多特征融合的遥感图像分类
遥感图像分类技术研究综述
遥感图像分类技术研究综述随着遥感技术的不断发展，遥感图像已成为一种常用的数据来源，特别是在地理信息系统、城市规划、资源开发等领域中。
而图像分类是遥感应用中的重要研究方向之一，其主要任务是根据遥感数据和相关的语义信息，将图像划分为不同的类别或物体。
目前，图像分类技术已经成为遥感应用中的一个热点问题。
本文将从三个方面来论述遥感图像分类技术的研究综述。
一、遥感图像分类技术背景遥感图像分类技术是指根据遥感数据进行图像分类的技术，它主要应用于土地利用覆盖、城市建设规划、农业灾害监测、水利资源管理、生态监测等领域。
遥感图像分类技术存在的主要问题是如何提高分类的准确度和效率。
目前，遥感图像分类技术主要涉及三个方面：特征提取、分类方法和分类精度评价。
其中，特征提取是图像分类的基础，其目的是将图像中的信息提取出来，以便于分类识别。
分类方法则是根据遥感图像特征和分类规则进行分类的过程，其分类精度的高低直接影响分类结果的质量。
而分类精度评价则是对分类结果进行评价和验证，它是图像分类的关键环节之一。
二、遥感图像分类技术研究进展近年来，随着遥感技术的快速发展，遥感图像分类技术得到了广泛的研究。
在特征提取方面，传统的灰度共生矩阵、纹理特征等被广泛应用，而基于卷积神经网络的深度学习算法也逐渐成为图像特征提取中的热点。
在分类方法方面，支持向量机、决策树、朴素贝叶斯等传统分类方法仍然占据主导地位，但是现在越来越多的研究者开始关注深度学习算法在图像分类中的应用。
分类精度评价方面，传统的混淆矩阵、Kappa系数等指标已不能满足需求，现在更加注重用样本数据集和交叉验证的方式进行分类精度评价。
三、遥感图像分类技术发展趋势随着遥感图像数据量急剧增加和计算机技术的不断革新，未来遥感图像分类技术也将呈现出以下发展趋势：1、深度学习算法的应用。
随着深度学习算法在计算机视觉领域的成功应用，未来更多的研究者也将关注深度学习算法在遥感图像分类中的应用。
多特征融合的遥感图像分类
据
平均分类精度提 高了 １ Ｏ ， 表 明 本 文提 出方 法 是 一 种 有 效 的 高 分 辨 率 遥 感 图像 分 类 方 法 。
关键词 ： 高 分 辨 率 遥 感 图像 ； 多特 征 融 合 ； 视 觉词袋 ； 支持 向量 机
采
ｑ
中图分类号 ： ＴＰ ３ ９ １ ． ４
文 献标 志码 ： Ａ
并 对 多特 征 分 类 结 果进 行 自适 应 综合 。 采 用 一 个 具 有 ２ ｌ （ ） （ ） 幅 图像 的 大 型 遥 感 图像 分 类 公 共 测 试 数 数 叫 进行分类 ，
ａ
据 集 进 行 分 类 实验 ， 与仅 用 单 一 特征 分 类 方 法 的 最 高 分 类 精 度 相 比 ， 本 文 多特 征 融 合 的 遥 感 影 像 分 类 方 法 总 体
（ 河海大学计算机与信息学 院 ， 南京 ， ２ １ ０ ０ ９ ８ ）
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
摘要 ： 针 对 高 分辨 率遥 感 图像 特 点 ， 提 出 了一 种 多特 征 融 合 的 分 类 方 法 。该 方 法 首 先 改 进 了 原 始 的视 觉 词 袋 生
成算法 ； 然后 ， 分 别 提 取 图像 的 视 觉词 袋 局 部 特 征 、 颜 色直 方 图特 征 以及 Ｇａ ｂ ｏ ｒ 纹理特 征 ； 最 后 采 用 支 持 向 量 机
与
ａ
耐
处 理 ．
峨
Ａｂｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｔａ ｋｉ ｎ ｇ ｔ ｈｅ ｍｕ ｌ ｔ ｉ ｐ ｌ ｅ ｆ ｅ ａ ｔ ｕｒ ｅ ｓ ｏｆ ｒ ｅ ｍｏｔ ｅ ｓ ｅ ｎ ｓ ｉ ｎ ｇ ｉ ｍａ ｇｅ ｓ ｉ ｎｔ ｏ ｃ ｏ ｎｓ ｉ ｄ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏｎ，ａ ｎｅ ｗ ａ ｐ
