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Abstract Segmentation of multispectral remote sensing images using active support vector ma

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Segmentationofmultispectralremotesensingimagesusingactivesupportvectormachines

PabitraMitra*,B.UmaShankar,SankarK.PalMachineIntelligenceUnit,IndianStatisticalInstitute,Kolkata700108,IndiaReceived21October2003;receivedinrevisedform26January2004Availableonline15April2004

AbstractTheproblemofscarcityoflabeledpixels,requiredforsegmentationofremotelysensedsatelliteimagesinsupervisedpixelclassificationframework,isaddressedinthisarticle.Asupportvectormachine(SVM)isconsideredforclassifyingthepixelsintodifferentlandcovertypes.Itisinitiallydesignedusingasmallsetoflabeledpoints,andsubsequentlyrefinedbyactivelyqueryingforthelabelsofpixelsfromapoolofunlabeleddata.Thelabelofthemostinteresting/ambiguousunlabeledpointisqueriedateachstep.Here,activelearningisexploitedtominimizethenumberoflabeleddatausedbytheSVMclassifierbyseveralorders.ThesefeaturesaredemonstratedonanIRS-1Afourbandmulti-spectralimage.Comparisonwithrelatedmethodsismadeintermsofnumberofdatapointsused,computationaltimeandaclusterqualitymeasure.Ó2004ElsevierB.V.Allrightsreserved.

Keywords:Imagesegmentation;Semi-supervisedlearning;Transductivelearning;Querysupportvectormachine

1.IntroductionSegmentationisaprocessofpartitioninganimagespaceintosomenonoverlappingmeaningfulhomogeneousregions.Thesuccessofanimageanalysissystemdependsonthequalityofseg-mentation.Twobroadapproachestosegmenta-tionofremotelysensedimagesaregraylevelthresholdingandpixelclassification(Richards,1993).Inthresholding(Paletal.,2000)onetriestogetasetofthresholdsfT1;T2;...;Tkgsuchthatallpixelswithgreyvaluesintherange½Ti;Tiþ1Þcon-stitutetheithregiontype.Ontheotherhandinpixelclassification,homogeneousregionsaredeterminedbyclusteringthefeaturespaceofmultipleimagebands.Multispectralnatureofmostremotesensingimagesmakepixelclassifica-tionthenaturalchoiceforsegmentation.Intheunsupervisedpixelclassificationframe-work,severalclusteringalgorithmslikesplit-and-merge(Laprade,1988),fuzzyk-means(Paletal.,2000;Cannonetal.,1986),neuralnetworksbasedmethods(BaraldiandParmiggiani,1995),scalespacetechniques(WongandPosner,1993)andstatisticalmethodshavebeenusedforthepurpose

*Correspondingauthor.Address:DepartmentofComputer

Science,IndianInstituteofTechnologyandEngineering,Kanpur208016,India.Tel.:+91-0512-259-7584.E-mailaddresses:pmitra@iitk.ac.in,pabitra_r@isical.ac.in(P.Mitra),uma@isical.ac.in(B.UmaShankar),sankar@isi-cal.ac.in(S.K.Pal).

0167-8655/$-seefrontmatterÓ2004ElsevierB.V.Allrightsreserved.doi:10.1016/j.patrec.2004.03.004

PatternRecognitionLetters25(2004)1067–1074www.elsevier.com/locate/patrecofsegmentation.Statisticalmethodsarewidelyusedinunsupervisedpixelclassificationframeworkbecauseoftheircapabilityofhandlinguncertain-tiesarisingfrombothmeasurementerrorandthepresenceofmixedpixelswhichhavecertaindegreeofmembershiptomorethanoneclass.Ageneralmethodofstatisticalclusteringisbymeansoftheexpectationmaximization(EM)algorithm(Dempsteretal.,1977)anditsvariants(PalandMitra,2002).However,theunsupervisedpixelclassificationmethodshavemanylimitations.Thenumberofclustersareoftenunknown,whichre-sultsinregionmerging/splittingandalsohinderstheinterpretationofthesegmentedimages.Also,unsupervisedmethodsmostlygenerateconvexclusters,whichleadstodegradationinsegmenta-tionquality.Theaforesaiddifficultiesdonotariseinsuper-visedpixelclassification,andseveralmethodsbasedonneuralnetworks,geneticalgorithms(BandyopadhyayandPal,2001)hasbeendevel-opedinthisframework.Recently,supportvectormachinesarebecomingpopularforclassificationofmultispectralremotesensingimages(Brownetal.,2000;Huangetal.,2002).Theprimaryprobleminsupervisedpixelclas-sificationisthepureavailabilityoflabeleddata,whichcanbeobtainedonlyfromgroundtruthsandbycostlymanuallabeling.Recently,activelearninghasbecomeapopularparadigmforreducingthedatarequirementoflargescalelearningtasks(Angluin,1988;Cohnetal.,1994).Here,insteadoflearningfrom‘randomsamples’,thelearnerhastheabilitytoselectitsowntrainingdata.Thisisdoneiteratively,andtheoutputofastepisusedtoselecttheexamplesforthenextstep.Severalactivelearningstrategiesexistinpractice,e.g.,errordriventechniques,uncertaintysampling,versionspacereductionandadaptiveresampling.Supportvectormachines(SVM)areparticu-larlysuitedforactivelearningsinceaSVMclas-sifierischaracterizedbyasmallsetofsupportvectors(SVs)whichcanbeeasilyupdatedoversuccessivelearningsteps.OneofthemostefficientactiveSVMlearningstrategyistoiterativelyre-queststhelabelofthedatapointclosesttothecurrentseparatinghyperplaneorwhichviolatesthemarginconstraintmaximally(Mitraetal.,

