基于纹理分析的高分辨率影像面向对象分类研究共3篇

基于eCognition高分辨率影像的分类研究作者：帅慕蓉谢贻文杨鹏飞来源：《无线互联科技》2018年第11期摘要：文章针对株洲县堂市乡某部分区域高分辨率影像，采用eCognition的多尺度分割和面向对象的最邻近法对影像进行分类，同时与ENVI5.3软件平台下的最大似然法分类结果进行了对比分析，并以野外验证后的目视解译为基准进行精度评价。

结果表明：基于eCognition平台下的面向对象的分类方法避免了传统分类结果噪声严重、精度低的缺陷，其总体分类精度为80%，Kappa系数为0.739 7，比传统分类结果精度高，比目视解译效率高。

关键词：eCognition；面向对象分类；高分辨率影像；最大似然法；Kappa系数近年来矿山地质环境调查是以遥感技术为手段，如何高效地从高分辨率影像中自动提取高精度地理信息已是当今遥感分类重点研究的问题。

传统的分类法是基于光谱信息的智能算法（如支持向量机（Support Vector Machine，SVM）算法[1]等），即使解译人员可以根据专业知识提高分类效果，但也不能解决“同谱异物”和“同物异铺”问题[2]。

针对传统分类方法存在诸多的局限性，不仅耗时耗力，而且精度低等问题，Baatz等[3]提出了面向对象的分类技术，克服了传统遥感影像分类方法的不足，能够在一定程度上提高影像的解译效率和质量。

