gee 遥感影像 面向对象 分类

gee遥感分类方法
遥感分类方法是指利用遥感数据对地物进行分类和识别的方法。

遥感分类方法可以根据不同的特征和算法进行分类，常见的遥感分
类方法包括基于像元的分类、基于物体的分类和基于深度学习的分
类等。

基于像元的分类是最常见的遥感分类方法之一，它是根据单个
像元的光谱特征进行分类的。

该方法通过对每个像元的光谱信息进
行分析，将其分到不同的类别中，常用的算法包括最大似然分类、
支持向量机和随机森林等。

基于物体的分类是在像元分类的基础上发展起来的一种分类方法，它考虑到了地物的空间信息和形状特征。

该方法将相邻的像元
组成的对象作为分类的基本单元，通过分析对象的形状、纹理等特
征进行分类，常用的算法包括基于分割的分类和基于目标的分类等。

基于深度学习的分类是近年来发展起来的一种新型的遥感分类
方法，它利用深度神经网络对遥感影像进行特征提取和分类识别。

深度学习的方法能够自动学习影像中的特征，并且在一定程度上克
服了传统分类方法在特征提取上的局限性，常用的算法包括卷积神
经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。

除了以上提到的分类方法，还有一些其他的遥感分类方法，比
如基于时序数据的分类、基于多源数据融合的分类等。

这些方法在
不同的应用场景下都有其独特的优势和局限性，需要根据具体的需
求和数据特点来选择合适的分类方法。

综合考虑数据的空间分辨率、光谱分辨率、时间分辨率等因素，结合不同的分类算法，可以更准
确地对地物进行分类和识别。

gee基于目视解译的土地利用分类
基于目视解译的土地利用分类是一种常用的土地利用分类方法，它通过人眼观察遥感影像，并对不同地物进行分类和标注。

目视解译的土地利用分类通常包括以下步骤：
1. 遥感影像预处理：首先对遥感影像进行预处理，包括辐射校正、大气校正等，以减小影像中的噪声和干扰。

2. 影像解译：通过目视解译的方法，观察遥感影像中的不同地物，如建筑物、道路、水体、农田等，并进行标注和分类。

3. 土地利用分类：根据目视解译的结果，将不同地物进行分类，并确定其对应的土地利用类型，如城市用地、农田、林地、水域等。

4. 数据验证和精度评定：对分类结果进行验证和精度评定，通常可以采用地面调查和野外验证的方法，对分类结果进行验证，并计算分类的准确度和精度。

目视解译的土地利用分类方法简单易行，适用于小尺度、高分辨率的遥感影像，但也存在主观性强、效率低、难以保证分类准确度等问题。

因此，在大尺度、多时相的土地利用分类中，往往需要结合其他辅助数据和算法，提高分类的准确度和效率。

基于eCognition 的面向对象遥感影像分割、分类及精度评价流程一、分割 1.1 创建工程创建一个新的ecognition 工程，加载遥感影像，如果有专题层，加载专题层。

1.2 多尺度分割第一次分割时基于象元的分割，后面的分割都是基于上一层的基于对象的分割，有专题层的使用专题层限制分割成形的对象。

图1.2-1 多尺度分割第一次分割基于像元T an g Sh i mi ng2012.11.20资源与环境工程学院汤世明mihSgnaT图1.2-2 之后的分割都是基于上一层影像对象层多次分割之后可以得到一个尺度列表：图1.2-3 多尺度分割图层列表二、分类2.1 创建分类体系创建需要从影像中提取的各个类别。

