基于纹理分析的高分辨率影像面向对象分类研究共3篇
基于纹理分析的高分辨率影像面向对
象分类研究共3篇
基于纹理分析的高分辨率影像面向对象分类研究1
近年来，随着计算机技术的不断发展，高分辨率卫星影像的获取越来越便捷，同时，利用这些影像进行地物分类也逐渐成为热门的研究方向之一。传统的分类方法往往采用像元级别的分类思想，在此基础上，进一步结合面向对象分类的思想，可以更好地挖掘地物的特征并进行更精确的分类。而针对高分辨率影像，面向对象分类在地物分类领域也得到了越来越广泛的应用。
在基于纹理分析的高分辨率影像面向对象分类研究中，主要包含了以下几个方面的内容：
一、纹理分析面向对象分类的基础
高分辨率影像所包含的地物信息包括了许多细节，这些细节往往不能够被传统的像元分类方法所准确表达。而纹理分析可以利用图像的局部空间信息，揭示地物的内在特征，达到更为准确的分类。因此，在高分辨率影像的面向对象分类研究中，纹理分析扮演着十分重要的角色。
在纹理分析的基础上，进一步结合面向对象分类的思想，可以将图像中的不同区域视为独立的对象，从而更好地进行分类。相比于传统的像元分类方法，面向对象分类能够更好地描述地
物的空间形态，并对小尺度的对象作出更为准确的分类。此外，面向对象分类还可以应用于不同尺度的影像，能够取得更好的分类效果。
二、基于纹理分析的影像分类方法
基于纹理分析的高分辨率影像分类方法一般包括以下步骤：首先，将高分辨率卫星影像中不同区域视为面向对象，将长、宽、高度等信息作为其属性；其次，通过纹理分析，提取出不同区域的纹理特征；最后，利用分类器对提取出的纹理特征进行分类，以达到准确的地物分类效果。
在纹理特征的提取过程中，常用的方法包括灰度共生矩阵、小波变换、gabor滤波器等。这些方法可以从不同角度提取出图
像的局部空间信息，进而有效地描述地物的纹理特征。在分类器的选择方面，由于高分辨率影像的地物复杂多样，需要根据具体的研究对象灵活选择不同的分类器，如基于支持向量机、随机森林等方法。
三、研究进展及应用前景
在基于纹理分析的高分辨率影像面向对象分类研究中，目前已经取得了一定的进展。例如，一些研究者应用基于纹理特征的SVM分类器对建筑物、水体等地物进行分类，取得了较好的分
类效果。此外，该方法还可以用于土地覆盖变化监测、城市规划等领域的应用。
基于纹理分析的高分辨率影像面向对象分类研究在地物分类领域具有重要的应用价值。相比于传统的像元分类方法，面向对象分类能够更好地描述地物的形态，并对小尺度的对象作出更为准确的分类。未来，随着计算机技术的不断发展，相关研究还会不断深入，更好地服务于城市规划、土地覆盖变化监测等领域
基于纹理分析的高分辨率影像面向对象分类研究是遥感技术中的重要研究方向。该方法能够更好地描述地物的形态，对小尺度的地物作出更为准确的分类，具有广泛的应用前景。尽管已经取得了一定的进展，但仍需要在纹理特征的提取、分类器的选用等方面进行更深入的探究。随着计算机技术的不断发展，相关研究还将得到进一步提升，为城市规划、土地覆盖变化监测等领域的应用带来更为准确和可靠的数据支撑
基于纹理分析的高分辨率影像面向对象分类研究2
随着航空遥感和卫星遥感技术的不断发展，高分辨率影像的获取变得越来越容易。因此，高分辨率影像的分类技术也变得越来越重要。一种新的高分辨率影像分类方法是基于纹理分析的面向对象分类技术。
传统的遥感图像分类技术主要是基于像素，即根据像素的灰度值来进行分类。但是，这种分类方法存在一些缺点。例如，在像素级别上做分类，很难从整体上理解图像，而且很容易受到噪声的影响。此外，像素级别的分类方法不能很好地区分同一类别中不同空间尺度上的不同对象。为了克服这些问题，面向对象的图像分类技术应运而生。
面向对象的图像分类技术通过将图像分割成不同的面向对象，再根据这些对象的特征来进行分类。这种分类方法不仅能够减少噪声的影响，还可以更好地理解图像。同时，面向对象的分类方法还能够在同一类别中区分不同空间尺度上的不同对象。
基于纹理分析的面向对象分类技术是一种比较新的分类方法。它主要是基于纹理特征来进行分类。纹理可以用来描述一种物体或者场景的质地和形态。因此，纹理可以提供一些有用的信息来帮助分类。
基于纹理分析的面向对象分类技术有两个主要的步骤。第一步是将图像分割成不同的面向对象。通常，这个过程需要使用一些聚类算法来对图像进行分割。例如，K-means聚类算法和区
域生长算法等。在这个步骤中，分割的结果需要满足几个条件：每个面向对象应该是连续的，每个面向对象应该有一个单一的类别，并且每个面向对象应该具有相似的纹理特征。
第二步是通过纹理特征来进行分类。在这个过程中，需要提取每个面向对象的纹理特征，例如灰度共生矩阵和小波变换等。然后，使用一些分类算法来对这些特征进行分类。例如，支持向量机和随机森林等。
基于纹理分析的面向对象分类技术有很多的优点。这种分类方法能够克服传统像素级别分类方法的一些缺点，例如容易受噪声的影响和无法区分不同空间尺度上的不同对象。基于纹理分析的面向对象分类技术还能够提供丰富的纹理信息来帮助分类，从而提高分类的准确度。此外，这种分类方法还能够在不同的
空间尺度上进行分类，从而可以更好地理解和分析图像数据。
在实际应用中，基于纹理分析的面向对象分类技术已经被广泛地应用于各种领域。例如，农业、林业、城市规划和环境保护等领域。这种技术能够帮助我们更好地理解和管理这些领域中的数据，从而为人们的生活和工作带来更多的便利。
总之，基于纹理分析的面向对象分类技术是一种比较新的高分辨率影像分类方法。它能够克服传统像素级别分类方法的一些缺点，提供丰富的纹理信息来帮助分类，从而提高分类的准确度。在未来，这种分类技术还有很大的发展空间，并将在越来越多的领域中得到广泛应用
基于纹理分析的面向对象分类技术是一种非常有效和广泛应用的高分辨率影像分类方法。它已经在许多领域取得了成功应用，包括农业、林业、城市规划和环境保护等。这种分类技术能够克服传统像素级别分类方法的一些缺点，提供丰富的纹理信息来帮助分类，从而提高分类的准确度。未来，随着技术的不断进步和应用范围的拓展，这种分类技术将继续发挥重要作用，帮助我们更好地理解和管理各种领域中的图像数据，为人们的生活和工作带来更大的便利
基于纹理分析的高分辨率影像面向对象分类研究3
基于纹理分析的高分辨率影像面向对象分类研究
随着卫星遥感技术的不断发展，高分辨率遥感影像已经成为了土地利用/覆盖变化研究、城市化过程监测和环境保护等领域
的重要数据来源。然而，由于遥感影像具有多光谱、多分辨率