多特征融合的高分辨率遥感图像海陆分离
ｄ ｕｅ ｔ ｏ ｔ ｈ ｅ ｕ ｓ ｅ ｏ ｆ ｓ ｉ ｎ ｇ ｌ ｅ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｆ ｏ ｒ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ ， ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｍａ ｋ ｅ ｓ ｉ ｔ ｄ ｉ ｆ ｆ ｉ ｃ ｕ ｌ ｔ ｏｒ ｆ ｓ ｕｂ ｓ ｅ ｑ ｕｅ ｎ ｔ ｐｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ． Ｔｏ ｓ ｏ ｌ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ， ａ ｎ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈｍ ｏｒ ｆ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ ｋ ｉ ｎ ｄ ｓ ｏ ｆ ｌ ａ ｎ ｄ ｉ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ， ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｃ ｏ ｍｂｉ ｎ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ ｏ ｆ ｇ ｒ ａ ｙ ｌ ｅ ｖ ｅ ｌ ， ｇ ｒ ａ ｄ ｉ ｅ ｎ ｔ ａ ｎ ｄ ｔ ｅ ｘ ｔ ｕ ｒ ｅ ｔ ｏ ｇ ｅ ｔ ｈｅ ｒ ．Ｆ ｉ ｒ ｓ ｔ ，ｓ ｕ ｉ ｔ ａ ｂ ｌ ｅ ｆ ｅ ａ ｔ ｕｒ ｅ ｓ ａ ｒ ｅ ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｅ ｄ ｔ ｏ ｓ ｅ ｇ ｍｅ ｎ ｔ ｔ ｈ ｅ ｓ ｅ ａ ａ ｎ ｄ ｌ ａ ｎ ｄ
成后 续处理 工作难度 大或无 法开展 的 问题 ， 提 出一种联合 灰度 、 梯度 和纹 理等 多特征 的海 陆分 离方法。针对 不 同的
陆地 类 型 选 用 不 同的 特 征 进 行 分 离 ， 配 合 形 态 学 处理 ， 基 本 实现 海 陆 分 离 ； 再 采 用像 素 标 记 与 纹 理 聚 类 策 略 对 结 果 进
Ｒｅ ｍｏ ｔ ｅ Ｓｅ ｎｓ ｉ ｎ ｇ Ｉ ｍａ ｇ ｅ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｍｕ ｌ ｔ ｉ － Ｆｅ ａ ｔ ｕｒ ｅ Ｆｕｓ ｉ ｏ ｎ
《遥感图像分类》PPT课件
9.5 非监督分类
4-3-2原始图像 分类结果(10类)
结果合并(5类)
精选ppt
最终结果
16
9.5 非监督分类
3、监督分类与非监督分类方法比较
➢ 根本区别在于是否利用训练场地来获取先验的类别知识。 ➢ 监督分类的关键是选择训练场地。训练场地要有代表性，
样本数目要能够满足分类要求。此为监督分类的不足之 处。 ➢ 非监督分类不需要更多的先验知识，据地物的光谱统计 特性进行分类，分类方法简单。当两地物类型对应的光 谱特征差异很小时，分类效果不如监督分类效果好。
精选ppt
2
9.1 概述
• 9.1.1 基本原理
同类地物在相同的条件下(光照、地形等)应该具有相同或 相似的光谱信息和空间信息特征。不同类的地物之间具 有差异根据这种差异，将图像中的所有像素按其性质分 为若干个类别(Class)的过程，称为图像的分类。
精选ppt
3
9.1 概述
• 9.1.2 分类方法
精选ppt
4
9.2 相似性度量
遥感图像计算机分类的依据是遥感图像像素的相似度。 常使用距离来衡量相似度。