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基于改进Swin-Unet_的遥感图像分割方法

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ＡＳＰＰ）模块，用于提取不同尺度信息，增大感受野，
提取 更 多 细 节 信 息。其 中，Ｓｗｉｎ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ Ｂｌｏｃｋ
可以提取图像特征，Ｐａｔｃｈ Ｍｅｒｇｉｎｇ 操作的主要作用
是下采样，可以将特征图的长宽变为原来的一半，同
时通道数增加为原来的 ２ 倍。解码器部分包括了多
个残差 模块 （ Ｓｗｉｎ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ
和 异 物 同 谱 现 象 明 显 ［２］，给 遥 感 图 像 分 割 带 来 了 很大挑战。
近年来，越来越多的学者针对如何提高遥感图 像 分 割 精 度 的 问 题 展 开 了 研 究 ［３］。 阈 值 分 割 算 法 通过选取合适的阈值来实现目标和背景的分离，算 法难度小、实现简单，能够实现图像的快速分割［４］， 但对噪声比较敏感［５］，不适用于复杂场景下的遥感
１ 基于改进 ＳｗｉｎＵｎｅｔ 的遥感图像分割网络
１． １ 网络结构
本文在 ＳｗｉｎＵｎｅｔ 的基础上加以改进来实现遥
感图像分割，改进 ＳｗｉｎＵｎｅｔ 网络结构如图 １ 所示。
改进后的 ＳｗｉｎＵｎｅｔ 网络包括编码器、解码器和跳
跃连接 ３ 个部分。在编码器部分，输入图像先通过
图像分块处理（Ｐａｔｃｈ Ｐａｒｔｉｔｉｏｎ）操作，将输入图像划
基于改进 ＳｗｉｎＵｎｅｔ 的遥感图像分割方法
张 越，王 逊
（江苏科技大学 计算机学院，江苏 镇江 ） ２１２１００
摘 要：针对遥感图像数据本身存在分辨率高、背景复杂和光照不均等特性导致边界分割不连续、目标错分漏分以及
存在孔洞等问题，提出了一种基于改进 ＳｗｉｎＵｎｅｔ 的遥感图像分割方法。在编码器末端引入空洞空间金字塔池化 （Ａｔｒｏｕｓ
ＲｅｓＳｗｉｎ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ
基于特征优选的GF-6WFV影像湿地信息提取

基于特征优选的GF-6WFV影像湿地信息提取

2018年6月2日，我国发射第一颗具有红边波段的宽视场中高分辨率卫星高分六号（GF-6），该卫星携带的宽幅相机（wide field view ，WFV ）相比GF-1WFV 影像新增了红边、黄光和紫光波段。

目前距高分六号卫星升空时间较短，关于该卫星WFV 影像的应用研究还相对较少。

有学者尝试对GF-6WFV 数据在树种识别[1]、作物提取[2]等方面的应用进行了探讨，也有学者将GF-6WFV 数据应用于湿地植被提取研究，如姜怡[3]等探讨GF-6WFV 影像在三江保护区植被类型识别的最佳波段组合，但该研究仅对影像的原始波段特征进行分析，并未详细分析影像的红边波段和红边指数在湿地信息提取中的重要性。

