24.面向对象图像分类
面向对象分类之图像分割
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，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传统的分类方法，就会造成分类精度降低，空间数据的大量低，空间数据的大量冗余冗余，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，模糊分类技术模糊分类技术应运而生应运而生。
模糊分类是一种图像分类技术，它是把任意范围的它是把任意范围的特征值特征值转换为转换为 0 到 1 之间的模糊值，之间的模糊值，这个模糊值表明了隶属于一个指定类的程度。
这个模糊值表明了隶属于一个指定类的程度。
这个模糊值表明了隶属于一个指定类的程度。
通过把特征值翻译为模糊值，即使对通过把特征值翻译为模糊值，即使对于不同的范围和维数的特征值组合，于不同的范围和维数的特征值组合，模糊分类能够标准化特征值。
模糊分类能够标准化特征值。
模糊分类能够标准化特征值。
模糊分类也提供了一个清晰的和可模糊分类也提供了一个清晰的和可调整的特征描述。
调整的特征描述。
对于影像分类来说，基于像元的信息提取是根据地表一个像元范围内辐射平均值对每一个像元进行分类，这种分类原理使得高分辨率数据或具有明显纹理特征的数据中的单一像元没有很大的价值。
影像中地物类别特征不仅由光谱信息来刻画的，很多情况下(高分辨率或纹理高分辨率或纹理影像数据影像数据)通过纹理特征来表示。
此外背景信息在影像分析中很重要，举例来说，示。
此外背景信息在影像分析中很重要，举例来说，城市绿地城市绿地与某些湿地在光谱信息上十分相似，在面向对象的影像分析中只要的影像分析中只要明确城市绿地的背景为城市地区，明确城市绿地的背景为城市地区，就可以轻松地区分绿地与湿地，就可以轻松地区分绿地与湿地，就可以轻松地区分绿地与湿地，而在基于像元的分类中这种背景信而在基于像元的分类中这种背景信息几乎不可利用。
高光谱图像分类方法综述
高光谱图像分类方法综述作者：雷湘琦来源：《科学与财富》2020年第24期摘要：过去数十年中，高光谱图像的研究与应用已经完成了从无到有、从差到优的跨越式发展。
在对其研究的众多方面中，高光谱图像分类已经成为了一个最热的研究主题。
研究表明空间光谱联合的分类方法可以取得比仅依赖光谱信息的逐像素分类方法更好的分类效果。
本文将对众多的空间光谱联合分类方法进行归类和分析。
首先介绍高光谱图像中相邻像素间的两类空间依赖性关系，因而可将现有的空谱联合分类方法分为依赖固定邻域和自适应邻域两类。
关键词：高光谱遥感;图像分类引言高光谱遥感（Hyperspectral Image，HSI）是20世纪以来遥感发展中十分突出的一个方面。
其通过搭载在不同空间平台上的成像光谱仪和非成像光谱仪等高光谱传感器，在一定波谱范围内，以数十甚至数百个连续且细分的光谱波段对目标区域同时成像。
与多光谱遥感影像相比，高光谱影像不仅获得地表图像信息，同时也获得光谱信息。
但是，随着参与运算波段数目的增加，会出现分类精度“先增后降”的现象，即Hughes现象。
本文将对空间光谱联合分类的方法进行着重介绍和总结，还将对从前经典述各类算法进行总结归纳，探讨一些其中具有代表性的方法的原理，对其进行总结，以期找出其中的联系。
1;;;; HSI图像空谱联合分类方法高光谱图像分类的目标是依据样本特征为图像中的每个像元赋予类别标签。
不同地物具有不同的光谱曲线，因此有许多利用光谱信息的方法被提出来用于高光谱图像分类，代表性方法有支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、稀疏表示分类（Sparse Representation Classification，SRC）等。
此类逐像素的分类方法有计算简单、便于拓展等特点，然而此类方法并未考虑样本的空间关联性，这会导致两个主要问题：1）在较小的样本下难以对如此高维的数据学习出一个高精度的分类器，这即是著名的休斯现象;2）高维的光谱特征往往会导致分类模型中需要估计参量的增加，这会造成过拟合以至于模型的泛化性能难以提升。
浅论基于面向对象的遥感图像分类
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Ｙ ｋ ｓ
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。
基于多示例学习的高分辨率遥感影像面向对象分类
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修 订 日 期 ：０ １ １ 一 Ｏ ２ １— １ ｌ
基 金项 目： 国家 自然科学 基金 项 目（ ０ ７ １ ５ ； 苏省 自然科 学基金 （ Ｋ２ １ １ ２ 。 ４ ８ １９）江 Ｂ ０ ０ ８ ）
作 者简 介 ： 里木 ・ 阿 赛买 提 （ ９ ４ 男 ， １ ８ ￣） 维吾 尔族 ， 士 ， 硕 主要 研究 方 向 ： 遥感 图像处 理与应 用 、 器学 习在遥 感 图像 分析 中的应用 。 机