距离是常用的相似性度量的概念。分类是确定像素距 离哪个点群中心较近，或落入哪个点群范围可能性大的问 题。像素与点群的距离越近，那么，属于该点群的可能性 越高。
精选ppt
5
9.3 工作流程
1.确定工作范围 2.多源图像的几何配准 3.噪声处理 4.辐射校正 5.几何精纠正 6.多图像融合
图像的预处理
自动识别分类
图像的预处理
定义分类模板 评价分类模板
监督分类法
非监督分类法
初始分类 专题判断
执行监督分类
分类后重编码
《遥感图像分类》课件
将原始特征进行变换，生成新的特征，以更好地 反映地物类别之间的差异。
分类器设计
监督分类
利用已知样本的训练集设计分类器，对未知样本进行分类。
非监督分类
对未知样本进行聚类分析，将相似的样本归为同一类。
混合分类
结合监督分类和非监督分类的优势，提高分类精度和稳定性。
分类结果评价
精度评价
通过比较分类结果与实际地物类别， 计算分类精度、混淆矩阵等指标。
THANKS
感谢观看
分类器。
多源遥感数据融合问题
多源遥感数据融合可以提高分类精度和可靠性，但同时也带 来了数据匹配、融合算法选择等问题。
解决多源遥感数据融合问题的策略包括使用先进的融合算法 ，如基于深度学习的融合方法，以及优化数据匹配方法。
遥感图像分类技术的发展趋势
01
遥感图像分类技术正朝着高精度、高效率和自动化的方向发展 。
可靠性评价
评估分类结果的稳定性、可靠性以及 抗干扰能力。
应用价值评价
根据分类结果在实际应用中的价值， 如土地利用、资源调查、环境监测等
，对分类方法进行综合评价。
04
CATALOGUE
遥感图像分类的挑战与展望
数据质量问题
遥感图像常常受到噪声、失真和 模糊等影响，导致数据质量下降
。
数据质量问题还表现在不同传感 器获取的图像之间的差异，以及 不同时间获取的图像之间的变化
遥感图像分类的应用
遥感图像分类在多个领域有广泛应用，如环境保护、城市规划、资源调查、军事 侦察等。
通过遥感图像分类，可以快速获取大范围的地物信息，为相关领域的决策提供科 学依据。
02
CATALOGUE
遥感图像分类的方法
多尺度特征融合的遥感图像目标检测方法
多尺度特征融合的遥感图像目标检测方法
张洋;夏英
【期刊名称】《计算机科学》
【年(卷),期】2024(51)3
【摘要】遥感图像目标检测是计算机视觉领域中的一个重要研究方向,广泛运用在军事和民用领域。
遥感图像中的目标具有尺度多样、密集排列和类间相似等特点,使得用于自然图像的目标检测方法在遥感图像目标检测中存在较多漏检和误检等现象。
针对这一问题,在YOLOv5的基础上,提出一种基于多尺度特征融合的遥感图像目标检测方法。
首先,在骨干网中引入融合多头自注意力的残差单元,通过该模块充分提取多层次特征信息,缩小不同尺度间的语义差异;其次,引入融合轻量级上采样算子的特征金字塔网络,用于获取高层语义特征和低层细节特征,通过特征融合的方式获得特征信息更丰富的特征图,从而提升不同尺度目标的特征分辨率。
在公开数据集DOTA和NWPU VHR-10上评估了所提方法的有效性,相比基准模型,所提方法的准确率(mAP)分别提高了1.5%和2.0%。
【总页数】9页(P165-173)
【作者】张洋;夏英
【作者单位】重庆邮电大学计算机科学与技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP753
【相关文献】
1.采用多尺度特征融合SSD的遥感图像小目标检测
2.基于多尺度特征融合的遥感图像小目标检测
3.多尺度深度特征融合网络的遥感图像目标检测
4.自适应融合多尺度特征的无锚框遥感图像目标检测算法
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遥感影像处理中图像融合与分类方法与算法
遥感影像处理中图像融合与分类方法与算法遥感影像处理是指利用遥感技术获取的各种遥感影像数据进行处理、分析和应用的过程。
在遥感影像处理中，图像融合和分类是非常重要的步骤。