GF-6WFV 影像在湿地信息提取中是否具有优势，其红边波段及红边指数在湿地分类中的作用还有待深入探讨。

基于特征优选的GF-6WFV 影像湿地信息提取Wetland Information Extraction from GF-6WFV MultispectralImagery Based on Feature OptimizationHUANG Bingxin 1,XU Jia 1,ZHANG Xiaotong 1,CHEN Cheng 2(1.School of Earth Sciences and Engineering,Hohai University,Nanjing 211100,China;2.Jiangsu Province Surveying &Mapping Engineering Institute,Nanjing 210013,China)Abstract:Taking the Hongze Lake wetland as the study area,we proposed an object-oriented wetland classification method based on feature op-timization,and used GF-6WFV multispectral imagery to obtain wetland information.Firstly,GF-6WFV data was preprocessed and multi-scale segmentation.Then,we extracted the characteristic variables,including spectral feature,vegetation index,water index,red edge index and tex-ture feature from GF-6WFV images,and obtained the optimal feature set by using a recursive elimination algorithm with mean decrease accu-racy (MDA).Finally,we used the object-oriented classification method to extract the wetland information based on the optimal feature paring with four different feature optimization algorithms,we found that the recursive elimination algorithm with MDA can select feature variables more effectively.We used different feature combinations in the Hongze Lake wetland to carry out six classification experi-ments.The results indicated that the overall accuracy of proposed method up to 87.43%is the highest,improving 1.55%compared with the method without feature optimization.Additionally,the two red-edge bands and red-edge indexes of GF-6WFV data play an important role in wetland classification.The research results will provide technical reference for the application of GF-6WFV multispectral images in wetland monitoring.Key words:GF-6,wetland classification,feature optimization,random forest,red-edge band（1.河海大学地球科学与工程学院，江苏南京211100；2.江苏省测绘工程院，江苏南京210013）黄冰鑫1，徐佳1*，张晓同1，陈成2收稿日期：2022-08-19。

remote sensing of enviro参考文献格式

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remote sensing of enviro参考文献格式当引用 Remote Sensing of Environment（环境遥感）杂志中的参考文献时，可以按照以下格式进行：期刊文章：[作者名字]. ([文章发布年份]). [文章标题]. Remote Sensing of Environment, 卷号, [页码范围]. DOI: [DOI链接].例如:Smith, J., Johnson, A. (2022). A study on land cover classification using remote sensing techniques. Remote Sensing of Environment, 45(2), 123-135. DOI: 10.1016/j.rse.2022.01.001.书籍章节：[章节作者名字]. ([出版年份]). [章节标题]. In [书籍作者名字/主编名字] (Eds.), [书籍标题] (pp. [页码范围]). [出版地点]: [出版社].例如:Brown, C. (2020). Remote sensing applications in environmental monitoring. In Johnson, R. (Ed.), Advances in Remote Sensing (pp. 45-68). New York: Springer.会议论文：[作者名字]. ([会议举办年份]). [文章标题]. In Proceedings of [会议名称] (pp. [页码范围]). [出版地点]: [出版社].例如:Lee, H., Kim, S. (2019). Monitoring urban heat island using remotesensing data. In Proceedings of the International Conference on Remote Sensing Applications (pp. 123-135). Paris: IEEE.请注意，上述格式仅为示例，你需要根据实际引用的文献内容进行相应的调整。

基于多光谱数据的遥感图像分类技术研究

基于多光谱数据的遥感图像分类技术研究

基于多光谱数据的遥感图像分类技术研究随着遥感技术的不断发展，多光谱遥感图像的获取变得日益普遍。

而要对这些图像进行分类，则需要借助各种遥感图像分类技术。

本文将探讨基于多光谱数据的遥感图像分类技术研究。

一、多光谱遥感图像的获取多光谱遥感图像可以获取地物在不同波段上的反射率，从而反映出地物特征。

不同波段上的数据可以用来识别地物类别，比如：植被、灌木、水体等。

多光谱遥感图像的获取一般有两种方法：1、相机法：多光谱相机有多个滤光片，分别能捕捉不同波段上的光线。

它可以拍摄出多光谱图像，并将其转成数字信号进行处理。

2、遥感卫星法：遥感卫星固定在轨道上绕地球飞行，拍摄下地球各个区域的图像。

卫星携带的多光谱传感器可以捕捉不同波段上的数据。

二、多光谱遥感图像分类技术的分类方法1、监督学习法监督学习法需要先有一些已知类别的数据样本作为训练集，通过学习这些样本的特征，然后将模型应用于新的数据中来预测它们属于哪一类别。

常用的监督学习方法包括最小距离分类法、支持向量机、决策树等。

2、非监督学习法非监督学习法并不需要已知类别的样本，而是通过识别数据中的相似性和聚类来预测它们的类别。

该方法适用于未知地区的遥感图像分类。

常用的非监督学习方法包括K均值聚类、自组织神经网络等。

三、基于多光谱数据的图像分类技术的应用多光谱遥感图像分类技术广泛应用于农业、林业、环境保护、城市规划、矿产资源管理以及军事等领域。

1、农业应用在农业领域，多光谱遥感图像分类技术可以用于监测农作物的种植状况、生长情况、病虫害情况等，并提供农作物产量预测、农民选地决策等方面的支持。

此外，还可用于动植物保护和渔业资源调查。

2、环境保护应用在环境保护领域，多光谱遥感图像分类技术可以用于监测水资源的情况、土地利用变化情况、植被覆盖情况、污染物排放等，有助于及早发现环境问题并且在确保环境保护的情况下进行开发和利用。

3、城市规划应用在城市规划应用方面，多光谱遥感图像分类技术可用于监测城市变化、规划与管理、资源的合理使用等方面，并且可用于建设、绿化和交通规划方面的支持。