遥感的面向对象分类法

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。

遥感分类的方法1. 基于光谱特征的分类呀，这就好比根据每个人不同的外貌特点来区分他们一样。

比如说，不同的地物在光谱上的表现就像不同人的长相，我们就能通过这个来识别它们喽！比如区分草地和森林。

2. 监督分类法呢，就好像有老师指导着你去认识各种东西。

我们先告诉分类器一些典型地物的特征，然后它就能按照这些标准去区分其他的啦！比如说我们告诉它小麦是什么样的特征，它就能找到大片的小麦田呀！3. 非监督分类法呀，就有点像让小朋友自己去摸索发现不同的东西。

分类器自己去发现数据中的模式和差异，然后进行分类，多神奇呀！像发现一些之前我们可能都没注意到的地物类别呢！4. 面向对象的分类法呢，就像是把东西按照它们的属性和关系组成一个个小团体。

把具有相似特征的地物当成一个对象来处理，这样分类岂不是更准确？比如把一片房子当成一个对象来归类。

5. 时间序列分类法，哎呀呀，这就好像看一部人物随着时间变化而成长的电影一样。

通过观察地物在不同时间的状态变化来进行分类，很厉害吧！可以用来监测农作物的生长情况呢。

6. 多源数据融合分类法，哇塞，这就如同把不同的拼图碎片组合起来看到一幅完整的画面。

把各种来源的数据融合在一起，能让分类更全面，比如结合影像和地形数据。

7. 神经网络分类法，哼哼，这就跟人的大脑学习一样。

它可以像大脑一样通过训练来学会分类，超级酷的有没有！可以处理很复杂的分类问题呢。

8. 决策树分类法，嘿，这就像按照一系列的规则来做选择。

通过建立决策规则来分类，就像走迷宫按照特定路线一样清晰明了！可以区分不同的土地利用类型。

9. 支持向量机分类法，哇哦，这可是个很厉害的方法呢。

它就好像有一双特别精准的眼睛，能准确地把不同的类别区分开！在很多复杂情况下都能发挥出色哦，比如区分复杂的城市地物。

我觉得呀，这些遥感分类方法都各有特点和优势，我们要根据具体的需求和情况选择合适的方法，才能得到最准确、最有用的分类结果呀！。

第４０卷第２期贵州大学学报（自然科学版）Ｖｏｌ．４０Ｎｏ．２２０２３年　３月ＪｏｕｒｎａｌｏｆＧｕｉｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅｓ）Ｍａｒ．２０２３文章编号　１０００ ５２６９（２０２３）０２ ００６７ ０７ＤＯＩ：１０．１５９５８／ｊ．ｃｎｋｉ．ｇｄｘｂｚｒｂ．２０２３．０２．１１面向对象的多层次规则分类地物遥感信息提取方法试验分析研究丘鸣语１，甘　淑 １，２（１．昆明理工大学国土资源工程学院，云南昆明６５００９３；２．云南省高校高原山区空间信息测绘技术应用工程研究中心，云南昆明６５００９３）摘　要：监测土地覆盖变化是目前高分辨率遥感的重要应用领域，城市覆盖地物变更速度快、地物类型复杂，使用传统方法提取监测难度较大。

针对此问题，选择云南省大理白族自治州上官镇为研究区，以ＧＦ ２ＰＭＳ遥感影像为数据源；采用面向对象的方法对研究区进行最优分割尺度分割，选取最优特征组合用于构建模糊分类规则，分层次进行地物提取，最终获得研究区地物类型分布图。

运用混淆矩阵方法进行精度评价，面向对象的多层次规则分类法提取分类效果良好，分类总体精度达７９ ９５％，Ｋａｐｐａ系数为０ ７４。

与基于像元的分类方法和单一尺度下面向对象的提取分类法相比，面向对象的多层次规则分类法精度明显提高，说明本方法运用于复杂地物提取分类具有较好可行性。

关键词：面向对象；ＧＦ ２；多层次分类；最优分割尺度；多尺度分割中图分类号：Ｐ２３７ 文献标志码：Ａ 随着遥感技术的发展，越来越多的遥感卫星进入太空，其能实时、多尺度提供影像的特点，为快速准确获取地面信息、监测地表变化提供了更多可能。

真实的土地覆盖、利用数据对国土资源空间优化、提升土地利用规划和管理水平至关重要［１ ３］。

目前，常用的中低分辨率影像，如ＭＯＤＩＳ、Ｌａｎｄｓａｎｔ等可用于大尺度监测，但其分辨率也限制了它无法运用于复杂地形、精细地物的分类提取；高分辨率影像的出现弥补了这一缺陷，高分辨率影像具有高精度、高空间分辨率等特点，更适用于小型地物提取与精细的地物分类，但其在带来更多空间信息的同时也带来了噪声与信息冗余［４］。