为了使矿山周边环境可持续发展，面向对象的技术在矿山调查中的应用就显得格外重要。

因此，本文应用eC。

gniti。

n8.9软件对研究区进行影像分类实验研究，为湖南省矿山地质环境调查提供基础的地理信息数据，在野外调查中具有一定的指导意义。

1 面向对象的分类技术面向对象的分类技术是基于目标对象的信息提取技术，以影像分割后的对象作为分类的基础。

目前，基于eCognition平台下的分割算法有棋盘分割、四叉树分割、多尺度分割及光谱差异分割。

本文选用了常用的多尺度分割技术。

多尺度分割是一个基于像素层的自下而上的分割技术，从一个像素的对象开始进行相邻像素的区域归并或者将小的分割对象归并到大的分割对象中去。

高分辨率遥感图像分类算法比较研究前言高分辨率遥感图像分类一直是遥感图像处理领域的重要研究热点。

因为在遥感图像中，不同地物的光谱反射率差异较小，而不同地物的纹理信息则大不相同。

因此，如何充分利用遥感图像的纹理信息，提高遥感图像分类精度，一直是遥感图像处理领域必须面对的一个重要问题。

目前，高分辨率遥感图像分类算法比较研究已经成为了遥感图像处理领域相当活跃的研究方向。

在本文中，我们将着重从遥感图像分类算法的适用性、分类效果和计算效率三方面对几个基于纹理特征的分类算法进行比较研究。

一、适用性比较1. LBP算法局部二值模式（Local Binary Pattern，LBP）是一种非常经典的图像纹理特征提取算法。

LBP算法可以对图像局部纹理进行描述，通过描述每个像素点与相邻像素点光强的关系来提取出图像局部纹理特征。

而且，LBP算法可以描述各向同性或各向异性的纹理信息，应用广泛。

LBP算法在遥感图像分类中得到了广泛应用，但是其主要限制在于LBP只能提取结构较小、纹理较简单的纹理特征。

此外，LBP算法的参数设置比较复杂，不同的设置会产生不同的纹理特征描述子。

2. GLCM算法灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix，GLCM）是一种通过描述像素之间灰度值在空间和方向上的统计共生关系来提取图像纹理特征的算法。

GLCM 算法对图像局部纹理的描述能力较强，且在描述不同方向的纹理信息时表现突出，应用广泛。

GLCM算法的一个主要限制是其依赖于像素的灰度值，并且受到图像噪声、光照变化等因素的影响较大。

此外，由于GLCM算法需要计算灰度共生矩阵，因此其计算复杂度较高，需要消耗较多的计算资源。

3. Gabor算法Gabor滤波器是一种经典的用于描述图像纹理特征的滤波器，可以模拟人类视觉系统的响应，对于纹理信息的提取能力较强。

Gabor算法利用一组正弦波和余弦波的滤波器来描述图像的纹理特征，能够提取出具有不同方向、尺度、频率和相位的纹理特征。

基于 E-cognition 的面向对象的高分辨率遥感图像分类研究黄瑾【摘要】High resolution remote sensing images have abundant information about spatial and texture ,while the spectral information is less relatively .The traditional classification methods based on pixels’ spectrum features contain limited information when dealing withimages ,which is low in precision .In order to improve the precision of images classification ,the paper elaborates the object‐oriented classification method by using E‐cognition software:first ,using multi‐scale segmentation algorithm to generate objects ,then classifying them with proper features ,finally the precision of classification being analyzed objectively with overall accuracy and Kappa coefficient . According to the experiment ,the object‐ori ented classification method has high precision .%高分辨率遥感影像具有丰富的空间以及纹理信息，而光谱信息较弱，若采用传统的基于像元的分类方法，仅从光谱特征出发，在进行图像处理时能够获取的信息有限，导致分类精度较低。

高分辨率遥感影像分类与识别技术研究 一、引言 高分辨率遥感影像分类与识别技术是遥感领域中的重要研究方向。该技术能够利用高分辨率遥感影像中所包含的丰富信息，准确地提取出地物信息，对城市规划、资源管理、环境监测等方面有着重要的应用价值。本文将从遥感影像分类与识别技术的概念、分类方法、应用案例等方面进行探讨。

二、高分辨率遥感影像分类与识别技术概述 高分辨率遥感影像分类与识别技术是指利用遥感技术获得的高分辨率遥感影像，根据其所包含的地物信息，将其划分为不同的类别或者识别所包含的不同地物种类。在实际应用中，遥感影像分类与识别技术分为两个步骤：一是分类，即将遥感影像中的地物按照一定的分类规则划分为不同的地物种类；二是识别，即根据分类结果，识别出遥感影像中包含的不同的地物种类。

三、高分辨率遥感影像分类方法 1、基于像元的分类方法 基于像元的分类方法是将遥感影像中的每个像元单独考虑，然后根据特定的像元反射率值，将其分到不同的地物种类中。该方法的优点是简单易实现，但是它无法对遥感影像中的纹理、形状等因素进行考虑，容易产生混淆。 2、基于物体的分类方法 基于物体的分类方法是将遥感影像中的像素聚合成具有相似特征的物体，然后将这些物体作为分类的基本单位进行分类。该方法能够克服基于像元的分类方法的局限性，但是需要对物体的定义和提取进行判断，且分类结果的精度高度依赖于物体提取的准确性。

3、基于特征的分类方法 基于特征的分类方法是将遥感影像中的像素或物体从其所具有的特征出发，将其划分为不同的地物种类。常用的特征包括：光谱特征、纹理特征和形状特征等。该方法能够全面地考虑遥感影像中的信息，但是需要对特征的选择和提取进行严格的判断。

四、高分辨率遥感影像识别方法 1、基于特征的识别方法 基于特征的识别方法是将分类好的遥感影像中的不同地物种类根据其所具有的特征，进一步识别其所属的具体地物。常用的特征包括：PCA、LDA、K-L变换、小波分析、纹理特征和边缘检测等。

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。

摘要遥感技术的发展使我们能够获得及其丰富的信息。

尤其是近年来高分辨率遥感影像的出现更扩大了人们对自然界观察的视野。

与中低分辨率的遥感影像相比，QuickBird和IKONOS等高分辨率遥感影像具有更加丰富的结构信息和纹理信息，对于高分辨率遥感影像来说，对于单一的传统的基于像元光谱信息分类方法不但会导致分类精度降低，而且也会造成空间数据大量冗余和资源浪费。

在对传统的基于像元的分类方法分析的基础上，把一种新的信息提取方法——面向对象的信息提取方法引入到高分辨率遥感影像提取中，影像分割和信息提取是这种方法的两个关键步骤。

