面向对象影像影像分类(改)

1、面向对象影像概述面向对象影像概述目录目录 面向对象信息提取简介：面向对象信息提取简介：一一 产生背景产生背景二二 特点及相关概念特点及相关概念三三 主要过程主要过程 面向对象影像信息提取分析面向对象影像信息提取分析 四四 发展及问题发展及问题 五五 方法方法 六六 未来趋势未来趋势面向对象分类的产生面向对象分类的产生 遥感影像的光谱，空间，时间分辨率不断遥感影像的光谱，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。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，得丰富的影像数据得不到

2、充分利用和挖掘，从而出现从而出现“数据丰富，信息贫乏数据丰富，信息贫乏”的困境。的困境。 传统分类方法是以单个像元进行分类，从传统分类方法是以单个像元进行分类，从分类技术角度看，由于受到空间分辨率的分类技术角度看，由于受到空间分辨率的制约，传统的遥感影像信息提取只能依靠制约，传统的遥感影像信息提取只能依靠像元的光谱信息，着眼于局部像元儿忽略像元的光谱信息，着眼于局部像元儿忽略邻近图斑的纹理结构等信息，造成分类进邻近图斑的纹理结构等信息，造成分类进度的降低。基于像素的分类容易产生度的降低。基于像素的分类容易产生“椒椒盐现象盐现象” 概念概念 面向对象的遥感影像分析的基本原理是根面向对象的遥感影像

3、分析的基本原理是根据像元的形状、颜色、纹理等特征，把具据像元的形状、颜色、纹理等特征，把具有相同特征的像素组成一个影像对象，然有相同特征的像素组成一个影像对象，然后根据每一个对象的特征对这些影像对象后根据每一个对象的特征对这些影像对象进行分类进行分类面向对象分类的概念及特点面向对象分类的概念及特点基于像素分类与面向对象分类飞不同基于像素分类与面向对象分类飞不同 特点：抽象性、封装性、继承性特点：抽象性、封装性、继承性 在面向对象影像分析中，抽象表现为提取在面向对象影像分析中，抽象表现为提取出遥感专题信息。封装性表现为将影像对出遥感专题信息。封装性表现为将影像对象的光谱，形状，纹理等特性进行封装

4、。象的光谱，形状，纹理等特性进行封装。而继承特性在体现在多尺度分割中，通过而继承特性在体现在多尺度分割中，通过将影像基于对象或是基于像素按照一定尺将影像基于对象或是基于像素按照一定尺度自底向上合并成不同的对象，从而建立度自底向上合并成不同的对象，从而建立起与父对象，子对象，相邻对像关系起与父对象，子对象，相邻对像关系 如下图：如下图：多尺度网络多尺度网络 the hierarchy of image objects(影像对象的层次）影像对象的层次） 对象生成与信息提取，即分割与分类。影对象生成与信息提取，即分割与分类。影像分割是首先基于对整个影像进行尺度空像分割是首先基于对整个影像进行尺度空间

5、的构建，然后再根据分割参数提取出不间的构建，然后再根据分割参数提取出不同的对象多边形。分类是根据分割得到的同的对象多边形。分类是根据分割得到的对象的属性（如光谱特征，形状特征，纹对象的属性（如光谱特征，形状特征，纹理特征等）赋予其语义信息，也就是赋予理特征等）赋予其语义信息，也就是赋予其属于哪一类地物其属于哪一类地物主要过程主要过程1.影像分割：图像分割就是把图像空间划分影像分割：图像分割就是把图像空间划分成若干个具有某些一致性属性的不重叠区域成若干个具有某些一致性属性的不重叠区域并提取出感兴趣的目标的技术和过程并提取出感兴趣的目标的技术和过程 影像分割影像分割 的一般方法的一般方法 （1）基

6、于边界的分割方法）基于边界的分割方法 先检测目标边缘点先检测目标边缘点 先确定目标边界起始点先确定目标边界起始点 （2）基于区域的分割方法）基于区域的分割方法 区域生长法区域生长法 分类合并混合法分类合并混合法 （3）多尺度分割）多尺度分割进行棋盘分割得到的结果进行棋盘分割得到的结果四叉树分割得到的结果四叉树分割得到的结果多尺度分割图像得到的结果多尺度分割图像得到的结果 2、影像分类：、影像分类：（1）模糊法）模糊法（2）决策树）决策树（3）神经网路）神经网路 .高分影像面向对象分类高分影像面向对象分类发展及问题发展及问题 In high-resolution images each pixe

7、l is not closely related to vegetation physiognomy as a whole,and vegetation always shows heterogeneity as a result of irregular shadow or shade （在高清晰度的图像，从整体来看每一个像素（在高清晰度的图像，从整体来看每一个像素 不是与植被地貌密切相关的不是与植被地貌密切相关的 ，由于不规则阴，由于不规则阴影植被总是显示异质性影植被总是显示异质性 ）方法的发展方法的发展 The most common approach used for building

8、 objects is image segmentation, which dates back to the 1970s. Around the year 2000 GIS and image processing started to grow together rapidly through object based image analysis（最常用的图像分割确定对象的方法可以追溯到（最常用的图像分割确定对象的方法可以追溯到20世纪世纪70年代。大约在年代。大约在2000年，地理信息系统年，地理信息系统和图像处理开始通过基于对象的图像分析一起和图像处理开始通过基于对象的图像分析一起迅

9、速成长）迅速成长） the term OBIA may be too broad（术语（术语OBIA可能过于宽泛可能过于宽泛 ） the author has found it necessary to complement this belief with a quantitative analysis of publications in this field, and the type of media that they appear in（笔者在这一领域的出版物进行了定量分析，来（笔者在这一领域的出版物进行了定量分析，来发现发现OBIA的发展）的发展） As expected and

10、 as repeatedly hypothesised ，the amount of scientific literature relevant to OBIA/GEOBIA has been increasing rapidly since the turn of the millennium（可用的与（可用的与OBIA相关的文献数量正在迅速增加，相关的文献数量正在迅速增加，现在，我们可以看到相关子课题不断涌现）现在，我们可以看到相关子课题不断涌现）趋势展望趋势展望 The first period of OBIA was characterised by the commercial success of new software and an increase in the number of scientific publications（面向对象分类的商业软件能够成功和有关这方（面向对象分类的商业软件能够成功和有关这方面科学出版物数量增加）面科学出版物数量增加） the advent of commercially available and easily accessible high resolution satellite data corre