遥感影像信息提取中的多尺度分割算法研究

GF -1影像地物最优分割尺度确定方法与评价何燕君1 徐军2 宋之光1 黄胜敏1（1.南宁师范大学北部湾环境演变与资源利用教育部重点实验室，广西 南宁 530001；2.南宁师范大学自然资源与测绘学院，广西 南宁 530001）摘　要：GF-1卫星是中国高分辨率对地观测系统的第一颗卫星，在土地利用变更调查、土地利用动态监测等方面发挥重要作用。

在面向对象的信息提取研究中，传统最优分割尺度方法得到的往往是某一个确定数值。

以GF-1影像为实验影像，分别利用均值方差法、最大面积法、面积比均值法等方法，对影像常见地物进行最优分割尺度研究，得到最优分割尺度区间，采用eCognition 软件ESP 工具进行分割结果评价，在这个区间都能得到较好的分割效果。

关键词：GF-1；多尺度分割；最优尺度；eCognition；ESP1 引言高分一号（GF-1）卫星是中国高分辨率对地观测系统的第一颗卫星，已应用于土地利用动态遥感监测、土地利用变更调查等行业。

GF-1影像极大丰富了从影像中获取的地物信息。

影像分割是面向对象方法提取影像信息的首要环节。

GF-1影像在色调、亮度、饱和度、纹理和形状等方面均有提升，但其光谱特征由于波段较少削弱了作用[1]。

传统基于像元的影像处理方法信息提取精度偏低，且“椒盐”“噪声”现象明显，结果并不理想。

经过国内外学者不断研究，面向对象影像分析技术应运而生，成为高分遥感影像信息获取的主要方法，也有学者称之为面向地理对象的图像分析技术[2]。

面对影像分析技术最重要的是影像分割，影像分割是面向对象分类的关键技术之一，而分割尺度对地物的提取精度有重要影响，尺度选择的好坏影响影像分割质量、分类精度。

因此，确定最优分割尺度是影像分类的前提。

高分辨率遥感影像地物最优分割尺度的确定对面向地理对象的影像分析有重要意义。

本文利用均值方差法、最大面积法、面积比均值法和最优尺度估计法等常见最优尺度确定方法，对试验区GF-1影像进行耕地、林地、水体、裸地四种主要地物的多尺度分割实验，最终确定各自最优分割尺度参数。

面向遥感监测的影像分割算法研究摘要：传统分水岭变换通常对梯度影像进行变换，往往会出现过分割现象。

本文针对传统分水岭变换算法的不足，提出了一个新的影像多尺度分割算法。

其基本过程是：传统分水岭变换先对边缘影像进行区域提取，通过边缘方向的拟合并修正边缘的强弱，获取区域分割结果。

最后，根据区域边界的强弱作为区域合并条件，获得多尺度的分割结果。

本文利用航空影像进行验证，实验表明不同层次的分割结果能够较好地反映地物的尺度特性。

关键词：方向分水岭变换多尺度分割边缘方向传统分水岭变换具有简单、速度快、能检测出弱边缘对象及能获得对象完整边界等诸多优点，被广泛的用于各种领域。

但因其一般是在梯度影像进行变换，受暗噪声等因素的影响，存在大量伪局部极小值区域，会出现过分割现象[1]。

高分辨率遥感影像在大气传递、成像过程容易产生噪声，特别是地物内部纹理丰富，利用传统分水岭方法分割时更容易出现过分割现象。

同时，利用传统分水岭算法分割高分辨率影像区域时，在强边界附近易于造成交叉，使分割效果变差[2-3]。

基于上述问题，本文利用方向分水岭变换算法增强弧和初始方向边缘强度的信号之间的一致性，反映边缘的强弱，并将其作为区域合并条件，完成影像多尺度分割。

2 方向分水岭变换原理方向分水岭变换算法的区域提取方法的主要思想：由传统分水岭变换对上述得到的边缘影像进行区域提取，通过边缘方向的拟合并修正边缘的强弱，获取区域分割结果。

作为方向分水岭变换算法数据的输入，要先获得影像的边缘的方向和强度信息—边缘影像。

为进一步提高边缘的定位精度，将影像的光谱信息特征和纹理特征相结合，提取不同尺度下影像的边缘。

因此，根据影像的亮度和纹理特征，利用直方图差分方法分别得到影像多尺度的分割结果，通过对它们在不同方向下设置权重，获得不同尺度下影像的方向边缘强度[4]。

1）首先，在三个尺度下，根据灰度值和纹理基元特征分别计算八个方向的直方图的方向梯度，检测出灰度影像边缘和纹理区域边缘；2）找出八个方向的响应极大值，作为边界；3）将上述得到的多特征、多尺度得到的影像，设定权重以下公式形式组合起来，得到边缘强度mPb。