和高数据维度等不同于传统数据的特点，传统的基于像元的分类方法已经难以满足对地物类型精细化、多尺度、多层次等要求。面向对象分类方法应运而生，具有空间和语义信息丰富、高效准确和易于表达等特点。因此，研究高分辨率影像面向对象分类方法具有重要理论和实际应用价值。
纹理是遥感影像分类的重要特征参数之一，不仅包含了地物表面形态和结构信息，还能反映地物的粗糙度、颜色和纹理等方面的特征。因此，纹理分析是高分辨率遥感影像面向对象分类研究中的一个重要环节。常见的纹理分析方法包括灰度共生矩阵、小波分析、Gabor滤波、纹理方向直方图等，其中，灰度
共生矩阵是应用最为广泛的方法之一。
基于纹理分析的高分辨率影像面向对象分类流程大致包括以下几个步骤。首先，利用影像预处理算法对遥感影像进行无噪点、无云、无阴影等处理。接着，依据对地物的先验知识和目标分类要求，选择合适的纹理分析方法，提取适当的纹理参数。然后，采用图像分割算法将影像分割成多个同质性的图像对象。在此基础上，利用提取的纹理参数和形态学信息等特征参数，对图像对象进行特征提取和有效度评价。最后，以所提取的特征参数为依托，采用选定的分类算法对影像对象进行分类，得到所需的地物类型结果。
在实际应用中，基于纹理分析的高分辨率影像面向对象分类方法已经得到了广泛的应用。例如，在城市绿地和水体分类中，采用基于灰度共生矩阵的纹理分析方法，可以有效地分离出城市中不同类型的绿地和水体。在土地利用/覆盖变化研究中，
采用基于小波变换的纹理分析方法，可以有效地提取出土地不同层次的信息。同时，基于纹理分析的高分辨率影像面向对象分类方法还可应用于生态环境监测、地质资源勘探、交通运输等领域。
总之，基于纹理分析的高分辨率影像面向对象分类研究具有重要的理论意义和实际应用价值。未来，随着遥感影像分辨率与覆盖面积的不断扩大，基于纹理分析的高分辨率影像面向对象分类方法也将不断优化和完善，为地球科学研究和社会经济发展作出更大的贡献
基于纹理分析的高分辨率影像面向对象分类方法已经成为遥感图像分类研究的重要分支之一。通过对纹理特征的提取和分类算法的优化，可以实现对地物信息的精准提取和分类。在城市绿地、土地利用以及生态环境监测等领域得到了广泛应用。未来，该方法将进一步优化和完善，并为地球科学研究和社会经济发展做出更大的贡献
影像信息提取之——面向对象特征提取
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 ● ENVI FX操作说明 1、面向对象分类技术概述 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多光谱数据的空间，纹理，和光谱信息来分割和分类的特点，以高精度的分类结果或者矢量输出。它主要分成两部分过程：对象构建和对象的分类。 影像对象构建主要用了影像分割技术，常用分割方法包括基于多尺度的、基于灰度的、纹理的、基于知识的及基于分水岭的等分割算法。比较常用的就是多尺度分割算法，这种方法综合遥感图像的光谱特征和形状特征，计算图像中每个波段的光谱异质性与形状异质性的综合特征值，然后根据各个波段所占的权重，计算图像所有波段的加权值，当分割出对象或基元的光谱和形状综合加权值小于某个指定的阈值时，进行重复迭代运算，直到所有分割对象的综合加权值大于指定阈值即完成图像的多尺度分割操作。 影像对象的分类，目前常用的方法是“监督分类”和“基于规则（知识）分类”。这里的监督分类和我们常说的监督分类是有区别的，它分类时和样本的对比参数更多，不仅仅是光谱信息，还包括空间、纹理等对象属性信息。基于规则（知识）分类也是根据影像对象的属性和阈值来设定规则进行分类。 表1为三大类分类方法的一个大概的对比。
面向对象遥感影像分类技术研究的开题报告
面向对象遥感影像分类技术研究的开题报告 1.课题背景 遥感影像分类一直是遥感应用的主要领域之一，其分类精度对于土地利用/覆盖等地学研究和环境监测具有重要意义。近年来，随着计算机科学与技术的不断发展，机器学习和深度学习等技术在遥感影像分类中得到了广泛应用，但是，在图像分类时如何保证分类精度和分类速度仍然是一个挑战。 同时，面向对象的遥感影像分类是一种新的遥感影像分类方式。相比于传统的像元级分类方式，面向对象的分类依据图像中的对象，这些对象由一组像素表示，并包含一组属性。这种分类方式可以更好地考虑地物的空间上下文关系，提高分类的精度和准确性。 2.研究内容 本研究旨在提出一种基于面向对象的遥感影像分类技术，该技术将计算机视觉中的目标检测和图像分割技术应用于遥感影像分类中。具体研究内容包括： （1）通过目标检测技术检测出遥感影像中所有感兴趣的区域。 （2）对感兴趣区域进行图像分割，将每个区域划分为包含一个或多个对象的图像块。 （3）提取每个对象的特征，包括形状、颜色、纹理等等。 （4）基于机器学习和深度学习算法，将提取的特征与类别标签进行匹配，实现遥感影像的自动分类。 3.研究意义 本研究的成果将具有以下意义： （1）提高遥感影像分类的精度和准确性。
（2）自动识别和分类遥感影像中的复杂地物，提高分类的时效性和效率。 （3）对于土地利用/覆盖等地学研究和环境监测具有重要意义。 4.研究方法和技术路线 本研究采用以下技术和方法： （1）目标检测算法，如Faster R-CNN和YOLO等。 （2）图像分割算法，如基于区域的分割算法和基于像素的分割算法等。 （3）特征提取算法，如HOG、LBP和CNN等。 （4）分类算法，如支持向量机、随机森林和深度神经网络等。 本研究的技术路线如下： （1）收集并准备训练数据集。 （2）设计并实现遥感影像分类系统。 （3）对遥感影像进行目标检测和图像分割。 （4）提取每个对象的特征，并进行特征选择和降维。 （5）训练分类器，并对分类器进行优化和调参。 （6）对测试数据进行分类并评估分类结果。 5.研究进度安排 本研究计划在两年内完成，按照以下进度安排： 第一年： （1）调研相关技术和方法。 （2）收集并准备训练数据集。 （3）设计并实现遥感影像分类系统。
基于纹理分析的高分辨率影像面向对象分类研究共3篇
