第9章 面向对象的遥感影像分类

面向对象分类-

面向对象的遥感影像分类技术

同物异谱，同谱异物”会对影像分类产生的影响，加上高分辨率影像的光谱信息不是很丰富，还有经常伴有光谱相互影响的现象，这对基于像素的分类方法提出了一种挑战，面向对象的影像分类技术可以一定程度减少上述影响。本专题以ENVI中的面向对象的特征提取FX工具为例，对这种技术和处理流程做一个简单的介绍。本专题包括以下内容：●面向对象分类技术概述● ENVI FX简介● E

24.面向对象图像分类

面向对象的遥感影象分类

面向对象的遥感影象分类

摘要在面向对象的影像分类方法中，首先需要将遥感影像分割成有意义的影像对象集合，进而在影像对象的基础上进行特征提取和分类。本文针对面向对象影像分类思想的关键环节展开讨论和研究，(1) 采用基于改进分水岭变换的多尺度分割算法对高分辨率遥感影像进行分割。构建了基于高斯尺度金字塔的多尺度视觉单词，并且通过实验证明其表达能力优于经典的词包表示。最后，在词包表示的基础上

面向对象影像分类（基于样本）1、进行尺度为100的影像分割。2、在Class Hierarchy中点右键，选择Insert class，依次建立四个类：房屋、道路、湖泊、草地。3、编辑特征空间：选择菜单“Classification -> Nearest Neighbor -> Edit Standard NN Feature Space”，双击左边的特征列

监督分类和面向对象分类流程高分一号城市绿地现状调查与分析实现教程将介绍基于高分一号影像数据的城市绿地信息提取的实现步骤，下图是主要的操作流程图一首先对高分影像进行预处理，其次使用监督分类法和面向对象分类法对城市绿地进行分类，然后对分类出来的影像进行矢量化处理，最后另其在arcGIS中进行统计分析，得出武汉市城市绿地的现状，下面是具体步骤。第一章数据预处理因为

【ENVI入门系列】24. 面向对象图像分类目录1.概述2.基于规则的面向对象信息提取第一步：准备工作第二步：发现对象第三步：根据规则进行特征提取3.基于样本的面向对象的分类第一步：选择数据第二步：分割对象第三步：基于样本的图像分类4.基于规则的单波段影像提取河流信息1.概述面向对象分类技术集合临近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素，充分利用高分辨率的全色和

基于面向对象的高分影像分类研究

面向对象分类实验报告姓名：学号：指导老师：地球科学与环境工程学院一、实验目的面向对象法模拟人类大脑认知过程，将图像分割为不同均质的对象，充分利用对象所包含的信息，将知识库转换为规则特征，从而提取影像信息。因为分析的是对象而不是像元，因此我们可以利用对象丰富的语义信息，结合各种地学概念，如面积、距离、光谱、尺度、纹理等进行分析。面向对象的遥感影像分析方法与传统

面向对象的影像分类技术“同物异谱，同谱异物”会对影像分类产生的影响，加上高分辨率影像的光谱信息不是很丰富，还有经常伴有光谱相互影响的现象，这对基于像素的分类方法提出了一种挑战，面向对象的影像分类技术可以一定程度减少上述影响。本小节以ENVI中的面向对象的特征提取FX模块为例，对这种技术和处理流程做一个简单的介绍。本专题包括以下内容：∙∙●面向对象分类技术概述

遥感的面向对象分类法传统的基于像素的遥感影像处理方法都是基于遥感影像光谱信息极其丰富，地物间光谱差异较为明显的基础上进行的。对于只含有较少波段的高分辨率遥感影像，传统的分类方法，就会造成分类精度降低，空间数据的大量冗余，并且其分类结果常常是椒盐图像，不利于进行空间分析。为解决这一传统难题，模糊分类技术应运而生。模糊分类是一种图像分类技术，它是把任意范围的特征

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面向对象影像分类面向对象的影像分类是在面向对象特征提取的基础上进行的。在分类之前，必须根据需要提取的地物类别，选择合适的尺度和合适的特征，然后根据地物类别的性质，设计好分类策略和步骤。对于给出的实验数据，我们的要求是分成草地、道路、房屋和湖泊四个类，根据面向对象特征提取中的经验可以发现，在Object Features -> Layer Values ->

二○一一届毕业设计面向对象的高分辨率遥感影像分类Object-oriented Classification of high Resolution RemoteSensing images学院：地质工程与测绘学院专业：遥感科学与技术姓名：学号：指导教师：完成时间：2011年6月17日二〇一一年七月摘要高空间分辨率遥感影像使得在较小的空间尺度上观察地表细节变化

面向对象的GEO遥感影像分类与信息提取

面向对象的遥感影像分类方法