高分辨率遥感影像信息提取的特征结构化多尺度分析随着遥感技术的发展，高分辨率遥感影像成为了获取地表信息的重要数据源之一、在高分辨率遥感影像中，包含了丰富的地物特征信息，包括形状、颜色、纹理等。

然而，由于高分辨率遥感影像中的地物特征具有多尺度、多方位等复杂性，如何有效地提取这些信息成为了一个关键问题。

在高分辨率遥感影像信息提取的过程中，特征结构化和多尺度分析是两个重要的方法。

特征结构化是通过对影像中的地物特征进行有效的提取和表示，以实现对地物的分类和识别。

多尺度分析则是针对遥感影像中的地物特征在不同尺度下的表达情况进行分析，以获得更全面、准确的地物信息。

在特征结构化方面，常用的方法包括形状特征提取、纹理特征提取和颜色特征提取等。

形状特征提取通过计算地物的轮廓、面积、周长等属性，来表征地物的形状信息。

纹理特征提取则是通过计算地物表面的纹理变化，如灰度共生矩阵、小波变换等方法，来描述地物的细节特征。

颜色特征提取则是通过计算地物的颜色分布、颜色直方图等属性，来表征地物的颜色信息。

通过这些特征的提取和表示，可以有效地区分不同地物，并进行分类和识别。

在多尺度分析方面，常用的方法包括多尺度分割和多尺度表示等。

多尺度分割是指将遥感影像分割成不同的尺度，以获取不同精度的地物信息。

常用的方法包括基于区域的分割、基于像素的分割等。

多尺度表示则是指通过不同的尺度来表示地物特征，以获取更全面、准确的地物信息。

常用的方法包括多分辨率分析、小波变换等。

特征结构化和多尺度分析可以相互结合，以获取更全面、准确的高分辨率遥感影像信息。

在实际应用中，可以先通过特征结构化方法，对高分辨率遥感影像中的地物特征进行提取和表示，然后通过多尺度分析方法，对特征进行分析和处理，最终获得地物的分类和识别结果。