基于纹理分析的高分辨率影像面向对 象分类研究共3篇 基于纹理分析的高分辨率影像面向对象分类研究1 近年来，随着计算机技术的不断发展，高分辨率卫星影像的获取越来越便捷，同时，利用这些影像进行地物分类也逐渐成为热门的研究方向之一。传统的分类方法往往采用像元级别的分类思想，在此基础上，进一步结合面向对象分类的思想，可以更好地挖掘地物的特征并进行更精确的分类。而针对高分辨率影像，面向对象分类在地物分类领域也得到了越来越广泛的应用。 在基于纹理分析的高分辨率影像面向对象分类研究中，主要包含了以下几个方面的内容： 一、纹理分析面向对象分类的基础 高分辨率影像所包含的地物信息包括了许多细节，这些细节往往不能够被传统的像元分类方法所准确表达。而纹理分析可以利用图像的局部空间信息，揭示地物的内在特征，达到更为准确的分类。因此，在高分辨率影像的面向对象分类研究中，纹理分析扮演着十分重要的角色。 在纹理分析的基础上，进一步结合面向对象分类的思想，可以将图像中的不同区域视为独立的对象，从而更好地进行分类。相比于传统的像元分类方法，面向对象分类能够更好地描述地
物的空间形态，并对小尺度的对象作出更为准确的分类。此外，面向对象分类还可以应用于不同尺度的影像，能够取得更好的分类效果。 二、基于纹理分析的影像分类方法 基于纹理分析的高分辨率影像分类方法一般包括以下步骤：首先，将高分辨率卫星影像中不同区域视为面向对象，将长、宽、高度等信息作为其属性；其次，通过纹理分析，提取出不同区域的纹理特征；最后，利用分类器对提取出的纹理特征进行分类，以达到准确的地物分类效果。 在纹理特征的提取过程中，常用的方法包括灰度共生矩阵、小波变换、gabor滤波器等。这些方法可以从不同角度提取出图 像的局部空间信息，进而有效地描述地物的纹理特征。在分类器的选择方面，由于高分辨率影像的地物复杂多样，需要根据具体的研究对象灵活选择不同的分类器，如基于支持向量机、随机森林等方法。 三、研究进展及应用前景 在基于纹理分析的高分辨率影像面向对象分类研究中，目前已经取得了一定的进展。例如，一些研究者应用基于纹理特征的SVM分类器对建筑物、水体等地物进行分类，取得了较好的分 类效果。此外，该方法还可以用于土地覆盖变化监测、城市规划等领域的应用。
面向对象的影像分析采用多尺度分割技术生成有意义的多边形对象
面向对象的影像分析采用多尺度分割技术生成有意义的多边形对象，以影像对象为信息提取的基本单元，运用模糊数学分类方法实现类别信息的自动提取。与传统的基于像元的影像处理方法相比较，面向对象的影像信息提取的基本处理单元是影像对象，而不是单个的像元。对每一种面向对象的影像处理方法来说，成功的影像分割都是必要的前提，分害d结果的好坏将直接影响模糊分类结果的精度，因此影像分割至关重要。本章主要分析和研究这种面向对象的多源影像多尺度分割技术，即影像对象的多尺度构建技术。面向对象的遥感影像分析的基本原理是根据像元的形状、颜色、纹理等特征，把具有 相同特征的象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进行分类。面向对象影像分析有两个独立的模块:对象生成与信息提取。对象生成是采用分割技术生 成属性信息不同的影像对象的过程，因此很多文献中称为影像分割，在图像处理领域中常称为图像分割或图象分割。影像分割是经过两个步骤完成的:首先对整个影像进行尺度空 间的构建，即根据所预设的尺度分割参数将影像中的像元划分为不同亮度值的区域，然后再根据其他的分割参数提取出不同的对象多边形。对每一种面向对象的影像处理方法来说，成功的影像分割都是必要的前提。影像分割及基于分割的要素提取、特征提取和参数测量等将原始影像转化为更抽象更 紧凑的形式，使得更高层次的影像分析和理解成为可能。影像分割的方法也就非常之多，下面介绍三类与遥感应用密切相关的影像分割方法:边缘检测方法、特征空间聚类法、区 域提取方法。2.2.2边缘检测方法 基于边缘检测的影像分割方法是先利用不同区域间像元灰度不连续的特点检测目标的边缘点，然后组成目标的边界实现分割。边缘检测可分为并行边缘检测和串行边缘检测，常用的方法有微分算子法和串行边缘检测算法。影像中相邻的不同区域间总存在边缘，边缘处像元的灰度不连续可通过求导数来检测到。如一阶微分算子有Roberts } 1'rewitt和Sobel 算子，二阶微分算子有Laplace和Kirsh算子等。在实际应用中各种微分算子常用小区域模板来表示，微分运算是利用模板与影像卷积来实现。这些算子对噪声敏感，只适合于噪声较小不太复杂的影像。Log算子和canny算子是具有平滑功能的二阶和一阶微分算子，边 缘检测效果好。串行边界查找法是先检测边缘再串行连接成闭合边界的方法，这种方法在很大程度上受到起始点影像[23]0 这种分割方法适合处理区域内部移植性高而且边界变化明显的情况，尤其适合对特定目标的提取。但是边缘检测只使用了局部信息，难以保证分割区域内部的颜色一致，且不容易产生连续的封闭区域轮廓[39] 2.2.3特征空间聚类法 基于特征空间聚类的影像分割方法是将影像空间中的像元用对应的特征空间目标点 表示，根据它们在特征空间的聚集对特征空间进行分割，然后将它们映射回原影像空间，得到分割结果。如果以像元的灰度值为特征，灰度直方图代表特征空间，用闽值将特征空间划分开，把得到的特征类映射回影像空间实现分割，这种算法也称之为闽值分割法[23]e 除像元灰度值外，其它的影像特征也可以用于聚类，常用的有K一均值聚类法、模糊K一均 值聚类法[24], ISODATA聚类法[zs]等。 特征空间聚类法比基于边缘检测的方法更抗噪声，但由于不能完全利用影像像元空间分布的信息，该方法也会导致产生影像空间不连通的分割区域，而且该方法在像元聚类迭代时运算复杂度较大[[23]e2.2.4区域提取方法 基于区域的影像分割方法有两种基本形式，一种是从单个像元出发，逐步合并以形成所需的分割结果，另外一种是从整景影像出发，逐渐分裂切割为满足条件的分割区域。当然实际应用中多数的算法是这两种思路的综合运用。区域生长和分裂合并法是两种典型的 区域特征分割方法。
基于面向对象的高分辨率遥感影像变化检测方法研究共3篇
基于面向对象的高分辨率遥感影像变化检测方法研究共3篇 基于面向对象的高分辨率遥感影像变化检测方法研究1 基于面向对象的高分辨率遥感影像变化检测方法研究 随着遥感技术的不断发展，高分辨率遥感影像的获取越来越方便，同时遥感影像变化检测也受到了越来越多的关注。如何有效地检测出遥感影像中的变化是遥感研究中的重要课题之一。本文将介绍一种基于面向对象的高分辨率遥感影像变化检测方法。 基于面向对象的遥感影像解译是将遥感影像数据转化为实际物理对象的过程。这种方法将影像数据划分为不同的对象，例如建筑物、道路、水体等，然后对这些对象进行分类、分析和识别等操作。与传统的像元级处理相比，这种方法能够更好地保留地物边缘和细节信息，并且能够减少遥感影像中的噪声。 本文所提出的基于面向对象的高分辨率遥感影像变化检测方法主要分为以下几个步骤：对象提取、对象比较和变化检测。首先，对两幅遥感影像进行对象提取。我们使用了一种分层聚类算法来提取遥感影像中的对象。这种算法可以自动确定对象的数目和形状，并且可以很好地处理边缘模糊的物体。 接着，对两个时刻的遥感影像中的相同对象进行比较。我们提出了一种基于对象间交集比率的相似度度量方法。这种方法将
