作业2 高空间分辨率遥感影像分割方法实验
作业2高空间分辨率遥感影像分割方法实验
作业2高空间分辨率遥感影像分割方法实验高空间分辨率遥感影像分割是指利用高分辨率遥感影像进行地物分割的过程。
地物分割是图像处理和计算机视觉领域的一个重要课题，对于遥感影像分析、地物识别和监测具有重要意义。
本文将介绍一种基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的高空间分辨率遥感影像分割方法实验。
首先，需要准备一组高空间分辨率的遥感影像数据集。
可以选择一些包含不同地物类型的遥感影像，如建筑物、道路、植被等。
这些影像应该具有较高的空间分辨率，以保证细节信息能够被充分捕捉到。
其次，根据实验需求选择并搭建适当的卷积神经网络模型。
常用的卷积神经网络模型有U-Net、DeepLab、FCN等。
这些模型通过多次卷积和池化操作，可以有效地提取遥感影像中的地物特征。
然后，需要对遥感影像进行预处理。
预处理包括影像的裁剪、归一化、滤波等操作。
裁剪操作可以将影像切分成较小的块，以减小计算量。
归一化操作可以将影像的灰度值映射到0-1范围内，以便模型训练。
滤波操作可以去除噪声，提高图像的质量。
接下来，利用已搭建好的卷积神经网络模型对预处理后的遥感影像进行训练。
训练过程可以采用反向传播算法，通过最小化损失函数来优化模型参数。
在训练过程中，可以使用一部分遥感影像作为训练样本，另一部分遥感影像作为验证样本，以监测模型的性能和泛化能力。
总结起来，高空间分辨率遥感影像分割方法实验包括数据集的准备、神经网络模型的选择与搭建、预处理操作、模型训练、测试和评估等步骤。
这些步骤在实际应用中非常重要，对于地物分割的准确性和效率具有关键作用。
通过实验可以验证该方法在高空间分辨率遥感影像分割中的有效性和可行性。
遥感实验报告裁剪拼接(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在学习遥感影像处理中的裁剪与拼接技术，通过对遥感影像进行裁剪和拼接，提高遥感数据的可用性和分析效率。
二、实验背景遥感技术是获取地球表面信息的重要手段，广泛应用于资源调查、环境监测、灾害评估等领域。
遥感影像经过处理和提取后，才能为实际应用提供有价值的信息。
裁剪与拼接是遥感影像处理中的基本操作，通过对影像进行裁剪和拼接，可以去除无关信息，提高影像的可用性。
三、实验材料1. 遥感影像数据：包括多景遥感影像，如Landsat、Sentinel-2等；2. 裁剪与拼接软件：如ENVI、ArcGIS等；3. 实验环境：计算机、遥感数据处理软件等。
四、实验步骤1. 数据准备（1）选择遥感影像数据，确保影像质量良好、覆盖范围完整；（2）对遥感影像进行预处理，包括辐射校正、大气校正等，提高影像质量。
2. 裁剪操作（1）确定裁剪范围：根据实验需求，选择合适的裁剪范围，如行政区域、研究区域等；（2）使用裁剪工具对遥感影像进行裁剪，生成新的影像。
3. 拼接操作（1）选择拼接方式：根据实际情况，选择合适的拼接方式，如同名像元拼接、重叠区域拼接等；（2）使用拼接工具对遥感影像进行拼接，生成新的影像。
4. 质量评估（1）检查拼接后的影像是否完整，是否存在缝隙、错位等问题；（2）分析拼接区域的地物特征，确保拼接效果良好。
五、实验结果与分析1. 裁剪结果经过裁剪操作，生成了新的遥感影像，去除了无关信息，提高了影像的可用性。
2. 拼接结果经过拼接操作，生成了新的遥感影像，拼接区域地物特征良好，拼接效果满意。
3. 质量评估（1）拼接后的影像完整，无缝隙、错位等问题；（2）拼接区域地物特征良好，拼接效果满意。
六、实验结论通过本次实验，掌握了遥感影像的裁剪与拼接技术，提高了遥感数据的可用性和分析效率。
在实际应用中，可根据具体需求选择合适的裁剪与拼接方法，为遥感数据处理提供有力支持。
七、实验心得1. 裁剪与拼接是遥感影像处理中的基本操作，对于提高遥感数据的可用性具有重要意义；2. 在实际操作中，应根据具体需求选择合适的裁剪与拼接方法，确保拼接效果良好；3. 学习遥感影像处理技术，有助于提高遥感数据的分析和应用水平。
高分辨率遥感数据分割步骤
高分辨率遥感数据分割步骤1.数据预处理数据预处理是分割过程中的第一步，其目的是为了提高图像的质量和减少干扰因素。
常见的预处理步骤包括辐射校正、几何校正和影像增强。
