遥感专题讲座——影像信息提取(四、面向对象特征提取)

高分一号-卫星遥感影像面向对象的水边线提取摘要：本文通过采用高分一号卫星的遥感影像，结合面向对象的方法实现水边线的提取。

通过对高分一号卫星遥感影像的数据处理，生成具有高精度的数字卫星图像，并利用面向对象的方法，基于多特征融合的思想，对水边线进行提取，并与现场调查结果进行对比，结果表明本文提取出的水边线与现场调查结果相近，具有较高的提取准确度。

关键词：高分一号，遥感影像，面向对象，水边线提取，多特征融合，提取准确度Introduction:随着卫星技术的不断发展，卫星遥感技术已经成为了地球环境变化研究的有力工具。

水边线是很多地理信息系统应用中一个重要的参数，例如水资源管理、海岸线资料的获取等。

本文基于高分一号卫星遥感影像，采用面向对象的方法实现水边线的提取。

Methodology:本文采用高分一号卫星遥感影像，对其进行预处理、增强，利用面向对象的方法提取水边线。

面向对象的方法能够对地物进行更加精细的识别和分类，进而提高水边线提取的准确率。

同时，为了增加提取准确率，本文采用多特征融合的思想，将多种特征结合在一起进行水边线提取。

具体步骤如下：1. 预处理：将高分一号卫星遥感影像进行预处理，包括图像平滑、噪声去除等。

2. 增强处理：对预处理后的图像进行增强处理，增强水边线的对比度和边缘信息。

3. 物体分割：采用基于颜色和纹理的物体分割算法，对水域及其周围的其他物体进行分割。

4. 特征提取：对分割后的物体进行特征提取，包括：颜色、纹理、形状、边缘等。

5. 特征融合：采用多特征融合的思想，将多种特征结合在一起进行水边线提取。

6. 水边线提取：基于提取出来的特征，采用基于几何形状的水边线提取算法，提取出水边线。

Results:将本文提取的水边线与现场调查结果进行对比，结果表明本文提取出的水边线与现场调查结果相近。

同时，本文采用准确度和混淆矩阵对提取结果进行评估，证明了本文的提取方法具有较高的准确度和可靠性。

Conclusion:通过对高分一号卫星遥感影像的处理和分析，本文采用面向对象的方法，结合多特征融合的思想，实现了对水边线的提取。

使用遥感影像进行地理数据提取的技巧遥感影像是一种获取地球表面信息的重要技术手段，可以为地理数据提取提供丰富的信息基础。

然而，由于遥感影像涵盖的空间范围广阔、数据量庞大，如何运用有效的技巧进行地理数据提取成为了研究的重点。

首先，合理选择影像类型是进行地理数据提取的基础。

根据研究的目的和需求，我们可以选择不同类型的遥感影像，如光学影像、合成孔径雷达(SAR)影像等。

光学影像适用于获取地表颜色、植被分布、水体分布等信息，而SAR影像则可以提供地表高度、土壤含水量等细微信息。

因此，在进行地理数据提取之前，我们应该详细了解影像类型的特点，从而选择适合的影像。

其次，了解地物识别技术是进行地理数据提取的关键。

地物识别是指通过遥感影像中的特征进行对象识别和分类。

常用的地物识别技术包括基于像元的分类和基于对象的分类。

基于像元的分类通过对像元进行光谱分析，将像元划分为不同的类别，如水体、植被、建筑等。

而基于对象的分类则是将像素聚类为连续的对象，再对对象进行分类。

这两种方法都有各自的优势和适用场景，研究者可以根据实际情况选择合适的地物识别技术。

另外，影像预处理是进行地理数据提取的重要环节。

由于遥感影像受大气、地表反射率等因素的影响，其数据质量常常需要进行校正和增强。

常见的影像预处理方法包括大气校正、辐射校正、几何校正等。

通过预处理的过程，可以降低影像噪声、改善影像清晰度，为后续地理数据提取提供更准确的数据基础。

此外，结合地理信息系统(GIS)技术也是提高地理数据提取能力的有效途径。

GIS技术可以辅助遥感影像的处理和分析，提供空间信息和属性信息的关联、查询和分析功能。

通过将遥感影像与地理数据进行融合，可以更好地理解和利用遥感影像中的地理数据。

例如，可以将遥感影像与地理数据进行叠加，生成多维数据，实现更丰富的信息提取和分析。

最后，不断学习和更新遥感影像处理技巧也是提高地理数据提取效果的关键。

随着科技的进步和数据获取手段的不断改进，遥感影像处理技术也在不断更新和发展。

如何利用遥感影像进行地形高程信息提取引言：随着科技的不断进步和遥感技术的发展，利用遥感影像进行地形高程信息提取已经成为地球科学研究中不可或缺的一部分。

通过遥感技术，我们可以获取到地球表面的影像数据，然后利用这些数据进行地形高程信息的提取和分析。

本文将介绍如何利用遥感影像进行地形高程信息提取，并探讨其中的原理和技术方法。

一、遥感影像的获取遥感影像是通过航空或卫星传感器对地球表面进行感知和测量，获取到的图像数据。

遥感影像可以提供大范围、连续性的地表信息，具有分辨率高、重访率高的优点。

常见的遥感影像包括卫星影像和航空影像。

卫星影像是由各种地球观测卫星收集的数据，具有广覆盖、频率高的特点。

常见的卫星有Landsat、MODIS等，它们可以提供高分辨率的多谱段影像数据。

航空影像则是通过航空器对地表进行拍摄而获得，一般具有较高的分辨率和空间分辨率。

卫星影像适合用于大面积地形高程信息提取，航空影像适合用于对个别区域进行高程信息提取。

二、地形高程信息提取的原理地形高程信息提取是指通过遥感影像数据获取到地表不同位置的高程信息。

地形高程信息提取的原理是利用遥感影像中的光谱、纹理和几何等信息，结合数学模型和算法来重建地形表面。

常用的地形高程信息提取方法包括数字高程模型(Digital Elevation Model，DEM)的生成。

DEM是以数值形式表示不同区域的地表高程信息的一种地理信息系统数据模型。

通过对遥感影像进行处理，可以获取到DEM数据，进而利用DEM数据进行地形高程的分析和提取。

DEM数据常通过插值算法进行生成，得到地表的高程信息。

三、地形高程信息提取的技术方法1. 影像预处理地形高程信息提取之前，首先需要对遥感影像进行预处理。

这包括影像校正、辐射定标和几何纠正等步骤。

影像校正是指根据传感器和大气条件对影像进行校正，消除辐射误差；辐射定标是指将影像数字值转化为反射率或辐射率；几何纠正是指将影像与地理坐标系统进行匹配，以确保影像与地面位置对应。