总之，高分辨率遥感影像信息提取需要进行特征结构化和多尺度分析，以获取丰富、准确的地物信息。

通过有效地提取和表示地物的形状、纹理和颜色等特征，以及通过多尺度分析对地物特征进行分析和处理，可以提高高分辨率遥感影像信息的提取效果。

卫星遥感图像处理中的图像分割算法使用技巧探究图像分割算法是卫星遥感图像处理中的重要环节，其作用是将图像分割成不同的区域或对象，以便更好地获取地理信息。

在卫星遥感图像处理中，图像分割算法的准确性和效率是至关重要的。

本文探究了卫星遥感图像处理中常用的图像分割算法以及使用技巧，旨在提供对于该领域的初学者以及研究人员有关卫星遥感图像处理中图像分割算法使用的指导。

一、图像分割算法的基本概念及分类图像分割是指将图像划分为若干互不相交的区域，每个区域内的像素具有相似的特性。

在卫星遥感图像处理中，常用的图像分割算法包括基于阈值的分割、区域增长法、边缘检测法以及基于机器学习的分割等。

1. 基于阈值的分割基于阈值的分割是一种简单且常用的分割算法。

该算法将图像的灰度值与设定的阈值进行比较，根据阈值的大小决定像素属于前景或背景。

常见的阈值分割算法包括全局阈值法、自适应阈值法以及基于直方图的阈值法等。

2. 区域增长法区域增长法是一种基于像素的分割算法，其原理是从种子点开始，根据预设的条件逐步扩展区域。

该算法通常需要提前设定一些种子点，并利用像素之间的相似性进行区域的扩张，直到满足停止条件。

区域增长法通常能更好地适应图像的复杂结构。

3. 边缘检测法边缘检测法是通过检测图像中不连续的强度变化来实现图像分割的算法。

该算法可通过检测图像中的边缘来分割出不同的区域。

常见的边缘检测算法有Sobel、Canny和Laplacian等。

4. 基于机器学习的分割基于机器学习的分割算法是近年来发展起来的一种先进的图像分割方法。

该算法通过训练模型，自动从图像中学习分割的规则。

常见的机器学习算法包括K-means聚类、支持向量机（SVM）、随机森林和深度学习等。

二、卫星遥感图像处理中图像分割算法的使用技巧在卫星遥感图像处理中，图像分割算法的使用技巧是影响分割结果准确性和效率的关键。

以下是一些在卫星遥感图像处理中使用图像分割算法的技巧：1. 选择适合的图像分割算法不同的图像分割算法适用于不同的图像特性和任务需求。

遥感影像的多尺度分析方法研究一、引言遥感技术的快速发展为我们获取地球表面信息提供了丰富的数据资源。

遥感影像作为这些数据的主要表现形式，包含了大量关于地理、生态、环境等方面的有价值信息。

然而，要从这些海量且复杂的数据中准确提取有用的信息并非易事，这就需要采用有效的分析方法。

多尺度分析方法便是其中一种重要的手段，它能够帮助我们更好地理解和处理遥感影像。

二、多尺度分析的基本概念多尺度分析，简单来说，就是在不同的尺度上对对象进行观察和分析。

在遥感影像中，尺度可以理解为分辨率或者观察的细节程度。

例如，高分辨率的遥感影像能够提供更详细的地物特征，而低分辨率的影像则能展现更宏观的地理格局。

多尺度分析的核心思想是，不同的地物和现象在不同的尺度上表现出不同的特征和规律。

通过在多个尺度上进行分析，可以更全面、准确地认识和理解遥感影像所反映的现实世界。

三、多尺度分析方法的分类（一）基于图像金字塔的方法图像金字塔是一种常见的多尺度表示方法。

它通过对原始影像进行一系列的降采样操作，生成不同分辨率的影像层，从而构建出一个金字塔结构。

在分析时，可以从金字塔的不同层次获取相应尺度的信息。

（二）基于小波变换的方法小波变换是一种能够将信号分解为不同频率和尺度成分的数学工具。

应用于遥感影像分析时，它能够有效地提取影像在不同尺度和方向上的特征。

（三）基于分形理论的方法分形理论用于描述具有自相似性的复杂对象。

在遥感影像中，一些地物的分布和形态可能具有分形特征，通过分形分析可以揭示这些地物在不同尺度下的规律。

（四）基于多分辨率模型的方法这类方法通过建立不同分辨率的模型来描述遥感影像，例如多分辨率网格模型等。

四、多尺度分析方法在遥感影像中的应用（一）地物分类不同类型的地物在不同尺度上具有不同的特征。

例如，城市中的建筑物在高分辨率下可以清晰地看到其轮廓和细节，而在低分辨率下则表现为成片的块状区域。

通过多尺度分析，可以综合利用不同尺度的信息，提高地物分类的准确性。

高分二号影像数据地物信息提取分割尺度研究张艺;丁晓光;李苗【摘要】面向对象技术是提取高分辨率影像中地物信息的主流方法,而多尺度分割是面向对象技术的基础与关键,分割尺度的选择将直接影响最终信息提取的精度与质量.借助于eCognition平台,选用高分二号影像数据作为研究对象,采用多尺度分割的面向对象分类方法,充分利用遥感影像几何、纹理、光谱等信息,确定不同地物类别的最优化分割尺度,建立最佳分类规则,较好的提取了目标地物,更在一定程度上提高了分类精度,为震后灾害评估、震中道路快速提取提供技术支持.【期刊名称】《防灾减灾学报》【年(卷),期】2019(035)001【总页数】6页(P1-6)【关键词】高分二号;地物提取;多尺度分割;面向对象【作者】张艺;丁晓光;李苗【作者单位】陕西省地震局,陕西西安 710068;陕西省地震局,陕西西安 710068;陕西省地震局,陕西西安 710068【正文语种】中文【中图分类】P315.9;P2370 引言遥感技术能够快速、实时获取多时相、高分辨率的海量对地观测数据，为震后救援和灾害损失评估提供了可靠的数据源。

对于地震应急部门而言，第一时间获取现场灾害信息是至关重要的，而现场信息最主要的表现就是地物，例如建筑物倒损信息的快速获取，由此判断极重灾区的分布位置；道路作为应急救援的生命线，快速提取道路分布图，判断通行能力等，由此可见，精准地物信息提取的重要性。