-辐射校正：通过考虑大气纠正和计算量子效率校正因素，将影像转换为表面反射率，消除大气干扰。
-几何校正：将影像纠正为正常的几何位置，消除由于传感器姿态或地球形状等原因造成的几何失真。
-影像增强：通过应用各种滤波和增强算法，增强图像的对比度和边缘，以提高分割的结果。
2.特征提取特征提取是指从预处理后的影像中提取与目标识别和分类相关的特征。
常用的特征包括光谱特征、纹理特征和形状特征等。
-光谱特征：通过分析不同波段的像元亮度值，提取不同目标之间的光谱差异。
-纹理特征：通过提取像素邻域内的纹理信息，如灰度共生矩阵、小波变换等，描述目标表面的纹理特征。
-形状特征：通过计算目标的形状参数，如周长、面积、紧凑度等，描述目标的形状特点。
3.分割算法选择根据实际需求和数据特点，选择适合的分割算法进行分割。
常用的分割算法包括基于阈值、区域生长、分水岭、支持向量机和深度学习等。
-基于阈值：根据像素的光谱信息设置阈值，将像素分到不同的类别中。
-区域生长：通过选择种子点和生长准则，将相邻像素具有相似特征的区域合并为对象。
-分水岭：将图像看作地形图，根据像素强度的梯度信息进行分割。
-支持向量机：利用已标记样本训练分类器，对未标记像素进行分类。
-深度学习：利用深度神经网络进行自动特征学习和像素分类。
4.对象后处理在分割结果中，可能会存在一些不连续、孤立的像元，需要对其进行后处理，包括去噪、对象合并和边界优化等。
-去噪：通过滤波和形态学操作等操作，消除噪声点和小面积的分割错误。
-对象合并：将面积较小的分割对象与其周围邻接对象进行合并。
-边界优化：基于图论算法，优化分割结果的边界，使其更加平滑和自然。
最后，需要对分割结果进行精度评价和应用验证，判断分割结果的准确性和可行性，并进行相应的优化和改进。
遥感图像处理—图像分割
实验七图像分割
一.内容
◆利用直方图进行图像分割
◆提取指定颜色的对象
◆去除图片的背景噪声
◆提取AA图像中的水体信息
◆提取线性地物信息
◆图像形态学基本方法
二.目的
利用光谱特征进行遥感图像的分割和分割后处理
三.实验过程
1.利用直方图进行图像分割
1.1打开图像
图1：原始影像1.2查看直方图，并将RGB拉伸的最小值分别为150，160，150
图2：拉伸后影像
1.3.使用表达式去除天空
表达式：b4*(1-(b1 gt 150)*(b2 gt 160)*(b3 gt 150))
图3：处理对比图
2.彩色图像的分割
2.1提取图像中的兰花
查看直方图，观察各通道上的灰度值差异，确定表达式
导出公式：（b1 gt b2)*(b1 gt b3)
图4：提取及去除兰花示意图
2.2.去除背景噪音，增强图像中的字符信息
表达式：255*(1-((b3 lt 200)and(b2 lt 100) and(b1 lt 100)))。
高分辨率卫星遥感图像分割技术研究
高分辨率卫星遥感图像分割技术研究近年来，随着卫星遥感技术的不断发展，高分辨率卫星遥感图像分割技术也越来越受到人们的关注。
在城市规划、农业生产、环境监测等领域，高分辨率卫星遥感图像分割技术的应用已经成为了不可或缺的手段。
一、高分辨率卫星遥感图像分割技术的基本概念高分辨率卫星遥感图像分割技术是指根据遥感图像中的各种特征对图像进行划分，将其分成不同的区域，每个区域具有明显的空间结构特征。
这种分割技术可以帮助我们更好地理解和利用遥感图像，加深对地表物体的认识以及对空间信息的掌握。
二、高分辨率卫星遥感图像分割技术的优势和挑战高分辨率卫星遥感图像分割技术具有如下优势：1.分割效果更加精细。
高分辨率卫星遥感图像分辨率高，可以获取更多的细节信息，使得对地表物体的分割更加精确。
2.难度更大。
高分辨率卫星遥感图像中物体的种类繁多、相似度高，同时图像也较大，因此对算法的精度和效率提出了更高的要求。
3.更强的泛化能力。
高分辨率卫星遥感图像分割技术具有较强的泛化能力，可以适应各种地区和各种场景的遥感图像分割需求。
三、高分辨率卫星遥感图像分割技术的算法和应用高分辨率卫星遥感图像分割技术的算法主要分为两大类：基于区域的方法和基于边缘的方法。
1.基于区域的方法。
该方法是将遥感图像分为若干个互不相交的区域，并将具有相似特征的像素划分到同一区域中。
这种方法先将整幅图像分成多个区域，再通过合并或分裂这些区域，得到最终的分割图像。
2.基于边缘的方法。
该方法是基于图像中物体边缘和边缘间的关系进行划分，得到不同的物体区域。