使用遥感影像进行建筑物提取的方法引言：随着遥感技术的不断发展和进步，遥感影像已经成为获取地理信息的重要手段之一。

在城市规划、土地利用、自然资源管理等领域，使用遥感影像进行建筑物提取成为了必不可少的工作。

本文将探讨几种常见的建筑物提取方法，并对其特点和应用进行分析。

一、基于目标检测的建筑物提取方法基于目标检测的建筑物提取方法是最常见和常用的一种方法。

它通过分析遥感影像中的特定纹理、颜色或形状等特征来检测建筑物目标。

常见的目标检测算法包括基于像素的方法、基于对象的方法和基于机器学习的方法。

1. 基于像素的方法基于像素的建筑物提取方法是最简单和直接的方法之一。

它通过设定某些特定的像素值或像素组合来检测建筑物。

例如，可以利用建筑物通常使用的红色或灰色来提取建筑物。

这种方法的主要优点是简单快速，但也存在着较大的误差率，容易受到光照、阴影等因素的干扰。

2. 基于对象的方法基于对象的建筑物提取方法是在像素级别的基础上进行的更高层次的目标检测。

它对遥感影像中的建筑物目标进行分割和识别，将像素组合成为连续的建筑物区域。

常见的方法包括基于阈值分割、基于边缘检测、基于形态学等方法。

这种方法在提取建筑物形状和边界方面效果较好，但也容易受到遮挡和复杂背景的影响。

3. 基于机器学习的方法基于机器学习的建筑物提取方法是近年来非常流行的方法之一。

它通过训练一定数量的有标注的样本数据，利用机器学习算法对影像进行分类和预测，实现自动化的建筑物提取。

常见的机器学习方法包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和深度学习等。

这种方法准确性较高，但对于样本数据的选取和处理要求较高，而且计算量也较大。

二、基于特征提取的建筑物提取方法基于特征提取的建筑物提取方法是指通过提取遥感影像中的特征信息来检测建筑物。

常见的特征包括纹理特征、颜色特征和形状特征等。

1. 纹理特征提取纹理特征提取是基于遥感影像中建筑物纹理的变化来进行建筑物提取的一种方法。

卫星遥感影像处理的特征提取与地表覆盖分类遥感影像处理是利用卫星获取的遥感影像数据进行信息提取和分析的过程。

在遥感影像处理中，特征提取和地表覆盖分类是其中重要的环节。

本文将重点介绍卫星遥感影像处理中的特征提取方法和地表覆盖分类技术。

特征提取是指从遥感影像数据中提取与目标或感兴趣区域相关的信息或特征。

这些特征可以是光谱、纹理、形状、结构等。

在卫星遥感影像处理中，特征提取有多种方法，如光谱特征提取、纹理特征提取、形状特征提取等。

光谱特征提取是根据不同物质在不同波段上的反射和吸收特性来提取信息的方法。

不同的物质在不同的波段上具有不同的反射率，通过分析不同波段的反射率可以获得不同物质的分类信息。

光谱特征提取可以通过计算不同波段的统计值、构建光谱指数等方式进行。

纹理特征提取是针对遥感影像中的纹理信息进行提取的方法。

纹理是指物体表面或区域中出现的细节、图案和颜色分布。

纹理特征提取可以通过计算灰度共生矩阵、小波变换等方式进行。

纹理特征提取可以用于土地利用、植被覆盖等地表覆盖分类中。

形状特征提取是提取目标或区域的形状信息的方法。

形状特征可以通过计算目标的边界长度、面积、周长等进行。

形状特征提取可以用于建筑物、水体等地物的提取和分类。

在进行特征提取后，地表覆盖分类是根据提取到的特征将遥感影像中的地物进行分类的方法。

地表覆盖分类可以通过监督分类和非监督分类两种方法进行。

监督分类是根据已知的地物类型和相应的训练样本来进行的。