本文所做的工作如下：多尺度影像分割，需要用户输入适当的参数来得到较好的分割结果。

本文用目标函数法来对分割结果质量进行评价，已得到最优的影像分割结果。

目标函数法的目标是:使影像对象内部同质性和影像对象之间异质性尽量最大化，其中同质性保证对象的纯度，异质性保证对象的可分性。

针对研究区域的特征，本文采用决策树分析的方法为研究区域的相应类别选择了合理的特征，并根据决策树分析过程建立了相应的分类体系，取得较高精度的信息提取结果。

面向对象信息提取方法和基于像元分类方法进行了综合比较：（1）理论上的比较；（2）目视效果的比较。

关键字：高分辨率面向对象基于像元AbstractThe development of the remote sensing technology makes us obtain very abundant information of the nature, especially with the appearance of high resolution remote sensing , it extends the visual field of the nature. Compared with the low or middle resolution image, the high resolution remote sensing image such as QuickBird and IKONOS has richer structure information and the texture information. It will result in not only reducing the accuracy of classification but also making the spatial data redundant and wasting the resource when the single traditional classification method based on spectrum of pixels is applied to the high resolution remote sensing image.A new information extraction method——object oriented information extraction ——is introduced in extracting information form high resolution remote sensing image. Image segmentation and information extraction are the most important in the method.The work is done in the word as following:In the multi-segmentation method, users are needed to supply suitable parameters to get a good segmented result. An objective function is proposed to measure the quality of the resulting segmentation, so a best segmentation result can be got. The function aims at maximizing intrasegment homogeneity an intersegment heterogeneity. Intrasegment homogeneity ensures the simple of image-object and intersegment heterogeneity ensures the separability of image-object.According to the character of study area, decision tree analysis is used to select the suitable feature for each class, and a classification system is founded based on this. A better result is got.Pixel-based and object-oriented image classification approaches are compared in three aspects: (1)compare of theory;(2)compare of eyes.Key words：high resolution object-oriented Pixel-based目录摘要 (I)Abstract (II)1 绪论 (1)1.1 高分辨率遥感影像的发展 (1)1.2 高分辨率遥感影像的分类方法 (3)1.3 高分辨率遥感影像分割与信息提取 (3)2 遥感影像信息提取方法的研究 (5)2.1 基于像元的分类方法 (5)2.1.1 监督分类及其优点 (6)2.1.2 非监督分类及其优点 (6)2.1.3 传统信息提取新方法 (7)2.2 面向对象的影像分析方法 (9)2.2.1 面向对象信息提取技术发展历程 (10)2.2.2 多尺度分割技术 (11)2.3.3 影像分割与分割参数的确定 (16)2.2.4 影像分类技术 (18)2.4 该方法存在的不足 (22)3.1 最优尺度定义 (24)3.2 多尺度分割的实验 (25)3.3 最优尺度的选择 (26)3.3.1 最大面积法 (26)3.3.2 目标函数法 (26)3.3.3 目标函数 (27)3.3.4 实验结果和分析 (28)3.3.5 本章小结 (29)4 面向对象遥感信息提取实验 (30)4.1 遥感影像预处理 (30)4.1.1 遥感影像融合 (30)4.1.2 遥感影像精纠正 (30)4.2 多尺度分割参数选择实验 (31)4.3 面向对象信息的提取 (31)4.3.1 影像信息提取实验 (32)4.4 面向对象和基于像元信息提取的比较 (35)5 总结与展望 (36)5.1 总结 (36)5.2 本文的不足与展望 (36)参考文献 (38)致谢 (39)1 绪论近年来，随着遥感技术的发展，遥感影像的时间分辨率、空间分辨率以及光谱分辨率都有了极大的提高，给人们带来了极丰富的地表信息，应用领域也越来越广。