两个对象的相似度定义为它们的交集面积与它们的并集面积之比。这种方法能够很好地解决遥感影像中遮挡和光照变化等问题，并且能够更好地匹配相似的对象。 最后，我们使用了一个简单而有效的阈值法来检测遥感影像中的变化。这个阈值可以根据用户的要求进行调整。如果两个对象的相似度小于这个阈值，我们就认为它们之间发生了变化。同时，我们也考虑了一些其他因素的影响，例如边缘变化和噪声等。 我们在高分辨率遥感影像上对这种方法进行了测试，结果表明，这种方法能够很好地检测遥感影像中的变化，并且能够保留地物的细节信息。与传统的像元级处理方法相比，基于面向对象的方法能够更好地处理复杂的地物结构，并且能够提高变化检测的准确性。 综上所述，本文提出了一种基于面向对象的高分辨率遥感影像变化检测方法。这种方法能够更好地处理遥感影像中的噪声和复杂地物结构，并且能够提高变化检测的准确性。这种方法可以应用于城市规划、环境监测等遥感应用领域 本文提出的基于面向对象的高分辨率遥感影像变化检测方法，在处理复杂地物结构和噪声方面表现出色，能够准确地检测遥感影像中的变化，并保留地物细节信息。与传统的像元级处理方法相比，该方法具有更高的准确性和适用性，在城市规划、环境监测等领域具有广泛应用前景 基于面向对象的高分辨率遥感影像变化检测方法研究2
遥感科学与技术毕业论文 城市园林绿地信息提取研究
城市园林绿地信息提取研究 摘要 目前，随着科学技术不断的发展，高分辨率影像成为研究的主流影像，遥感技术也在社会各层面的研究领域得到广泛的应用。近几年中，城市遥感，作为一种全新的技术手段被提出，尤其是在城市规划中发挥其重要作用。实时、正确、高质量的对城市园林绿地内容进行动态监测，是城市化拓展进程中所要面临的问题之一。高分辨率影像的发展使得基于像素级分类的方法的准确度达不到满意的效果。为此面向对象分类方法技术的提出，使得影像对象成为最小分类单元，同时结合光谱、纹理、形状等特性对信息进行提取，一定是的程度上，大大提高了高分影像分类提取研究中的准确度与效率。 本文以eCognition软件为处理平台，以哈尔滨城区部分影像为例，采用高分一号影像数据为数据源，应用面向对象多尺度分割分类技术，对城市园林草地信息展开提取工作，并结合已有成果对信息提取开始精度分析与评定。 关键词：面向对象；多尺度分割；高分辨率；eCognition；园林绿地；信息提取
ABSTRACT At present, with the development of science and technology constantly, high resolution images has become the mainstream in the research, remote sensing technology in every aspect of the field also has been widely used. Remote sensing is put forward that remote sensing technology in recent years, the city planning played an important role in the city. Real-time, accurate, high quality to carry on the dynamic test, the urban landscape green space information is one of the problems facing in the process of urbanization. To the building of the high resolution image classification method based on pixels, the accuracy of less than satisfactory results, object-oriented classification method is proposed so that the classification of the video object as the minimum unit, at the same time, combined with the spectrum, texture and shape features for information extraction, greatly improve the high score to extract image classification accuracy and efficiency. This paper by eCognition software for processing platform, in Harbin city part of the image, for example, uses the high score 1 image data as date sources, using object-oriented multi-scale segmentation classification techniques, the urban landscape green space information is extracted, and combining with the existing data on the extracted information accuracy analysis and evaluation. Key words:object-oriented; Multi-scale segmentation; high-resolution; eCognition; garden green space; information extraction
高分辨率卫星遥感数据的图像分类与目标检测算法研究