先人工选取一些样本，并提取相应的特征，然后将样本分别分类标记。

通过计算新样本与训练样本之间的相似性，来将新样本分类到对应的类别中。

非监督分类是根据影像数据自身的特征进行分类的方法。

非监督分类不需要先验的训练样本，通过对影像数据进行聚类分析，将具有相似特征的像元聚在一起，形成不同的类别。

地表覆盖分类还可以结合其他的信息源，如地理信息系统数据、地形数据等，提高分类的准确性和精度。

通过将遥感影像数据与其他空间数据进行集成分析，可以更全面地理解和描述地表覆盖的特征。

如何进行遥感影像的分类与地物提取遥感影像是近年来在地理信息领域中应用广泛的一种技术。

通过使用遥感影像，我们可以获取地球表面的大量数据，可以利用这些数据进行地物的分类与提取。

地物分类与提取在自然资源管理、城市规划、环境监测等领域都有着重要的应用。

本文将探讨如何进行遥感影像的分类与地物提取。

一、遥感影像的分类方法遥感影像的分类主要是将影像中的像素点划分到不同的类别中，常用的分类方法有监督分类和无监督分类两种。

监督分类是指根据已经标记好的样本数据进行分类。

首先需要准备一部分已经标记好的样本数据，然后通过分析样本的特征，建立一个分类模型。

接下来，通过模型对整幅影像进行分类。

监督分类需要充分利用专业知识和经验，对样本特征进行细致的分析，从而提高分类的准确性。

无监督分类是指根据影像中像素点的相似性进行分类，不需要准备样本数据。

无监督分类是一种相对简单和快速的分类方法。

它可以帮助我们发现影像中存在的一些隐含的地物类型，但由于没有准确的样本数据，分类结果可能会存在一定的误差。

二、地物提取的方法地物提取是指根据分类结果，将影像中的地物单独提取出来。

常用的地物提取方法有阈值分割、形态学操作、边缘检测等。

阈值分割是一种基于像素灰度值的提取方法，根据不同地物的灰度特征，设置合适的阈值将地物提取出来。

阈值分割简单直观，但对光照、阴影等影像杂波比较敏感，对影像质量要求较高。

形态学操作是一种基于形状和结构的提取方法，通常包括腐蚀和膨胀操作。

通过对影像进行腐蚀操作，可以去除噪声，减小地物的面积；通过膨胀操作，可以填补裂缝，增大地物的面积。

形态学操作结合的阈值分割可以得到较为精确的地物提取结果。

边缘检测是一种基于边缘信息的提取方法，通过检测影像中的边缘特征来提取地物。

常用的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子等。

边缘检测可以提取出地物的轮廓信息，但对于复杂纹理和噪声干扰较多的影像，边缘检测可能会存在一定的偏差。

三、遥感影像分类与地物提取的挑战尽管遥感影像的分类与地物提取方法日益成熟，但仍然存在一些挑战。

高光谱遥感;光谱特征;特征提取
高光谱遥感是一种利用大量连续的窄波段光谱数据来获取地物
信息的技术。

通过高光谱遥感，我们可以获取地表材料的光谱特征，这些光谱特征可以用来识别不同的地物类型，比如植被、水体、土
地利用类型等。

光谱特征是指不同地物在光谱上的反射、吸收和辐
射特性，这些特性在不同波长范围内呈现出独特的表现，因此可以
被用来区分和识别地物。

特征提取是指从原始的高光谱数据中提取出对地物分类和识别
有用的特征信息的过程。

在高光谱遥感中，特征提取通常包括两个
方面，空间特征提取和光谱特征提取。

空间特征提取是指利用地物
在图像上的空间分布和形态特征来进行分类和识别，比如纹理、形
状等特征；而光谱特征提取则是指利用地物在不同波段上的光谱响
应特征来进行分类和识别，比如光谱曲线的形状、波峰和波谷位置
等特征。