高分辨率遥感图像分类技术研究与改进第一章引言遥感技术的快速发展和高分辨率遥感图像的广泛应用为地表信息的提取和分析提供了全面而有力的支持。

遥感图像分类是遥感图像处理的一项关键任务，它可以识别和区分图像中的不同地物类型，为资源管理、环境监测和城市规划等领域提供关键的信息。

然而，由于高分辨率遥感图像的特征复杂性和数据量庞大，传统的分类算法在处理这些图像时遇到了许多挑战。

因此，对高分辨率遥感图像分类技术进行深入研究和改进具有重要意义。

第二章高分辨率遥感图像分类算法2.1 基于像素的分类算法基于像素的分类算法是最常见和传统的分类方法之一。

它通过分析单个像素点的波谱信息来判断其所属类别，并以此为基础对图像进行分类。

典型的基于像素的分类算法包括最大似然算法、支持向量机和随机森林等。

然而，由于高分辨率遥感图像中存在许多混合像素，仅仅依靠单个像素点的信息往往难以准确分类。

2.2 基于纹理的分类算法高分辨率遥感图像中的地物往往具有一定的纹理特征，基于纹理的分类算法通过分析图像的纹理信息来进行分类。

常见的基于纹理的分类算法有灰度共生矩阵和小波变换等。

这些算法能够有效地捕捉到图像中不同地物的纹理特征，提高分类的准确性。

第三章高分辨率遥感图像分类技术的挑战3.1 数据维度问题高分辨率遥感图像的数据维度非常高，通常包括几百个波段。

这导致传统的分类算法在处理这些数据时遇到了维度灾难问题，计算复杂度极高，且容易出现过拟合现象。

3.2 类别不平衡问题高分辨率遥感图像中，不同类别的地物数量往往存在差异，导致类别不平衡问题。

这会导致分类器偏向于数量较多的类别，而对数量较少的类别进行错误分类。

第四章高分辨率遥感图像分类技术的改进4.1 特征选择与降维为了解决数据维度问题，可以采用特征选择和降维的方法。

特征选择可以通过评估特征的重要性来选择最具代表性的特征，降维则通过对数据进行压缩，减少数据维度，降低计算复杂度。

4.2 集成学习集成学习通过组合多个基分类器的分类结果来进行决策，能够有效地克服类别不平衡问题。

遥感影像解译中的纹理特征提取与分类算法研究遥感影像解译是利用遥感技术获取的影像数据来获取地表信息的过程。

其中，纹理特征提取与分类算法在遥感影像解译中起着重要的作用。

本文将探讨纹理特征提取与分类算法在遥感影像解译中的研究现状和应用。

一、纹理特征提取方法研究纹理特征是指图像上的局部空间灰度分布的某种统计规律，可以用于描述不同地物的纹理特性。

在遥感影像解译中，纹理特征有助于提取地物的空间结构信息，从而更准确地分类地物。

1.像素级纹理特征提取方法像素级的纹理特征提取方法主要采用统计学方法和频域方法。

统计学方法基于灰度共生矩阵（GLCM）和灰度差异矩阵（GDM）等，通过对图像像素间的灰度关系进行统计和计算，提取纹理特征。

频域方法主要利用傅里叶变换或小波变换将图像转换为频域表示，从中提取纹理特征。

2.基于区域的纹理特征提取方法基于区域的纹理特征提取方法考虑到了图像中的区域上下文信息，对于遥感影像解译中复杂的地物分类任务特别有效。

常见的方法包括灰度共生矩阵（GLCM）特征提取、灰度差异矩阵（GDM）特征提取、局部二值模式（LBP）特征提取等。

二、纹理特征分类算法研究纹理特征提取后，需要将其应用于地物分类。

目前，常见的纹理特征分类算法包括最大似然分类、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、卷积神经网络（CNN）等。

1.最大似然分类最大似然分类是常用的遥感影像分类方法之一，基于统计学原理，通过最大化后验概率来进行分类。

在纹理特征分类中，最大似然分类器可以与纹理特征结合，提高分类精度。

2.支持向量机（SVM）支持向量机是一种常用的机器学习算法，可用于分类和回归问题。

在纹理特征分类中，SVM可以通过构建支持向量机模型进行分类，根据纹理特征的统计规律将地物进行分类。

3.随机森林（RF）随机森林是一种集成学习算法，能够有效地减小过拟合问题。

在纹理特征分类中，随机森林可以将多个决策树进行组合，对纹理特征进行分类。

4.卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种深度学习算法，在遥感影像解译中具有广泛的应用。