高分遥感影像信息处理与信息提取(ppt)

➢采用距离衡量相似度 时，距离越小相似度 越大。 ➢采用相关系数衡量相 似度时，相关程度越 大，相似度越大。
2
二、分类方法
非监督分类（ Unsupervised classification ）： 是在没有先验类别（训练场地）作为样本的条件 下，即事先不知道类别特征，主要根据像元间相 似度的大小进行归类合并（即相似度的像元归为 一类85%，模板需要要重建。
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三、图像分类中的有关问题
1、未充分利用遥感图像提供的多种信息 只考虑多光谱特征，没有利用到地物空间关系、
图像中提供的形状和空间位置特征等方面的信 息。 统计模式识别以像素为识别的基本单元,未能利 用图像中提供的形状和空间位置特征,其本质是 地物光谱特征分类
（3）多级切割分类法 （4）特征曲线窗口分类法
监督分类的一般步骤
采集训练样本 建立模板 评价模板 初步分类 检验分类
分类后处理 分类特征统计
训练样本选择：
取决于用户对研究区及类别的了解程度。
1）矢量多边形：使用矢量图层；自定义AOI多边形； 2）标志种子象素：利用AOI工具，用十字光标标出 一个象元作为种子象素（seed pixel）代表训练样本， 其相邻象素根据用户指定参数进行比较，直到没有 相邻象元满足要求，这些相似元素通过栅矢转换成 为感兴趣区域。
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小波分析
小波理论起源于信号处理。由于探测精度的限
制．一般的信号都是离散的，通过分析认为信号是由多
个小波组成的，这些小波代表着不同的频率持征。小波
函数平移、组合形成了小波函数库，通过小波函数库中
区间的变化可以对某些感兴趣的频率特征局部放大，因
此．小波函数被称为数学显微镜。
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小波分析
小波分析方法的基本思想就是将图像进行多分辨率 分解．分解成不同空间、不同频率的子图像、然后再对子 图像进行系数编码。基于小波分析的图像压缩实质上是对 分解系数进行量化的压缩。

假彩色增强
TM标准假彩色合成图像
TM7(R)、4(G)、2(B)
假彩色增强
TM3(R)、2(G)、1(B)
TM4(R)、5(G)、3(B)
（3） 多波段彩色变换：
RGB彩色空间
HLS彩色空间
彩色空间变换— HLS变换
步骤 : (1)由RGB 彩色空间变换到 HIS彩色空间； (2)在HIS空间中，对H,I,S分量（波段）分别增强； (3)由HIS空间变换到RGB空间中，再次按加色法合成,可 以达到好的识别效果；
(1) 线性拉伸
output 255
0
0
255
input
(1)线性拉伸
y=kx
255
output
0
0
255
input
(2)分段线形拉伸
(3) 指数增强:
(4) 对数增强:
二、空间滤波（spatial filtering）
其理论基础是空间卷积
目的：改善影像质量，包括去除噪声与干扰，影像边缘增强、 去模糊等。
未平滑影像
运行3×3模板后
运行5×5模板后
②中值滤波 中值滤波，是把局部区域中灰度的中央值作为区域中 央像元的值。
g(x, y) median(of (x, y))
与均值平滑相比可防止边缘的模糊。
43 49 48 49 5143 50 65 54 51
??
12 14 9 9 10
3×3中值滤波
真彩色合成 红光波段赋成红
真彩色合成 红光波段赋成红 绿光波段赋成绿
真彩色合成 红光波段赋成红 绿光波段赋成绿 蓝光波段赋成蓝
②假彩色合成
假彩色合成 近红外波段赋成红 红光波段赋成绿 绿光波段赋成蓝

3.4 规则描述——表达式与变量
表达式 基本运算符
三角函数
关系/逻辑
其他符号
部分可用函数 +、-、*、/ Sin、cos、tan asin、acos、 atan Sinh、cosh、 tanh…. LT、LE、EQ…. and、or、not…. 最大值、最小值
指数（^）、exp 对数alog 平方根（sqrt）、 绝对值（adb） ……
• 这一步是可选项，如果不需要可以直接跳过。
面向对象分类练习——分块精炼
• FX提供了一种阈值法（Thresholding）进一步精炼分块的 方法。它是基于亮度值的栅格操作，根据分割后结果中的 一个波段的亮度值聚合分块。对于具有高对比度背景的特 征非常有效（例如，明亮的飞机对黑暗的停机坪）。
• 这一步是可选项，如果不需要可以直接跳过。
- 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，利用空间，
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
4.2 与基于像元分类的区别
类型
基本原理
影像的最小单元 适用数据源
缺陷
传 统 基 于 地 物 的 光 谱 信 息 单个的影像像元 中低分辨率多光 丰 富 的 空 间 信 息
面向对象分类练习——特征提取
• 直接输出矢量
- 输出Shapefile矢量文件 - 属性
面向对象分类练习——特征提取
• 监督分类
- 根据一定样本数量以及其对应的属性信息，利用K邻近法和支 持向量机监督分类法进行特征提取
面向对象分类练习——特征提取
• 规则分类
- 每一个分类有若干个规则（Rule）组成，每一个规则有若干 个属性表达式来描述。规则与规则直接是与的关系，属性表 达式之间是并的关系

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基于高分辨率遥感影像的建筑物轮廓信息提取
发布日期：2009-07-03 09:27:08 浏览数： 字号:〖大 中 小〗
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现有的一些研究大多集中在比较规则和特征明显的建筑物，通用性较差，而且当建筑物比较密集时提取的效果一 般。鉴于这些原因，本文选用人工建筑物密集的大学校园为本次研究的典型试验区，以Quickbird（快鸟）为基础数据 源，运用图像图形处理和分析、模式识别技术、现代计算机技术，设计了一套从单时相高分辨率遥感影像上快速提取建 筑物二维轮廓信息的技术方案。
/html/gtxxzy_gtzyxxh/2009-7-3/0973927849643182.html
2011/7/5
基于高分辨率遥感影像的建筑物轮廓信息提取 __常州市国土资源局
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3.6区域标识
区域标识是进行独立区域的特征量测和统计处理的关键步骤。经过初步分割，二值图像被分为一系列区域，为了进 一步区分建筑物目标区域与噪声区域，需要对图像中所有独立区域进行标识，然后才能够进行区域的特征测量，提取建 筑物目标。区域标识的基本思想是：第一从图像的某一位置出发，逐一像素进行扫描，对于同一行中不连通的行程（灰 度相同）标上不同的号，不同的列也标上不同的号；第二是逐次扫描全图，如果两个相邻的行（列）中有相连通的形成 则下行（列）的号改为上行（列）的号；第三是对标记的号进行排列，则可得到图像中不连通区域的标识序列。得到了 图像中目标区域的标识序列，就可以对每一个感兴趣目标进行特征量测。