该方法常用的算法有阈值、水平集、Canny等。
对于高分辨率卫星遥感图像分割技术的应用，它主要涵盖城市规划、农业生产、环境监测等领域。
例如，在城市规划方面，可以利用高分辨率卫星遥感图像分割技术快速提取城市建筑物、道路和绿地等信息，为城市规划提供重要参考。
在农业生产方面，可以利用高分辨率卫星遥感图像分割技术分析农产品的生长、产量和品质等特征，为农业生产提供决策支持。
遥感影像裁剪实验报告
一、实验目的1. 掌握遥感图像几何校正的基本方法和步骤；2. 掌握图像拼接的原理，以及两幅图像拼接的时候需要的条件，掌握拼接技术；3. 学习通过 ERDAS 进行遥感图像规则分幅裁剪，不规则分幅裁剪和掩膜处理。
二、实验内容1. 规则分幅裁剪：根据行列号、左上角和右下角两点坐标、图像文件、ROI 矢/量文件等获取矩形裁剪范围，进行规则裁剪。
2. 不规则分幅裁剪：通过手动绘制裁剪范围和外部矢量数据裁剪图像两种方法进行不规则裁剪。
3. 掩膜处理：对全州县东山瑶族自治乡七宝坑研究区TM影像进行掩膜处理，提取研究区信息。
三、实验步骤1. 规则分幅裁剪：（1）打开ENVI软件，选择File>Open Image File，导入124-42双牌幅TM影像数据。
（2）选择File>Save File As>ENVI Standard，创建新文件。
（3）选择Import File，导入裁剪范围数据。
（4）在ENVI主菜单栏中选择File>Save As，保存裁剪后的图像。
2. 不规则分幅裁剪：（1）打开ENVI软件，导入124-42双牌幅TM影像数据。
（2）选择File>Save File As>ENVI Standard，创建新文件。
（3）在ENVI界面中，使用鼠标绘制裁剪范围或导入外部矢量数据。
（4）在ENVI主菜单栏中选择File>Save As，保存裁剪后的图像。
3. 掩膜处理：（1）打开ENVI软件，导入124-42双牌幅TM影像数据。
（2）选择File>Save File As>ENVI Standard，创建新文件。
（3）在ENVI界面中，使用掩膜工具对研究区进行掩膜处理。
（4）在ENVI主菜单栏中选择File>Save As，保存掩膜后的图像。
四、实验结果与分析1. 规则分幅裁剪：成功获取124-42双牌幅TM影像数据的矩形裁剪范围，裁剪后的图像符合预期。
实验二、遥感图像增强(彩色合成、假彩色密度分割、波段运算)
实验二、遥感图像增强（彩色合成、假彩色密度分割、波段运算）一、彩色合成将不同波段的影像分别赋予不同的色彩，合成处理的过程。
如分别赋予TM图像2，3，4波段色彩R，G，B；1. 从 Available Bands List 内，选择“RGB Color” 切换按钮。
2. 在序列中点击所需要显示的红、绿和蓝波段名（或在每个R、G 或 B 波段使用切换按钮）。
3. 一旦波段名导入到标签为“R:”、“G:”、“B:” 的文本框中，点击“Load RGB” 来显示彩色合成图像。
二、假彩色密度分割将亮度值等间隔分割分别赋予不同的色彩，合成处理的过程。
如分别赋予TM图像2波段亮度值0-9赋予R，10-19赋予G ，20-29赋予Y等。
1. 在主图像窗口，选择 overlay > Density Slice. 将出现 #n Density Slice对话框（其中“#n” 是用于启动功能的显示号）在“Defined Density Slice Ranges” 下列有八个系统默认范围。
这些范围由滚动窗口计算的最小值和最大值来限定，并显示在“Min” 和“Max” 文本框中。
2. 在适当的文本框中输入所需要的最小和最大值，来改变密度分割的范围。
· 要重新设置数据范围到初始值，点击“Reset”。
3. 通过选择对话框时底部“Windows” 傍所需要的复选框，来选择是否将密度分割颜色应用到图像窗口、滚动窗口或这两个窗口。
4. 点击“Apply” ，将系统默认的范围和颜色应用于图像上。
· 要编辑数据范围：A. 选择一个数据范围，并点击“Edit Range” 来改变范围值或颜色。
B. 当出现 Edit Density Slice Range 对话框时，输入所需要的最小和最大值，并从“Color” 菜单中选择一种颜色。
C. 点击“OK” ，执行改变“Defined Density Slice Ranges” 列表中的范围。
