帮助。

四、面向对象分类中的技术挑战和发展趋势4.1 技术挑战：遥感影像在面向对象分类中仍然面临着遥感影像分割、特征提取、分类算法等方面的技术挑战。

4.2 发展趋势：随着计算机视觉和人工智能技术的不断发展，面向对象分类技术将更加智能化、自动化，能够更好地适应各种复杂场景的分类需求。

结语：遥感影像在面向对象分类中有着广泛的应用前景，随着技术的不断发展和创新，相信遥感影像在面向对象分类中的应用将会变得更加广泛和深入。

五、面向对象分类的方法和技术5.1 基于规则的分类方法：基于人工定义的规则和特征进行分类，需要人工干预和指导，适用于简单场景的分类任务。

5.2 基于机器学习的分类方法：利用已知类别的样本数据训练分类器，从而实现自动分类，适用于复杂场景的分类任务。

5.3 深度学习方法：近年来，随着深度学习技术的发展，深度学习在遥感影像的面向对象分类中得到了广泛的应用。

通过构建深度卷积神经网络，可以自动学习遥感影像中的特征，实现高效准确的分类。

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。