高分二号（GF-2）卫星是我国自主研制的首颗空间分辨率优于1 m的民用光学遥感卫星，如何深入挖掘该影像的应用潜力，提取高精度的地物信息是当前的重要研究方向。

相较于中低分辨率影像，高分辨率影像中的地物外部轮廓更加清晰，光谱异质性更强，且光谱波段数目相对较少，传统的地物信息提取方法效果不理想，因此， BattzM和Schape［1］于1999年提出了面向对象的分析方法（Object Oriented Analysis，OOA）。

面向对象的遥感影像信息提取摘要：随着遥感技术的不断发展，遥感影像的分辨率不断的提高，如何对遥感影像中的地物信息进行高效、快速的提取，是当前研究的热点问题。

面向对象的方法先对影像进行多尺度分割得到同质区域对象，充分利用遥感影像中丰富的光谱、形状、纹理等特征对分割后的对象进行分类。

面向对象的遥感信息提取的方法克服了传统的基于像元的分类方法只依靠光谱信息的缺点，更高效的获取地物信息，得到更高精度的分类结果。

关键词：多尺度分割、分类、遥感影像、面向对象Abstract：With the continuous development of remote sensing technology, the resolution of remote sensing image is constantly improving. How to efficiently and quickly extract the ground object information in remote sensing image is a hot issue in current research. The object oriented method firstly segmented the image to obtain the homogeneous region object, and made full use of the rich spectral, shape, texture and other features of remote sensing image to classify the segmented object. The object-oriented remote sensing information extraction method overcomes the shortcoming of the traditional classification method based on pixel which only relies on spectral information, and obtains the ground object information moreefficiently and gets the classification result with higher precision.Key word：Multi-scale segmentation、classification、remote sensing image、object oriented.1引言利用面向对象的信息提取技术，可以更好掌握实际生产生活中地物变化情况，以及土地利用等情况，能够为国土空间规划、土地利用调查、资源普查、交通规划、生态旅游发展等工作提供有力的数据支撑。

基于多尺度分析的遥感图像分类技术研究遥感技术作为一种高新技术，已经在城市规划、土地利用、水资源管理等多个领域得到了广泛的应用。

而基于遥感图像的分类技术则是应用遥感技术实现对地物信息自动提取的基础，因此在各个领域的研究中也得到了越来越多的关注。

本文主要讨论基于多尺度分析的遥感图像分类技术的研究。

一、遥感图像分类技术的基本原理遥感图像分类技术实际上是一种通过计算机算法对遥感图像中的地物信息进行区分的技术。

在实现这一目标的过程中，主要需要经历以下几个步骤：1、预处理：遥感图像在采集和传输过程中可能会受到照射角度、时间、环境等因素的影响，因此首先需要对采集的图像进行去除噪声、纠正偏差等预处理工作。

2、特征提取：在预处理完成之后，需要通过数学模型对图像进行特征提取，形成对地物的数学描述，包括颜色、纹理、形状等。

3、分类：得到了图像的特征之后，即可利用各种分类算法，在计算机上实现对图像信息的区分。

对于遥感图像分类技术而言，最重要的一环就是特征提取。

因为地物信息的复杂性和多样性，导致对其特征提取方法的研究也变得愈加复杂和细致。

二、多尺度特征分析在遥感图像分类中的应用2.1 多尺度概念多尺度概念是指在地学领域中，地球表面或生态系统的某一特定区域具有不同空间尺度和时间尺度上的过程或事件。

在遥感分类技术中，当空间分辨率太高以至于未能充分准确地捕捉到许多地物时，引入多尺度特征分析可以有效地提高分类的准确性。

2.2 多尺度特征提取方法多尺度特征提取方法可分为“多次下采样再分类”和“分级分析再集成”的两种方式。

1）多次下采样再分类针对传统的最常用的单尺度分类方式，这里提出了一种对于能耗和效率都更优的解决方案——多次下采样再分类。

其思路是在原始高分辨率遥感图像的基础上进行多次下采样，获得一系列不同空间分辨率的遥感图像，再分别对这些图像进行分类，最后将分类结果通过复合处理的方式得到最终分类结果。

这种方法不仅可以有效地避免过度拟合和欠拟合的问题，同时也可以提高计算效率。

遥感卫星图像分析中的多尺度技术研究遥感技术是利用遥感卫星或者其他探测器对地球表面进行无接触式探测，获取关于地球表面物理、化学、生物、地形等相关信息的技术，也是现代地理信息科学的重要组成部分。