际应用 中都 取 得 了大 量 成 果 ［ 。在 多 示 例 学 习 １ ］ 中 ， 由示 例组 成 的包作 为训 练样 本 ， 将 包具 有概 念标
面向对象分类和像素分类
面向对象分类和像素分类
面向对象分类和像素分类是计算机视觉中的两种主要分类方法，它们在处理图像和视频数据时具有不同的关注点和特点。
面向对象分类主要关注图像中整体对象的识别和分类。
它通常使用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），来识别图像中的对象。
在训练过程中，模型通过学习从图像中提取特征，并根据这些特征对图像中的对象进行分类。
面向对象分类的优点在于它可以识别图像中的复杂对象，包括那些具有多种姿态、大小和方向变化的对象。
因此，它在目标检测、物体跟踪和场景分类等任务中具有广泛的应用。
相比之下，像素分类是一种更细粒度的分类方法，它关注图像中每个像素点的分类。
像素分类通常用于分割任务，如语义分割和实例分割。
在这些任务中，模型需要将图像中的每个像素分配给不同的类别，例如道路、树木、行人等。
像素分类同样使用深度学习技术，特别是全卷积网络（FCN）和U-Net等网络结构。
通过训练，模型可以学习从像素级别的特征来识别和分类不同的对象或区域。
面向对象分类和像素分类的区别在于它们的关注点不同。
面向对象分类更关注整体对象的识别，而像素分类更关注每个像素点的分类。
因此，面向对象分类通常用于目标检测和场景分类等任务，而像素分类通常用于图像分割任务。
总之，面向对象分类和像素分类是计算机视觉中的两种重要分类方法，它们在处理图像和视频数据时具有不同的应用场景和特点。
了解它们的区别和特点可以帮助我们更好地选择和使用适合特定任务的分类方法。
基于遥感与GIS的城市绿地信息提取方法
基于遥感与GIS的城市绿地信息提取方法摘要：城市绿地是城市中唯一有生命的基础设施，必须客观、准确地掌握城市绿地信息及其变化情况。
遥感技术给城市绿地信息调查提供了更为有效而便捷的手段，植被有其特殊的光谱响应，使得其有别于其他物质。
城市绿地的遥感提取方法有监督分类、决策树分类、面向对象分类等方法，每一种方法都有它的适用条件。
利用GIS的空间叠加分析可以为遥感绿地信息的属性赋值，增强遥感绿地信息的可利用性。
关键字：城市绿地，遥感技术，高分辨率影像，ENVI，GISAbstract: The city green space is the only living infrastructure in the city, we must objectively and accurately grasp the city green land information and its changes. The remote sensing technology provides a more effective and convenient means for the city green land information investigation, the vegetation has its special spectral response, which is different from other substances. The remote sensing extraction method of the city green extraction is the supervised classification, decision tree classification and object-oriented classification method, and each method has its applicable conditions. Using the GIS spatial overlay analysis can assigns for the remote sensing vegetation information attribute, and enhance the remote sensing vegetation information availability. Keywords: city green space; remote sensing technology; high resolution images; ENVI; GIS0 引言城市绿地是城市中唯一有生命的基础设施，它在改善城市生态环境和人居环境起着积极的作用，城市绿地含量逐渐成为衡量城市生活质量的1个重要指标。
基于卷积神经网络的面向对象遥感影像分类方法研究
其次，进行特征提取。采用卷积神经网络对遥感影像进行特征提取。本次演 示采用GoogLeNet模型作为基础网络结构，通过多尺度卷积和池化操作提取地物 特征。同时，将地物的空间信息融入到网络中，以考虑地物间的相互关系。
最后，进行分类器训练。采用支持向量机（SVM）对提取的特征进行分类训 练。在训练过程中，将面向对象的特征与卷积神经网络提取的特征相结合，形成 混合特征向量，以优化分类效果。根据实验数据集的分类结果，对分类器进行交 叉验证和参数优化，以获得最佳分类性能。
五、结论与展望
本次演示提出了一种基于卷积神经网络的面向对象遥感影像分类方法，并对 其进行了实验验证和分析。实验结果表明，该方法在遥感影像分类准确率和稳定 性方面均优于传统方法。然而，实验结果也暴露出一些不足，需要进一步研究和 改进。