mihSgnaT图2.1-1 创建类别类描述可以先空着，由后面优化算法自动计算。

2.2 选择分类尺度图层选择适合某一地类的分割尺度图层。

比如本例中在400尺度下分水体、非水体。

mihSgnaT图2.2-1 选择适宜尺度图层2.3 选择样本按一定要求选择样本。

利用工具Sample Editor和Select Samples。

mihSgnaT图2.3-1 选择样本工具2.4 优化特征属性集选择要参与分类的属性，并通过属性优化器进行筛选，得出最佳的属性组合，将其应用于各个类。

图2.4-1 选择特征属性优化并将优化结果应用于最邻近分类和类描述。

2.5 分类执行分类算法。

图2.5-1 分类算法参数设置2.6 优化分类反复选样本、优化特征属性、修改参数、利用空间关系等优化分类。

三、精度评价 3.1 精度评价重新随机选择一部分样本，计算混淆矩阵。

T an g Sh i mi ng图3.1-1 eCognition 中的精度评价T an g Sh i mi ng。

gee中featurecollection分割
对于你提出的问题，我可以回答如下：
在Google Earth Engine（GEE）中，可以使用featureCollection分割来处理遥感影像数据。

featureCollection是GEE中用来存储地理要素（如矢量数据）的一种数据类型。

通过featureCollection分割，可以将遥感影像数据分割成指定的空间单位。

具体的步骤如下：
1. 首先，创建一个featureCollection对象，将需要分割的遥感影像数据存储在其中。

2. 然后，选择一个分割单元的方式，可以是栅格单元（如像素）或矢量单元（如矢量要素）。

根据选择的方式，可以在featureCollection对象上调用相应的方法进行分割。

3. 对于栅格单元的分割，可以使用像素分割的方法，通过设置分割单元的大小来控制分割结果的精度。

4. 对于矢量单元的分割，可以使用矢量要素分割的方法，如基于边界或特定属性的分割方法。

可以根据具体需求选择适当的方法进行分割。

5. 分割完成后，可以对每个分割单元进行进一步的处理，如计算各个单元的统计信息、提取特定区域的数据等。

以上就是在Google Earth Engine中使用featureCollection进行分割的方法。

希望对你有所帮助！如果还有其他问题，请告诉我。

面向对象的GEO遥感影像分类与信息提取作者：彭文石军南来源：《绿色科技》2011年第06期摘要：对GEO卫星遥感数据的特性进行了评价,并在envi zoom软件中采用边缘分割算法进行影像分割,获取影像对象,综合运用对象的光谱、空间特征和纹理特征,提取了张家界森林公园研究区域内土地覆盖与土地利用信息，对基于像素的最大似然法与这种基于对象的分类方法进行了对比分析,结果表明：基于对象分类方法,能很好地利用高分辨率卫星图片的纹理和空间特征信息,分类的总体精度比基于相元的分类方法高。

关键词：地球之眼卫星；遥感图像处理系统；面向对象收稿日期：2011-05-14作者简介：彭文（1985—），男，湖南人，硕士，助教，主要从事森林资源遥感信息应用研究。

中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1674-9944（2011）06-0203-041 引言过去40年间遥感技术有了长足的发展,具备了高光谱分辨率、高时间分辨率、高空间分辨率、多传感器、多平台、多角度对地观测能力,已经形成了三多和三高的发展局面。

2008年9月6日,美国从范登堡空军基地发射了“地球之眼”-1（GeoEye-1）多光谱成像卫星。

该卫星由“地球之眼”商业成像卫星公司研制,可提供分辨率为0.41m的黑白卫星图像和分辨率为1.65m的多光谱卫星图像,同时可提供被侦察目标的误差小于3m的定位信息。

地球之眼-1是当今世界上能力最强、分辨率和精确度最高的商业成像卫星。

一方面是我们获得的遥感图片分辨率越来越高,另一方面是人们对遥感信息的认识和利用程度远远落后于遥感信息获取的速度,造成大量资源的严重浪费,但据统计,人们用到的遥感信息仅占全部获取信息的5 %左右,而深层次的信息开发更少,这个事实极大地限制了遥感技术实际应用效果［1］。

现有的遥感处理软件大都采用传统的基于像元与统计分析的分类方法,主要包括监督分类和非监督分类。

监督分类是一种常用的精度较高的统计判决分类,在已知类别的训练场地上提取各类训练样本,通过选择特征变量、确定判别函数或判别规则,从而把图像中的各个像元点划归到各个给定类的分类方法［2］。

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。