面向对象图像分类

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。

像素分类和面向对象分类
像素分类和面向对象分类是两种常见的图像分类方法，它们在图像处
理和计算机视觉领域中发挥着重要作用。

像素分类是将图像分解为像素，并对每个像素进行分类。

这种方法通
常基于像素的颜色、纹理、形状等特征进行分类。

像素分类通常用于
识别图像中的物体、场景、纹理等，是图像处理和计算机视觉的基础
技术之一。

面向对象分类则是基于图像中的对象进行分类。

这种方法将图像分解
为多个对象，并对每个对象进行分类。

这种方法通常更适用于具有明
显边界和不同特征的对象，如人脸、车辆、建筑物等。

面向对象分类
可以更好地识别和理解图像中的复杂对象，并能够处理更高级的图像
分析任务，如目标检测、行为识别等。

总的来说，像素分类和面向对象分类各有优缺点，适用于不同的图像
分析和处理任务。

像素分类通常更适用于简单的图像处理任务，而面
向对象分类则更适合处理具有明显特征和边界的对象。

在实际应用中，可以根据具体任务的需求选择合适的分类方法。

面向对象分类之图像分割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。

图像分割是一种重要的图像技术，在理论研究和实际应用中都得到了人们的广泛重视。

图像分割的方法和种类有很多，有些分割运算可直接应用于任何图像，而另一些只能适用于特殊类别的图像。

有些算法需要先对图像进行粗分割，因为他们需要从图像中提取出来的信息。

例如，可以对图像的灰度级设置门限的方法分割。

值得提出的是，没有唯一的标准的分割方法。

许多不同种类的图像或景物都可作为待分割的图像数据，不同类型的图像，已经有相对应的分割方法对其分割，同时，某些分割方法也只是适合于某些特殊类型的图像分割。

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。

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。

基于Nearest Neighbor 的面向对象监督分类1. 启动eCognition 8.9，选择Rule Set Mode ，Ok 。

2. 新建Project ：File →New project ，或者工具栏上的新建按钮。

在弹出的对话框中选择要添加的文件l8_rs_wgs84_sub.img ，点Ok ，可以看到它包含8个分辨率为30m 的图层，双击每个图层可以修改它的图层名，利于分辨。

然后点图层窗口右边的Insert ，在弹出的对话框中选择l8_pan_rs_wgs84_sub.img 文件，Ok 后将Pan 波段添加进来。

最后，点Thematic Layer Alias 窗口右边的Insert 按钮，选择2002 forest types UTM WGS84.shp 文件，Ok 后将森林类型专题图添加进来，双击该矢量层，将图层名修改为Foresttype ，最终效果如下图：D E NG _0316Project Name 等按默认，点Ok ，回到主界面，图像按前3个波段RGB 显示，如下图：为了更好的辨别地物类型，点击工具栏上的图层显示编辑按钮，在弹出的对话框中点击修改RGB 为NIR ，Green ，Blue 显示：D E N G _0316如果取消勾选左下角No layer weights ，还可以设置不同波段的比重，在调整不同波段的比重时，在数值上左击鼠标增加比重，右击鼠标减少比重，如下图：点Ok 进行波段显示调整后的效果如下，然后保存这个Project 为l8_rs_wgs84_sub.dpr 。

D E N G _03163. 将图像分解为基本对象：首先，在Process Tree 窗口（如果没有，菜单栏View →Windows →Process Tree 调出），右击，选择Append New ，将Name 改为Segmentation ，其他按默认，然后点击Ok ：其次，在Process Tree 窗口，右击Segmentation 这个新建规则(Rule)，选Insert Child(插入子规则)，Name 勾选自动，Algorithm 下拉菜单选择multiresolution segmentation （最常用的分割算法），在右边的参数窗口，找到Scale parameter 并将其设置为150，其他默认，然后点Execute(立即实行)或者Ok(稍后实行)。

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。

面向对象影像分类（基于样本）1、进行尺度为100的影像分割。

2、在Class Hierarchy中点右键，选择Insert class，依次建立四个类：房屋、道路、湖泊、草地。

3、编辑特征空间：选择菜单“Classification -> Nearest Neighbor -> Edit Standard NN Feature Space”，双击左边的特征列表中的特征，选择以下一些特征，如下图：4、应用分类规则：选择菜单“Classification -> Nearest Neighbor -> Apply Standard NN to Classes”把它插入到类描述中，选择左边框中的类，单击，即可将该类加入到右边的框中，如下图：点击OK后，在Class Hierarchy中双击一个类，如草地，可以看出分类特征已经添加到该类中，如下图：5、选择样本：选择菜单View -> toolbar -> sample，打开样本导航器，如下图：选择按钮，打开样本编辑器，如下图：6、选择类的样本：从样本编辑器中的Active Class中选择需要选择样本的类，如草地，在分割图上点击样例对象,当你单击一个类时，它的特征值在每个列出的特征被以高亮度的红色指示显示，这样可以使您对比不同对象它们的相关特征值，如下图：该类的样本，选择后样本编辑器会成为如下的状态：依次为所有的类选择足够的样本。

7、执行分类：在Process Tree中选择Append New，Algorithm中选择Basic Classification -> Classification，在Algorithm Parameters的Active Classes中选择“草地、道路、房屋、湖泊”，设置如下图：点击OK后，再右键选择Execute，即可得到分类结果：对于分类图中的白色区域，表示这些对象没有被分类，只需要将这些对象添加到相应的类中，再重新进行分类，就可以得到正确的分类结果了，重新分类后的结果如下：。

面向对象影像分类面向对象的影像分类是在面向对象特征提取的基础上进行的。

在分类之前，必须根据需要提取的地物类别，选择合适的尺度和合适的特征，然后根据地物类别的性质，设计好分类策略和步骤。

对于给出的实验数据，我们的要求是分成草地、道路、房屋和湖泊四个类，根据面向对象特征提取中的经验可以发现，在Object Features -> Layer Values -> Mean -> Layer 3上可以很好地将草地/湖泊和道路/房屋分开，然后根据Object Features -> Geometry -> Extent -> Length/Width提取道路，因此分类策略是：先将草地/湖泊和道路/房屋分开，然后再分别针对草地/湖泊和道路/房屋的特征，将草地和湖泊、道路和房屋分开。

具体分类步骤如下：1、多尺度分割：按照面向对象特征提取中的步骤，设置三个尺度100、70和50，并进行分割，分别得到L1、L2和L3层尺度影像，在尺度层网络中，L1尺度最大，在最上面，往下分别是L2和L3。

最后的分类结果需要集中显示在一个层，因此还需要再加一个尺度层，只不过这个尺度层不纳入上面的尺度层网络中。

在Process Tree中点右键，选择Append New，算法选择Segmentation -> multiresolution segmentation，Image Object Domain设为pixel level，尺度设为40，新层的名称为L4，同时运行该分割，得到L4层的分割结果。

2、在Class Hierarchy中添加4个类，右键点击空白处，选择Insert Class，在弹出的对话框中分别命名为level1、level2、level3和level4，颜色都选择为灰白色：3、给三个类层次添加level属性：双击level1类，双击Contained -> add(min)，弹出Insert Expression对话框，依次选择Object features -> Hierarchy -> level，双击level，打开Membershipfunction，单击按钮，在处输入3和5，表示该函数的值为4，点击OK按钮，即完成给level1类添加level属性的操作。