在特征提取过程中，常用的方法包括主成分分析（PCA）、线性
判别分析（LDA）、小波变换、光谱角匹配等。

这些方法可以帮助我
们从原始的高光谱数据中提取出最具代表性和区分性的特征，为后
续的地物分类和识别提供支持。

总的来说，高光谱遥感通过获取地物的光谱特征，并利用特征提取方法从中提取有用的信息，为地物分类和识别提供了重要的数据基础和技术手段。

通过充分挖掘高光谱数据中的光谱特征和空间特征，我们可以更准确地理解和描述地球表面的地物信息，为资源环境监测、城市规划、农业生产等提供重要的支持和应用。

如何进行遥感影像的地物提取和土地覆盖分类遥感影像是一种获取地球表面信息的重要工具，它通过卫星、飞机等平台获取的图像可以为土地覆盖分类和地物提取提供大量的数据。

本文将探讨如何进行遥感影像的地物提取和土地覆盖分类的方法和技巧。

遥感影像的地物提取是指从图像中识别和提取出不同的地物对象，例如建筑物、道路、植被等。

地物提取的关键在于选择合适的特征和分类算法。

常见的特征包括光谱特征、纹理特征、形状特征等。

其中，光谱特征是最常用的特征之一，通过计算影像上不同波段的反射率或辐射亮度，可以得到不同地物在光谱上的特征曲线。

借助于统计学方法，可以将光谱特征与地物进行关联，从而实现地物的提取。

除了光谱特征，纹理特征也被广泛用于地物提取。

纹理特征描述了地物的细节和表面信息，例如纹理的粗糙度、方向、周期性等。

常用的纹理特征提取方法有灰度共生矩阵法、灰度豪斯多边形法等。

这些方法可以通过计算像素之间的相对位置和灰度值来描述图像的纹理特征，从而提高地物提取的准确性。

在地物提取的过程中，分类算法起到了关键的作用。

常见的分类算法包括最大似然法、支持向量机、人工神经网络等。

最大似然法基于概率模型进行分类，它假设不同地物的像素值服从不同的概率分布，通过最大化似然函数来估计每个像素属于某个类别的概率。

支持向量机是一种基于统计学习理论的分类算法，它通过构建一个超平面来划分不同类别的地物。

人工神经网络模拟了人脑神经元之间的连接和作用，通过训练网络来实现地物的分类。

土地覆盖分类是将遥感影像中的不同地物对象划分为不同的土地覆盖类别，例如森林、农田、城市等。

土地覆盖分类的目的是为了研究地表的空间分布和变化规律，从而支持土地资源管理和环境保护。

土地覆盖分类的关键在于构建合适的分类系统和选择适当的分类方法。

构建分类系统是土地覆盖分类的第一步，它需要根据研究的目的和土地表现进行分类的层次和类别划分。

一般来说，土地覆盖分类可以分为三个层次：大类、中类和小类。

面向对象影像分析简要介绍——以eCognition软件为例前言遥感影像的光谱，空间，时间分辨率不断提高，为开展各类遥感应用提供各种数据。

但在遥感数据获取能力增强的同时，也使得丰富的影像数据得不到充分利用和挖掘，从而出现“数据丰富，信息贫乏”的困境。

如何快速自动准确地从遥感影像中提取出能满足某种应用的专题信息，是我们亟待要解决的问题。

随着面向对象思想的风行以及面向对象影像分析技术的不断成熟，使得我们从高分影像中提取专题信息变得更加便捷。

尤其是一些商业的面向对象影像分析软件的出现，如eCognition，Feature Analysis。