使用遥感图像进行植被覆盖度测量的方法植被覆盖度是评估地表生态系统的重要指标之一，可以帮助我们了解植被分布、生长状况以及生态环境的变化。

通过遥感技术，我们可以借助航天器、无人机等高空平台获取的图像数据，来进行植被覆盖度的测量与分析。

本文将介绍一些使用遥感图像进行植被覆盖度测量的方法及其应用。

一、光谱指数法光谱指数法是使用遥感图像中的光谱信息来推断植被覆盖度的一种方法。

光谱指数是根据植被对不同波段的反射特性而计算得出的。

其中，植被指数（Vegetation Index，VI）是光谱指数法中最常用的一种指数计算方法。

常见的植被指数包括归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）、简化型植被指数（Simple Ratio Index，SR）等。

在使用光谱指数法进行植被覆盖度测量时，首先需要根据遥感图像计算出相应的植被指数值。

然后，通过与实地采样数据进行对比，建立植被指数与植被覆盖度之间的关系模型，从而推算出植被覆盖度。

这种方法具有简单、快速、非破坏性的优点，并能够进行大范围的植被分布调查，因此被广泛应用于植被覆盖度的监测与评估。

二、面向对象的分类方法面向对象的分类方法是利用遥感图像中的纹理、形状、空间分布等特征，将图像中的像素分成不同的类别，并将每个类别与相应的植被覆盖度关联起来的方法。

通过这种方法，我们可以得到植被覆盖度变化的空间分布图，并进一步进行植被生态系统调查和分析。

面向对象的分类方法需要先进行图像分类，将图像中的不同景物、地物分割成不同的对象。

然后，根据所建立的训练样本库，将这些对象分类为与植被覆盖度相关的类别。

最后，通过对每个类别中的对象进行统计，得到相应的植被覆盖度。

三、机器学习方法机器学习方法是一种将遥感图像与实地采样数据进行关联的高级技术。

通过训练模型，机器学习方法可以从遥感图像中学习到特定的植被覆盖度信息，并将其应用于未知区域的植被覆盖度估计。

测绘技术中的地理分类方法引言地理分类是测绘技术中的一项重要工作，它通过对地球表面的特征进行分析和归类，帮助我们更好地理解和利用地理信息。

本文将介绍测绘技术中常用的地理分类方法以及它们的应用。

一、遥感分类遥感分类是将遥感图像中的像素按照一定的规则和标准分成不同的类别的过程。

遥感图像是通过卫星、飞机等遥感平台获取的，其分辨率高、覆盖范围广，因此适用于大规模的地理分类工作。

常见的遥感分类方法包括像元分类、面向对象分类和监督分类等。

像元分类是将遥感图像中每个像元（最小单位）根据其反射率或辐射度等特征进行分类。

这种方法简单快速，但容易受到光照条件、地物复杂性等因素的影响。

面向对象分类则是将相邻像元根据其空间接近性、颜色或纹理等特征组成对象,然后对这些对象进行分类。

这种方法考虑了地物的空间信息，因此可以更好地区分不同的地物类别。

监督分类是利用已知样本像元的地物类别来训练分类器，然后根据这个分类器对整幅图像进行分类。

该方法需要大量的样本数据，但其分类结果准确度较高。

二、地形分类地形分类是根据地面起伏和高程分布等特征将地球表面划分成不同的地形类型。

地形分类在土地利用规划、环境保护等方面具有重要意义。

常见的地形分类方法包括等高线分类、基于数字高程模型（DEM）的分类和地貌分类等。

等高线分类是根据等高线的形状、间距和密度等特征对地形进行分类。

这种方法简单直观，适用于地形起伏较大的地区。

基于DEM的分类是利用数字高程模型中的高程数据对地面进行分类。

通过计算高程梯度、坡度和坡向等指标，可以划分出山地、平原、河流等不同的地形类型。

地貌分类是根据地貌单元的形状和组成等特征将地表划分成不同的地貌类型。

地貌分类在地理学和地质学研究中得到广泛应用，可以帮助我们了解地球表面的形成和演化过程。

三、土地利用分类土地利用分类是根据土地利用功能对地表进行划分。

土地利用分类在城市规划、农业生产、生态保护等方面具有重要意义。

常见的土地利用分类方法包括人工解译、遥感解译和分类系统等。

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。