在遥感技术中，遥感卫星图像分析是必不可少的一部分，而多尺度技术则是遥感卫星图像分析中的重要内容。

一、多尺度技术的定义多尺度技术是指在处理遥感卫星图像时，针对图像包含的不同尺度信息进行分析和处理的技术。

简单来说，就是将图像中的信息按照不同的尺度进行分解，并针对每个尺度进行分析和处理，以获得更为准确的结果。

二、多尺度技术的应用多尺度技术在遥感卫星图像分析中应用广泛，主要涵盖以下几个方面：1. 数据融合数据融合是多尺度技术在遥感卫星图像分析中的重要应用之一。

通过将不同分辨率的遥感卫星图像进行融合，可以获得更为全面、准确的信息，增强遥感卫星图像的解释力和应用价值。

例如，将高分辨率的遥感卫星图像与中分辨率的遥感卫星图像进行融合，可以发现更多细节信息，并且可以更准确地划分不同地物类型。

2. 目标检测目标检测是指在遥感卫星图像中，寻找感兴趣目标（如建筑物、道路等）的过程。

由于遥感卫星图像中包含大量信息，且信息密度不同，使用传统的方法进行目标检测往往会出现误判的情况。

而多尺度技术通过将遥感卫星图像在不同尺度下进行分析，可以在不遗漏目标的情况下，减少误判的发生。

3. 地形分析地形分析是指通过对遥感卫星图像中高程信息的提取和分析，获得地形特征的过程。

在进行地形分析时，不同尺度下的地形信息会呈现不同的特征，而多尺度技术可以将这些不同的特征进行合并，获得更为完整、准确的地形信息。

三、多尺度技术的研究进展随着遥感卫星技术的不断进步，多尺度技术在遥感卫星图像分析中的应用越来越广泛。

目前，多尺度技术的研究主要集中在以下几个方面：1. 多尺度特征提取多尺度特征提取是指在对遥感卫星图像进行分析时，针对不同尺度的信息提取相应的特征。

近年来，研究者们借鉴深度学习的思想，设计了一系列基于卷积神经网络的多尺度特征提取方法，取得了不错的效果。

遥感图像处理中的多尺度分割方法与应用研究遥感图像处理是利用遥感技术获取的图像数据进行处理和分析的科学。

遥感图像通常具有高分辨率和大范围的特点，需要采用有效的分割方法来提取和识别图像中的地物信息。

多尺度分割方法是一种常用的图像分割技术，通过在不同尺度下对图像进行分割，可以提高分割的准确性和鲁棒性。

本文将介绍多尺度分割方法的原理和常见的应用研究，旨在为遥感图像处理领域的研究者和应用者提供参考。

多尺度分割方法是基于图像多尺度表示的思想，将图像分解成不同尺度的子图像，并在不同尺度下对子图像进行分割。

常见的多尺度分割方法包括基于区域的分割方法和基于边缘的分割方法。

基于区域的多尺度分割方法主要是基于图像的颜色、纹理和形状等特征，将图像分割为一系列区域，每个区域具有相似的特征。

常用的算法包括基于水平集的方法、标准化割降方法和区域生长方法等。

其中，基于水平集的方法将图像分割为多个子区域，并通过图像边界的演化来得到最终的分割结果。

标准化割降方法将图像分割为多个具有相似特征的子区域，并通过自适应阈值来实现分割。

区域生长方法从种子像素开始，根据像素之间的相似性将像素逐步合并成为区域。

基于边缘的多尺度分割方法主要是基于图像的边缘信息，将图像分割为不同的边缘区域。

常用的算法包括Canny算子、Sobel算子和Laplacian算子等。

其中，Canny算子是一种常用的边缘检测算法，通过计算图像中像素间的梯度和非最大抑制来得到图像的边缘区域。

Sobel算子和Laplacian算子分别通过计算图像中像素的一阶和二阶导数来得到边缘信息。

多尺度分割方法在遥感图像处理中具有广泛的应用。

一方面，多尺度分割方法可以应用于遥感图像的地物提取和分类。

通过提取图像中的地物信息，可以对地物进行分类和识别，为地理信息系统（GIS）的建设和管理提供数据支持。

另一方面，多尺度分割方法还可以应用于遥感图像的变化检测和监测。

通过对多时相的遥感图像进行分割和比较，可以检测地物的变化和演化情况，为城市规划、农业监测和环境保护等领域提供参考。