展望未来，卷积神经网络在遥感影像分类中的应用具有广阔的前景。
参考内容
三、研究方法
本次演示提出了一种基于卷积神经网络的面向对象遥感影像分类方法，主要 包括数据采集、数据预处理、特征提取和分类器训练等步骤。
首先，进行数据采集和预处理。选择不同区域的遥感影像作为训练数据集和 测试数据集，对数据进行辐射定标、图像配准、波段融合等预处理操作，以消除 数据差异和噪声干扰，提高网络训练的准确性。
然而，我们的方法也存在一些局限性。首先，CNN需要大量的数据来进行训 练，而遥感影像的数据量通常较大，因此训练过程可能需要较长的时间。其次， 遥感影像的种类繁多，有些类别的样本数量可能较少，这可能导致CNN模型对这 些类别的分类效果不佳。未来，我们可以尝试使用迁移学习的方法，通过在其他 数据集上预训练模型，然后再应用到遥感影像分类中，以解决样本不足的问题。
随着遥感技术的不断发展，高分遥感影像在各个领域的应用越来越广泛。然 而，如何有效地对高分遥感影像进行分类是一项具有挑战性的任务。传统的遥感 影像分类方法通常基于手工提取的特征，这种方法不仅费时费力，而且对于复杂 的遥感影像可能无法完全准确地描述其本质特征。近年来，卷积神经网络 （Convolutional Neural Networks，简称CNN）在图像处理领域取得了巨大的 成功，为高分遥感影像分类提供了一种新的解决方案。
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面向对象的图像分析
• 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 • 面向对象的技术
本节收获
• • • • 学习了ENVI FX工具 设置规则进行面向对象分类 选择样本的面向对象分类 用单波段影像进行面向对象分类
方法
征
谱和高光谱影像
利用率几乎为零
基于专家知识决策树 根据光谱特征、空 单个的影像像 多源数据 间关系和其他上下 元 文关系归类像元
知识获取比较复 杂
面向对象的分类方法 几何信息、结构信 一个个影像对 中 高 分 辨 率 多 光 速度比较慢 息以及光谱信息 象 谱和全色影像
注：一种方法不能完全取代另一种，每种方法都有其适用范围
面向对象分类练习——分割影像
• FX根据临近像素亮度、纹理、颜色等对影像进行分割， 它使用了一种基于边缘的分割算法，这种算法计算很快 ，并且只需一个输入参数，就能产生多尺度分割结果。 • 选择高尺度影像分割将会分出很少的图斑，选择一个低 尺度影像分割将会分割出更多的图斑
面向对象分类练习——合并分块
• 规则分类
每一个分类有若干个规则（Rule）组成，每一个规则有若干个属 性表达式来描述。规则与规则直接是与的关系，属性表达式之间 是并的关系
面向对象分类练习1——特征提取
• 对屋顶的一个描述：
NDVI小于0.3（区分植被和非） 矩形化程度大于（剔除道路干扰） 面积大于45平方米（剔除小斑块干扰） 延长线小于3（剔除道路干扰） 绿波段的平均光谱小于650（剔除水泥地干扰）
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，利用空间，纹理，和光 谱信息来分割和分类的特点 像元分类的区别
类型 基本原理 影像的最小 单元
元
适用数据源
缺 陷
传统基于光谱的分类 地物的光谱信息特 单个的影像像 中 低 分 辨 率 多 光 丰 富 的 空 间 信 息
• 影像分割时，由于阈值过低，一些特征会被错分，一个 特征也有可能被分成很多部分。我们可以通过合并来解 决这些问题。 • FX利用了 Full Lambda-Schedule算法，该方法在结合 光谱和空间信息的基础上迭代合并邻近的小斑块。 • 这一步是可选项，如果不需要可以直接跳过。
面向对象分类练习1——特征提取
面向对象分类操作流程
• 发现对象 • 特征提取
发现对象
影像分割 合并分块
输出对象 为矢量文件？
是
否
特征提取
定义要素 规则分类 监督分类
导出要素
查看报告和统计
完成
面向对象分类练习
• 基于规则的面向对象分类
数据“24-面向对象图像分类\1-基于规则”
• 基于样本的面向对象分类
数据“24-面向对象图像分类\2-基于样本”
面向对象分类练习——输出结果
• 特征提取结果输出
矢量 图像（分类图像、规则图像) 结果统计报表
面向对象分类练习2——基于样本
• 监督分类
根据一定样本数量以及其对应的属性信息，提供K邻近法、支持 向量机主成分分析法进行特征提取
面向对象分类练习3——单波段影像提取河流
• 采用单波段影像，使用ENVI FX面向对象信息提取工具中 的”Rule based feature extraction workflow” 进行 河流信息提取
• 单波段影像的面向对象分类
数据“24-面向对象图像分类\3-面向对象提取河流”
注 ： 本 课 程 需 要 面 向 对 象 空 间 特 征 提 取 模 块 (ENVI Feature Extraction-FX)使用许可。
面向对象分类练习——准备工作
• 空间分辨率的调整
• 光谱分辨率的调整
• 多源数据组合 • 空间滤波