eCognition软件的口号就是“Exploring the soul of imagery(发掘影像最大潜能)”。

本论文旨在从eCognition软件了解面向对象影像分析的相关思想和技术。

希望通过探究eCognition软件背后的思想以及技术原理，如面向对象，多尺度分割，模糊分类等，为高分辨率遥感影像的特征描述以及建模带来一些启发。

1.面向对象面向对象的思想是针对具体应用，将问题处理对象（逻辑概念上或物理概念上）划分为合适粒度（即对象）来进行处理，并封装其相应的属性以及行为，同时为了更好的复用以及扩展，维护更新，使其具有继承，多态，聚合等特性。

1.1对象对象是指状态和行为的集合体，在物理实现上表现为数据和操作的集合，逻辑上表现为有职能的实体。

它是用来描述现实世界中的物理概念或逻辑概念上的物体。

比如人就是一个对象，它有性别，年龄，姓名等属性，人有吃饭睡觉等行为。

武汉大学也是一个对象，它有名称，学院机构，学校历史等属性，也有教学科研等行为。

不同的是人是物理概念上的对象，武汉大学是逻辑概念上的对象。

1.2抽象性，封装性，继承性抽象是抽取出我们所感兴趣的部分，用这些少量特征来描述一个事物。

封装性是对事物的数据和操作进行封装，即对其状态和行为进行封装。

继承特性是对事物属性和行为的继承。

高光谱遥感影像中的特征提取方法研究高光谱遥感技术可以获取遥感图像中不同波长下的反射率光谱，可以提供高维、高分辨率和多特征信息的遥感影像，因此在很多领域有广泛的应用，如地学、环境监测、农业、林业等。

然而，如何从高光谱遥感影像中提取有效的特征信息是遥感图像处理中的核心问题之一。

目前，高光谱遥感影像中特征提取方法主要分为两类：基于光谱信息和基于空间信息的特征提取方法。

本文将从这两个方面分别进行讨论。

一、基于光谱信息的特征提取方法1. 直接阈值法直接阈值法是一种最简单常用的方法，它根据像素的光谱值与给定阈值的比较结果对像素进行二分类。

例如，针对农业等领域中的作物识别问题，根据作物的生长特征，可以将阈值设定在波段为400-700nm范围内的光谱值较高的位置，即可轻松提取出作物区域。

然而，这种方法对于复杂地物的分类效果并不理想，因为它不能够利用光谱间的相关性和相似性信息。

2. 统计学方法基于统计学方法的特征提取方法更加复杂，但可以对高光谱图像进行更有针对性的处理，提高特征提取效果。

例如，常见的PCA（Principal Component Analysis）方法就是一种基于统计学的特征提取方法。

PCA方法可以对高维度的高光谱图像进行降维处理，提取出主要的光谱特征。

通过PCA方法降维之后，遥感影像所占用的存储资源减小，同时降低了计算量和处理时间。

但是，对于多类图像进行分类时，这种方法的分类效果并不理想。

3. 光谱特征法光谱特征法是通过对像元的光谱反射率进行分析得到的特征来进行分类的方法。

例如，常见的谱角法（Spectral Angle Mapper，SAM）就是一种利用光谱特征进行分类的方法。

谱角法可以计算不同光谱波段之间的夹角，然后使用夹角的余弦值，将每个像素向量变形为点到参考向量之间的距离，然后根据距离进行分类。

但是，光谱特征法需要依赖先验知识，需要指定一些样质并选取参考向量，这对于遥感影像处理来说比较困难，且对遥感影像间的非线性变换比较敏感。