高分辨率卫星遥感数据的图像分类与目标检 测算法研究 随着遥感技术和数据获取手段的不断升级，高分辨率卫星遥感数据已广泛应用于土地利用、林业、气象、地质、军事等行业。然而，如何快速、准确地从海量遥感数据中提取信息，成为了遥感遥测技术研究的热点问题之一。本文主要探讨高分辨率卫星遥感数据的图像分类与目标检测算法研究，以期为相关领域的研究者提供一些思路和借鉴。 一、高分辨率卫星遥感数据的特点 高分辨率卫星遥感数据具有高空间分辨率、较大的覆盖范围、多波段多分辨率和多光谱信息等特点。其中，高空间分辨率是指卫星在拍摄地面目标时，每像素所表示的地面实际尺寸很小，可达到几十厘米甚至数厘米级别，因此可以更加清晰地反映地表物体的形态、纹理等细节特征。而较大的覆盖范围则意味着该数据可以更全面地反映地球表面的信息。同时，多波段多分辨率和多光谱信息可用于对地面物体进行不同角度的观测和计算，进而得到更加全面的信息。 二、高分辨率卫星遥感数据的图像分类技术 高分辨率卫星遥感数据的图像分类技术是指将遥感图像像素点根据其属性分为不同的类别，实现对图像信息的自动化处理。常见的分类方法主要包括像元法、对象法和混合法等。 1.像元法 像元法是指以像元为基本分类单元，根据其反射率、光谱响应等特征，将其划分到不同的类别。该方法操作简单，易于实现，但对光谱信息要求较高，分类精度有限。
2.对象法 对象法是将像元群体作为对象，通过挖掘对象之间所具有的空间、纹理等属性，将它们分类到不同的类别中。该方法充分利用了高分辨率卫星遥感数据中的细节信息，分类精度较高，但相对复杂。 3.混合法 混合法是将像元法和对象法相结合，通过像元法提取基本信息，再通过对象法 优化分类结果。该方法相对均衡，也较为复杂。 三、高分辨率卫星遥感数据的目标检测技术 高分辨率卫星遥感数据的目标检测技术是指对遥感图像中的目标进行自动化检测，如建筑、道路、水体等。目标检测技术可以进一步获取各种信息和空间分布规律，有利于其他领域的研究。 1.基于特征的目标检测方法 基于特征的目标检测方法是指利用图像特征来实现目标检测，主要包括模板匹 配法、边缘检测法、纹理特征法和颜色特征法等。其中，模板匹配法是最常用的方法之一，通过根据已知的目标特征区域，利用相关系数、互相关等方法寻找目标在图像中的位置。 2.基于深度学习的目标检测方法 随着人工智能技术的发展，基于深度学习的目标检测方法也逐渐成为主流。该 方法通过神经网络等技术，对遥感图像进行分类识别和目标检测。以物体检测算法YOLO为例，其通过卷积神经网络对图片进行多尺度处理，寻找目标位置和大小，再通过阈值、置信度等方法进行分类。该方法较为精准和快速，但对硬件要求较高。 四、结论与展望
基于高分辨率遥感影像的土地利用分类技术研究
基于高分辨率遥感影像的土地利用分类技术 研究 近年来，高分辨率遥感影像得到了广泛应用。土地利用分类技术在人类社会的农业生产、自然资源管理、城市规划等领域有重要的应用价值。然而，由于土地利用类型的多样性以及地表覆盖变幻的复杂性，土地利用分类技术的应用面临着挑战。 1. 研究背景 土地利用分类需要使用遥感影像数据，将不同的地表类型划分为不同的分类。随着遥感技术的不断发展，高分辨率遥感影像已经成为土地利用分类的主要数据来源。高分辨率遥感影像能够提供高精度的地表信息，能够传达出土地的形态、纹理、色彩、层次等方面的信息，从而为土地利用分类提供了更丰富更细致的数据支持。高分辨率遥感影像具有以下特点： （1）高空间分辨率。高分辨率遥感影像的空间分辨率在米级别以上，能够识别出更细微的地表信息，从而更加精准地识别和分类土地利用类型。 （2）多频段信息。高分辨率遥感影像能够捕捉地表的多频段信息，如不同波段的反射率、辐射率等，这对于土地利用分类具有重要的意义。
（3）高精度模型。高分辨率遥感影像能够生成高精度的数字地面模型，为土地利用分类提供了更加精确的高度信息。 因此，基于高分辨率遥感影像的土地利用分类技术具有更好的分类精度、更丰富的地物信息和更强的应用价值。 2. 土地利用分类技术的研究方法 土地利用分类技术主要分为两类：基于像元和基于对象。基于像元的土地利用分类技术是将遥感影像中每个像素点的反射率数据作为分类的基础，通过像元的数值特征进行分类。而基于对象的土地利用分类技术是通过划分出地物的几何体，依据几何体内的特征和相互关系进行分类。 2.1 基于像元的土地利用分类技术 基于像元的土地利用分类技术主要应用于单一类型的土地利用分类，如水体、森林等。该方法的基础是像元的反射率信息，采用统计学方法或人工神经网络等机器学习算法对反射率数据进行分类。它的优点是对噪声的影响较小，且分类速度较快。但缺点是只能反映单一类型的信息，无法解决多类别分类问题。 2.2 基于对象的土地利用分类技术 相对于基于像元的土地利用分类技术，基于对象的土地利用分类技术应用更加广泛。该方法主要通过提取地物的几何形状、纹
面向对象的遥感图像分类方法在测绘中的应用
面向对象的遥感图像分类方法在测绘中的应 用 遥感技术是一种能够获取地球表面信息的技术手段，在测绘领域中有着广泛的 应用。随着计算机科学技术的发展，面向对象的遥感图像分类方法也被引入到测绘中，为地图制图和地理信息系统的建设提供了更加精确和高效的方案。 一、遥感图像分类 遥感图像分类是遥感技术的核心应用之一，它是将遥感图像中的像素点根据其 反射率、辐射亮度等特征进行分类，从而得到具有不同类别的地物信息。传统的遥感图像分类方法主要基于像素级的分类，即将图像中的每个像素点单独进行分类，这种方法容易受到噪声影响，分类结果不够准确。而面向对象的遥感图像分类方法则能够克服这些问题。 二、面向对象的遥感图像分类方法 面向对象的遥感图像分类方法是基于图像中的对象进行分类的一种方法，它将 图像中的像素点组合成不同的对象，然后根据对象的形状、纹理、光谱等特征进行分类。相比于像素级的分类方法，面向对象的方法能够更好地保留地物的空间结构信息，提高分类的准确性和稳定性。 面向对象的遥感图像分类方法包括以下几个关键步骤。首先是图像分割，将遥 感图像分割成不同的对象。常用的分割方法有基于区域的分割方法和基于边界的分割方法，其目的是将图像分解成较小的、空间连续的对象。接下来是对象特征提取，通过计算对象的形状、纹理、光谱等特征来描述对象。常用的特征提取方法有灰度共生矩阵、纹理特征、主成分分析等。然后是分类器的训练和模型的建立，根据已经分类好的样本数据，训练分类器来对新的对象进行分类。常用的分类器有支持向