高分辨率遥感数据处理方法实验研究
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作业2 高空间分辨率遥感影像分割方法实验
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截止日期：2016.11.29
上交时间：2016.11.28
摘要：遥感影像分割是指把一幅影像划分为互不重叠的一组区域的过程，它要求得到的每个区域的内部具有某种一致性或相似性，而任意两个相邻的区域则不具有此种相似性。
边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。
图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。
本文使用棋盘分割算法、四叉树分割算法、多尺度分割算法三种分割算法与Canny边缘检测算法对图像进行分割和提取边缘。
并简单的对ecognition软件中设置的不同参数进行探索。
1.方法
1.1.分割
遥感影像分割是指把一幅影像划分为互不重叠的一组区域的过程，它要求得到的每个区域的内部具有某种一致性或相似性，而任意两个相邻的区域则不具有此种相似性。
遥感影像分割是面向对象的遥感影像数据挖掘与应用中的一项关键技术，对于影像目标信息自动化提取与智能识别尤为重要，在面向对象的遥感影像处理工程中具有重要意义[1]。
1.1.1. 棋盘分割算法
棋盘分割（Chessboard Segmentation）是易康软件中一种简单的分割算法，它将一幅影像或一个父级对象分割成许多正方形的小对象。
在分割过程中，棋盘分割算法主要用到的是分割尺度参数。
1.1.
2. 四叉树分割算法
四叉树分割法（Quadtree-Based Segmentation）：当超过预定阀值时,将原始图像等分为4个子块,分别对应于四叉树树根的4个子节点[2]。
依次考虑4个子块中的每一块,当匹配误差超过预定阀值时,这个阀值可称为剪枝判同的判决标准,可以是灰度相似性,也可以是目标均方差或其他可表示目标特征的有效信息,再将此块等分成4个子块,该过程也称之为剪枝.重复这一过程直至图像中的任意一块都能找到合适的匹配块为止[3]。
下图表示一个四叉树的分割过程[4]。
图1-1 四叉树分割过程示意
1.1.3. 多尺度分割算法
多尺度分割（Multiresolution Segmentation）：在指定的与感兴趣的地物目标或空间结构特征相对应的尺度下，将影像分割成高同质的、互相连结的不同影像区域，与感兴趣的地物目标或空间结构特征相对应[5]。
它是一种自下而上（bottom-up）的方法，通过合并相邻的像素或小的分割对象，在保证对象与对象之间平均异质性最小、对象内部像元之间同质性最大的前提下，基于区域合并技术实现影像分割。
1.2.Canny边缘检测
Canny[6]1986年提出了一个优良的边缘检测算子应满足以下准则：1.信噪比准则，即不漏检真实边缘，也不把非边缘点作为边缘点检出，使输出的信噪比最大；2.定位精度准则，即检测出的边缘点，尽可能在实际边缘的中心；3.单边缘响应准则，即单个边缘产生的多个响应的概率要低，虚假边缘响应得到最大抑制。
算法方框图如图[7]
图1-2 用于边缘检测的Canny算法
2. 结果与分析
2.1. 棋盘分割算法
棋盘分割算法仅仅是根据设置的分割尺度将一幅影像分割成许多正方形的小对象，与地物特征一般没有联系。
(a)对象尺寸：100 (b)(a)局部放大(c)对象尺寸：50 (d)(c)局部放大
图2-1 棋盘分割
2.2. 四叉树分割算法
关键参数：1.mode：Color模式适用于新建一个四叉树分割层；Super Object Form模式适用于在已有的一个分割层上进行四叉树分割，例如在多尺度分割的基础上再进行四叉树分割（因为上一步的分割没有实际的划分意义，所以以下均使用Color）。
2.Scale：用来决定正方形网格内最大的颜色差异。
3.Image Layer weights：用来决定哪些波段参与Scale参数的设定。
(a)尺度：60 (b)(a)局部放大(c)尺度：150
(d) (c)局部放大
(e) 尺度：60仅使用R 波段
(f) (e)局部放大
图2-2 四叉树分割算法
从图2-2可以看出尺度增大时分割出的对象减少，仅使用一个图层（R 波段）分割出的对象略微减少；尺度较大时不能有效的区分地物，尺度较小时，分割出的对象数量巨大。
2.3. 多尺度分割算法
关键参数：1.Scale parameter 是一个抽象术语，没有明确的单位。
2.Image Layer weights ：用来设置参与分割的波段的权重，好处在于包含影像信息较多的波段或者对当前提取某一类专题信息用处较大的波段可以赋予较大的权重，而其他的无关紧要的波段可以不参与分割或者赋予较小的权重。
position of homogeneity criterion ：同质性用来表示最小异质性，同质性由两部分组成，即颜色（光谱）和形状，两者权重之和为1.0，而形状又由光滑度和紧致度来表示，两者权重之和也为1.0，因此颜色和形状可看作“相反值”，光弧度和紧致度也可以看作“相反值”。
以图2-3(a)（尺寸：250，图层权重1:1:1，shape ：0.1）标准进行了参数的更改。
(a)尺寸：250
(b)(a)局部放大
(c)尺寸：100
(d)(c)局部放大
(e)只使用图层3
(f) (e)局部放大
(g) Shape:0.5
(h) (g)局部放大
图2-3 多尺度分割
尺度用来确定生成的影像对象所允许的最大异质度，值越大则生成的影像对象的尺寸越
大，反之则越小。
图层权重分配采用1:1:1与0:0:1比较发现前者能有效的对红绿通道的差
异进行区分，而后者则对蓝通道的差异更为敏感。
Shape采用0.1与0.5相比，后者分割的
结果更为规则，边线更接近直线。
2.4.Canny边缘检测
关键参数有：1.较低阈值和2.较高阈值，取值范围[0,5]，默认值为0。
在第一步骤期间，检测边缘，并且从检测到的边缘中移除具有低于较高阈值的值的像素。
在最后步骤中，具有
高于较低阈值的值的非边缘像素（因为值小于较高阈值而被删除的像素）标记为边缘节点。
在应用算法第一次之后，可以检查结果（边缘像素值）和阈值的值。
3.高斯滤波器的宽度相
对于高斯滤波器的半高全宽。
该字段确定高斯过滤器所覆盖的细节的级别。
较高的值将产生
较宽的高斯滤波器，并且较少的细节将保留用于边缘检测。
因此，只有高强度梯度边缘将由
Canny算法检测。
场的范围是0.0001-15。
默认值为1。
以默认参数（高低阈值：0，高斯滤波宽度：1，图层1）为标准进行了如图2-4所示修改参数操作，并对在Mathematica下对输出图像进行二值化处理，将大于0（浮点型/Real32）
的点赋值为1，以便显示。
(a) 默认参数(b) (a)局部放大(c) 高低阈值：0.7 (d) (c)局部放大
(e) 高斯滤波宽度：10 (f) (e)局部放大(g) Layer3 （h） (g)局部放大
图2-4 Canny边缘检测
从图2-4中可以发现，默认参数下得出大于0的地方很多，大部分地方并不是边缘；将高低阈值设置为0.7后公路边缘几乎没有被提取，部分建筑及水体边缘可以分出；将高斯滤
波宽度设置为10后，边缘变少且边缘变得较为光滑；采用Layer3（蓝通道）边缘总长度似
乎要比使用Layer1长一些，可能是Layer3相比Layer1变化更为明显。
参考文献
[1]刘建华, 毛政元. 高空间分辨率遥感影像分割方法研究综述[J]. 遥感信息,
2009(6):95-101.
[2]莫登奎, 林辉. 一种稳健的高分辨率遥感影像分割方法[C]// 全国图象图形学学术
会议. 2005.
[3]高伟, 刘修国, 彭攀,等. 一种改进的高分辨率遥感影像分割方法[J]. 地球科学-中
国地质大学学报, 2010, 35(3):421-425.
[4]任秀芳, 姬光荣, 姬光玉. 基于四叉树分割的分形图像编码改进方法[J]. 微计算机
信息, 2007, 23(30):291-293.
[5]谭衢霖, 刘正军, 沈伟. 一种面向对象的遥感影像多尺度分割方法[J]. 北京交通大
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[6]Canny J. A Computational Approach to Edge Detection[J]. Pattern Analysis & Machine
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22(2):149-153.。