量机、随机森林等。最后是分类结果的验证和评价，通过对分类结果进行验证和评价，来判断分类方法的准确性和可靠性。 三、面向对象的遥感图像分类在测绘中的应用 面向对象的遥感图像分类方法在测绘中有着广泛的应用。首先，它能够提高地图制图的精度和效率。传统的地图制图方法往往依靠人工解译遥感图像来获取地物信息，这种方法效率低下且容易出现误差。而面向对象的方法能够通过计算机自动解译遥感图像，大大提高了地图制图的效率，并且分类结果更加准确。 其次，面向对象的遥感图像分类方法还可以应用于城市规划和土地利用管理。通过对遥感图像的分析和分类，可以获取城市土地利用的信息，为城市规划和土地管理提供科学依据。例如，可以通过对遥感图像中的建筑物、道路等进行分类，来获取城市建设的信息，并辅助城市规划。 此外，面向对象的遥感图像分类方法还可以应用于环境保护和资源管理。通过对遥感图像进行分类，可以获取自然资源的分布情况和环境变化的信息，从而为环境保护和资源管理提供参考。例如，可以通过对遥感图像中的植被、水域等进行分类，来了解自然资源的分布情况，并进行合理的规划和管理。 总而言之，面向对象的遥感图像分类方法在测绘中具有重要的应用价值。它能够提高地图制图的精度和效率，辅助城市规划和土地管理，以及促进环境保护和资源管理。随着计算机科学技术的不断发展，面向对象的遥感图像分类方法将在测绘领域中发挥更加重要的作用，并为地图制图和地理信息系统的建设提供更加精确和高效的解决方案。
面向对象的图像分割技术研究
面向对象的图像分割技术研究 图像分割技术是计算机视觉领域的重要研究方向之一，其主要目的是将一幅图像划分成若干个具有独立含义的区域，从而方便进一步分析和处理。目前，面向对象的图像分割技术成为了研究的热点之一，其优点在于能够识别并提取出感兴趣的物体，并将其具象化成为一个个独立的对象，进而利于人类处理和理解。 面向对象的图像分割技术的基本思想是，首先对图像进行一定的预处理，如滤波、边缘检测等，以便更好地进行后续的特征提取；接着，利用一些特征描述子，如纹理、颜色、形状等，对图像进行特征提取，进而利用一些分类或聚类算法，如支持向量机、神经网络、k-means等，将图像划分成若干个独立的对象。在这个过程中，需要考虑到一些关键的问题，如特征选择、分类器构建、参数优化等，需要针对不同的场景进行合理的选择和调整。 目前，面向对象的图像分割技术已经被广泛应用在医学图像分析、遥感图像解译、人脸识别、视频监控等领域，具有广阔的应用前景和重要的意义。 其中，医学图像分析是面向对象的图像分割技术的重要应用领域之一。在医学图像分析中，需要将图像中的各种组织、细胞、器官等独立的物体分开，并进行形态学、纹理学、颜色学等方面的分析，以便为医学研究和临床诊断提供更加精准的实验数据和诊断基础。例如，图像分割技术可以帮助对肿瘤、癌症等疾病的诊断和治疗起到重要的作用。 遥感图像解译是面向对象的图像分割技术的另一个重要应用领域。在遥感图像解译中，需要将图像中的各种地形、植被、建筑物等独立的物体分开，并进行三维模型、分布、分类等方面的分析，以便为城市规划、资源管理、环境监测等提供更加精准的数据和信息。例如，图像分割技术可以帮助计算海拔、坡度、方位角等地理空间信息，进而为地震、气象、灾害等提供更加精准的预测和预警。
基于变差函数的SAR图像分类方法
基于变差函数的SAR图像分类方法 作者：薛寒刘正堂马光圆王军 来源：《现代电子技术》2013年第06期 摘要：目前，在对合成孔径雷达（SAR）图像的处理和分类技术中，基于纹理特征的分类方法已取得了良好的效果。在此研究了新兴的基于变差函数的图像纹理分类方法。讨论了变差函数的概念、原理及应用变差函数的图像分类方法，并推导了相应的快速递推计算方法。实验表明，基于变差函数的纹理分析方法在SAR图像分类中不仅取得了良好的效果，而且具有较高的计算效率。 关键字：合成孔径雷达；图像分类；纹理特性；变差函数 中图分类号： TN919⁃34 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X（2013）06⁃0093⁃04 0 引言 合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）因其成像的高分辨、全天候特性而在各领域得到了广泛应用[1]，对SAR图像的分类技术在军用和民用领域都具有十分重要的意义。目前SAR图像分类的重要方法多是基于纹理分析的方式，提取纹理特征的经典方法很多，M.Haralick已作了较为全面的总结[2]，基本上可归纳为统计法、结构法、模型法和空间/频率域联合分析法等4类，它们有着各自的特点和不足。本文将讨论利用变差函数对图像进行分类的方法。变差函数是从描述图像空间相关性的角度刻画纹理。对于大幅面SAR图像而言，在利用变差函数分类法分析图像纹理特征时存在大量的冗余计算，若采用合理的算法设计，可以在很大程度上提高计算效率。 1 变差函数纹理分析的基本原理 2 基于变差函数的SAR图像分类方法 2.1 变差函数在图像纹理分析中的应用 在SAR图像中，建筑区灰度变化剧烈，而植被、水域等区域灰度变化相对较小，两种区域在非相似性上有较大的差异，这是通过纹理特征分析区分建筑区和非建筑区的依据。 变差函数用于纹理分析通常有以下2种方式： （1）从1开始，递增取一系列离散间距，对每个间距值计算各加窗像素点的变差函数值，构成纹理特征矢量并以此作为分类依据。这种方式计算步骤简单，缺陷是需要较大的计算量来确保分类性能。
基于高分辨率影像的流域土地利用类型的提取——以乡宁县红土沟流域为例
基于高分辨率影像的流域土地利用类型的提取——以乡宁县 红土沟流域为例 南锋;张小英 【摘要】从高分辨率影像提取流域土地利用类型分类方法入手,介绍了面向对象的遥感分类方法及其在高分辨率遥感影像分类中的应用优势,并以ENVI软件的面向对象分类模块为基础平台,实现了利用SPOT5高分辨率遥感影像对乡宁县红土沟流域土地利用类型的提取.结果表明,面向对象的遥感分类方法在高分辨率遥感影像分类中具有很高的精度,是一种行之有效的高分辨率遥感分类方法.%Starting with the extraction of the basin land use classification from the high-resolution remote sensing image, the classification of remote sensing based on object-oriented method and the application advantages in the classification of the high-resolution remote sensing image were introduced. Besides, the object-oriented module of ENVI soft was used, we achieved the land use classification extraction of Hongtugou Basin by use of SPOT5 remote sensing image. The results showed that the method of object-oriented classification was of high precision in the high-resolution remote sensing image, and it was an effective approach to high-resolution remote sensing classification. 【期刊名称】《山西农业科学》 【年(卷),期】2011(039)008 【总页数】5页(P890-893,907)
面向对象分类法arcgis
面向对象分类法arcgis 面向对象分类法（Object-Oriented Classification，OOC）是将遥感数据像素根据物体或地物类型进行分类的方法。OOC分类法在遥感数据处理和应用中广泛使用，尤其是在地物覆盖类型分类方面。ArcGIS是一款著名的GIS软件，它支持多种分类法。本文将介绍面向对象分类法在ArcGIS中的应用。 一、面向对象分类法基本概念 面向对象分类法是一种“基于物体”而不是基于像元的分类方法，它将像素组合成具有物理意义的物体（对象），例如建筑物、道路、水体等，然后再将这些物体分类为不同的地物类型。OOC分类法通常分为三个步骤：物体分割、物体属性提取和物体分类。 1.物体分割 物体分割是将像素聚集成具有物理意义的物体的过程。这个过程通常使用图像分割算法来实现。常用的分割算法有单阈值分割、多阈值分割、区域生长、水平集等。 2.物体属性提取 物体属性提取是从物体中提取有意义的特征的过程。这些特征可以用于下一步的分类过程。物体属性提取通常使用遥感影像的光谱、纹理、形状、结构等特征来描述物体。
3.物体分类 物体分类是将物体按照它们的物理意义分类的过程。这个过程通常使用基于强分类器的机器学习方法来实现，例如支持向量机、随机森林等。 二、面向对象分类法在ArcGIS中的应用 ArcGIS是一款功能强大的GIS软件，它支持多种遥感数据分类方法，包括像元分类、基于物体分类和混合分类等。其中基于物体的分类法就是面向对象分类法。 使用ArcGIS进行面向对象分类法分析的步骤如下： 1.数据准备 首先需要准备一幅高分辨率的遥感影像，这个影像最好是多光谱遥感影像，因为多光谱遥感影像包含了丰富的地物信息，可以提高面向对象分类的精度。其次需要准备一个数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM），这个DEM可以用于去除地形效应，提高分类的精度。 2.物体分割 在ArcGIS中实现物体分割是通过“物体识别工具”来实现的。物体识别工具可以使用栅格和矢量数据进行物体分割，我们在这里使用栅格数据进行物体分割。将遥感影像导入到ArcGIS中，选择“物体识别工具”，根据图像特征和目标物体的大小设定识别参数，运行物体识别工具即可得到物体分割结果。
面向对象的高分影像城市绿地精准提取方法研究
面向对象的高分影像城市绿地精准提取方法研究 张云英;汪金花;陈晓婷;曹兰杰 【摘要】文中以ENVI为实验平台,利用唐山市Geoeye影像数据进行绿地信息的 提取,通过监督分类和面向对象的方法分类结果进行了实验对比,得出面向对象的方 法在高分辨率信息提取上要优于传统的分类技术,取得较好的提取效果;并对唐山市 四中典型绿地斑块进行了提取,就提取结果对唐山市生态绿地进行了评价,得出唐山 市整体绿地结构相对单一,有待增强植被的多样化,在增加城市的绿化程度时也要注 重城市景观异质性的提高;研究为后续基于影像的城市规划提供较好的数据和理论 支持. 【期刊名称】《矿山测量》 【年(卷),期】2016(044)002 【总页数】4页(P76-79) 【关键词】城市绿地;面向对象;高分影像;图像分类;信息提取 【作者】张云英;汪金花;陈晓婷;曹兰杰 【作者单位】华北理工大学,河北唐山 063000;华北理工大学,河北唐山 063000;华北理工大学,河北唐山 063000;华北理工大学,河北唐山 063000 【正文语种】中文 【中图分类】P237 遥感技术经过半个多世纪的发展，已经步入了“三高”的发展局面——高时间分 辨率、高光谱分辨率、高空间分辨率。如今已能够高效地获取丰富的遥感影像信息，
这得益于遥感技术的飞速发展，但同时人们还不能及时对所获的信息加以认识和利用，从而造成了大量的数据闲置，极大地限制了遥感技术的实际应用[1]。国外的 高分辨率遥感影像已经被广泛的应用于众多领域，随着我国的高分系列卫星的发射，高分对地观测计划正在启动。因此，国内的高分辨率遥感数据将作为主要的研究对象，如何从这些丰富的遥感数据中准确地获取所需信息并及时的加以处理和应用将成为亟待解决的问题之一[2-4]。 本文以河北省唐山市为主要研究区域，探讨城市绿地的信息提取。采用的数据是2010年夏季的Geoeye影像，包括0.41 m全色影像和1.65 m多谱段影像，多 光谱含四个波段分别为红、绿、蓝和近红外。图1为研究区划分。 监督分类采用的是先学习形成先验知识，然后再根据学习所获得的先验知识进行分类的方法。也就是说监督分类需要先把能够代表该地物的样本通过感兴趣区勾画出来，形成训练用的样本，所选择的样本既可以是单个的像元也可以是一个具有代表性的面域，这要根据所要提取地物的大小和类型来确定，通过训练区样本，获得判别函数和指标，用来“训练”计算机，然后用训练获得的指标函数对未知区域进行分类，将未知区域进行指标计算与训练样本相比较，最终的计算结果将作为把未知区域分别归入到已经训练好类别中去的依据。下面是结合ENVI软件，采用监督分类中的最大似然法，对所选的唐山市城市绿地进行信息分类。监督分类(最大似然)分类结果如图2所示。 3.1 遥感影像分辨率的调整和阈值的确定 根据不同研究区及所提取的地物差异进行相应的空间分辨率的调整。 针对ID=(1)的公共绿地提取，由遥感图像通过目视解读，可以观察到草地不完全 是单纯的草地，草地上长有个别的灌木，要想提取完整的图斑就要调整分辨率，使所要提取的地物较集中，这样分割时更容易分成一个地物，这样个别植被的像素一经归类就会把它的像素值，平均到所归属的类中，避免个别植被带来的噪声，从而
基于像素和面向对象的高分辨率遥感影像分类方法比较
基于像素和面向对象的高分辨率遥感影像分类方法比较 曾晓丽;吴彩燕;曾特林 【摘要】以QuickBird高分辨率遥感影像作为信息源,用ENVI对影像进行基于像素的分类和面向对象的分类,对分类结果进行目视和精度比较.结果表明,面向对象的分类方法可以有效提高高分辨率遥感影像分类精度. 【期刊名称】《滨州学院学报》 【年(卷),期】2013(029)006 【总页数】5页(P110-114) 【关键词】高分辨率遥感影像;基于像素;面向对象;方法比较 【作者】曾晓丽;吴彩燕;曾特林 【作者单位】西南科技大学环境与资源学院,四川绵阳621010;西南科技大学环境与资源学院,四川绵阳621010;西南科技大学环境与资源学院,四川绵阳621010【正文语种】中文 【中图分类】TP751 0 引言 20世纪90年代以来，遥感技术得到了迅猛发展，多光谱、高光谱、高时空分辨率等成为其标志特征，相应地促进和带动了信息提取技术研究的发展.与中低分辨率的遥感影像相比较而言，高分辨率影像目标地物轮廓更加清晰，空间细节信息更加丰富，使人们能够在更小的尺度上观察地物的结构和特征［1］.传统的基于像素
的遥感影像分类方法，易造成分类精度低，空间数据大量冗余和资源的浪费.1999年，Baatz和Schape根据高分辨率遥感影像的特点，提出了面向对象的遥感影像分类的方法［2］.该方法通过对同质对象的分类完成信息的提取，分类对象不再是单个像素，而是由多个具有相关关联的像素组成的对象，不仅利用了影像的光谱信息，还利用了空间信息［3］.目前，面向对象方法已经成为高分辨率影像信息提取方法的研究热点.本文以QuickBird为实验数据，以某市城乡交接地区为试验区，用基于像素的分类方法和面向对象的分类方法对试验区进行试验比较，分析评价其分类结果，探讨面向对象的分类方法在高分辨率遥感影像中的关键理论及优越性. 1 基于像素的高分辨率遥感影像分类 1.1 非监督分类 对影像进行非监督分类的前提是假定遥感影像上同类地物在同样条件下具有相同的光谱特征.非监督分类不必对影像地物获取先验知识，仅依靠影像上不同的地物光谱信息（或纹理信息）进行特征提取，再统计特征的差别来达到分类的目的，最后对已分出的各个类别的实际属性进行确认［4］. 1.1.1 非监督分类的处理过程非监督分类仅仅用统计方法对数据集中的像元进行分类，它不需要用户定义任何训练样本类别.进行非监督分类时，分类器的选择非常的重要.用ENVI提供的Isodata分类器和K－means分类器分别对试验区进行非监督分类.大体上判断主要地物的类别数量.一般设置的分类数目比最终分类数量多2～3倍为宜［5］，这样有助于提高分类精度.试验区地物类别分为建建设用地、未利用地、水体、林地和耕地5类. 1.1.2 非监督分类和分类精度评价从表1可以看出，K－means法的分类效果比Isodata法的效果稍好，但总的来说，分类精度很低，不能满足要求. 表1 非监督分类的分类结果评价系数非监督分类 Isodata法分类方法总精度／% Kappa 41.9424 0.2431 K－means法44.2538 0.2501
基于自适应权值FNEA算法的高分辨率遥感图像分割
基于自适应权值FNEA算法的高分辨率遥感图像分割 贾春阳;李卫华;李小春 【摘要】在高分辨率遥感图像分割方法中,分形网络演化算法(fractal net evolution approach,FNEA)是一种经典的影像对象构造方法.但在计算影像对象之间的异质性时,使用根据经验选择的固定权值会导致该算法不能很好地适应不同属性的影像对象分割.针对这一问题,提出了一种改进的FNEA方法,根据不同影像对象的空间和光谱特征,自适应地计算空间判据权值和紧凑度判据权值,并将不同光谱分量对光谱判据的贡献引入到影像对象之间异质性的计算中.计算机仿真实验结果表明,该文提出的算法对不同属性的影像对象具有很好的适应性,与同类算法相比,图像分割结果得到了较好的改善. 【期刊名称】《国土资源遥感》 【年(卷),期】2013(025)004 【总页数】4页(P22-25) 【关键词】影像对象;分形网络演化算法(FNEA);自适应权值 【作者】贾春阳;李卫华;李小春 【作者单位】空军工程大学信息与导航学院,西安710077;空军工程大学信息与导航学院,西安710077;空军工程大学信息与导航学院,西安710077 【正文语种】中文 【中图分类】TP751.1;TP311
0 引言 随着遥感图像的空间分辨率和光谱分辨率越来越高，高空间分辨率图像中地物景观的结构、纹理和细节等信息都非常清楚地表现出来，除了地物光谱信息，还可以提供关于地物结构、形状和纹理方面的信息[1]。但高空间分辨率遥感图像的出现也 给图像分割方法带来了新的问题[2]。近年来，面向对象的图像分割算法得到了快 速的发展。卢昭羿等[3]根据地物影像的光谱、形状及纹理等特征进行多尺度分割 和层次分类，通过建立检测层，将不同时相的QuickBird图像分类结果投影到检 测层的相应对象层上并进行互分割，实现了道路变化检测;沈金祥等[4]通过对Landsat TM遥感图像进行分割，从全域—局部上耦合分析水体的光谱、空间形态、空间分布与空间关系等特征，构建通用性强的湖泊信息提取规则集，实现了湖泊水体信息的自动化提取;徐宏根等[5]则针对植被与建筑物重叠区域分类困难的问题， 提出了一种基于面向对象的LiDAR点云数据分类方法，根据建筑物几何规则形状 延伸扩充，从而提高了植被和建筑物重叠区的点云分类准确率。 分形网络演化算法(fractal net evolution approach，FNEA)由 Baatz等[6]于2000 年提出，是一种比较成熟稳定的面向对象的图像分割方法。高伟等[7]于2010年提出了一种基于四叉树分解的改进方法，在不影响图像分割结果的情况下，有效地提高了形成初始对象的效率，在较大程度上提高了整体的分割效率;但图像 分割过程中的参数选择还需人工确定。Tang等[8]将 FNEA算法应用于变化检测 中的目标提取过程，取得了较好的效果。然而，尽管FNEA算法考虑到形状异质 性和光谱异质性，但在计算异质性的过程中，形状异质性权值和紧凑度判据权值只能根据经验给定，而且都为固定值，这些都不能很好地适应不同遥感图像或者同一遥感图像中不同属性的影像对象分割。为此，本文对FNEA算法进行改进，设计 了一种形状异质性判据权值和紧凑度判据权值的自适应计算方法，并考虑了各个光