本文将介绍图像融合与分类的方法与算法。
一、图像融合图像融合是将多幅具有不同空间或光谱分辨率的遥感影像进行数据融合，形成一幅具有更高分辨率和更全面信息的新影像。
图像融合常用的方法有主成分分析法（PCA）、小波变换法（Wavelet）、伪彩色合成法（False Color）等。
其中，主成分分析法是最常用的一种方法。
主成分分析法基于数据的变异程度，将原始影像的多个波段特征通过线性组合来生成新的信息特征。
该方法通过对遥感图像进行PCA处理，得到的前几个主成分代表数据中包含的最重要信息。
然后，将这些主成分按照一定的权重进行加权平均，得到融合后的影像。
主成分分析法能够有效提取遥感图像中的有用信息，提高图像的分辨率和信息量。
小波变换法是一种时频分析方法，通过不同尺度和不同频率的小波基函数将遥感图像进行变换。
这种方法能够在多个尺度上提取图像的纹理和细节信息，进而实现图像融合。
小波变换法的优点是能够克服主成分分析法在处理一些细节信息时的不足，提高融合图像的视觉质量。
伪彩色合成法是将多幅遥感影像按照一定的比例进行合成，形成一幅彩色图像。
这种方法常用于可见光和红外图像的融合，通过颜色的变化来表示不同波段的信息。
伪彩色合成法可以直观地观察到不同波段之间的关系，方便后续的图像分析和解译。
二、图像分类图像分类是将遥感影像中的像元按照其不同的类别进行划分和分类的过程。
图像分类的方法有监督分类和非监督分类两种。
监督分类是基于训练样本进行分类的一种方法。
在监督分类中，先从遥感影像中选择一些样本点，手动标注其所属类别，然后通过计算这些样本点与其他像元之间的相似度，来判断其他像元所属的类别。
常用的监督分类算法有最大似然法、支持向量机（SVM）等。
这些算法能够在样本点的训练下，准确地对遥感影像进行分类。
遥感图像融合方法
遥感图像融合方法遥感图像融合是指将来自不同传感器的多幅遥感图像融合成一幅具有更丰富信息和更高质量的图像，以便更好地应用于地学领域和资源环境管理中。
遥感图像融合方法的选择和应用对于提高遥感图像的分析和解译能力具有重要意义。
一、遥感图像融合的原理。
遥感图像融合的原理是基于多源数据的互补性和协同性，通过融合多个波段或多种分辨率的图像，可以获取更为全面和准确的信息。
常见的遥感图像融合方法包括基于像素级的融合和基于特征级的融合。
像素级融合是指将不同波段或分辨率的像素直接进行融合，而特征级融合则是在特征空间进行融合，如主成分分析、小波变换等。
二、遥感图像融合的方法。
1. 基于变换的融合方法。
基于变换的融合方法包括小波变换、主成分分析、非线性变换等。
小波变换能够将图像分解为不同尺度和方向的小波系数，通过选择不同的尺度和方向进行融合，可以实现多尺度和多方向的信息融合。
主成分分析则是通过对多幅图像进行主成分分解，提取出图像的主要信息进行融合。
非线性变换方法则是利用非线性映射将多幅图像进行融合，以实现更好的信息融合效果。
2. 基于分解的融合方法。
基于分解的融合方法包括多分辨率分解、多尺度分解等。
多分辨率分解将图像分解为不同分辨率的子图像，通过对子图像进行融合，可以得到更为丰富和准确的信息。
多尺度分解则是将图像分解为不同尺度的子图像，通过对不同尺度的子图像进行融合，可以获得更为全面的信息。
三、遥感图像融合的应用。
遥感图像融合方法在土地利用分类、环境监测、资源调查等领域具有广泛的应用。
通过融合多源遥感图像，可以提高图像的空间分辨率和光谱分辨率，从而更好地进行土地利用分类和环境监测。
同时，融合多源遥感图像还可以提高图像的信息量和准确性，为资源调查和规划提供更为可靠的依据。
四、结语。
遥感图像融合方法是遥感图像处理和分析的重要手段，对于提高遥感图像的信息量和质量具有重要意义。
在选择和应用遥感图像融合方法时，需要根据具体的应用需求和图像特点进行综合考虑，以实现更好的融合效果和应用效果。
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高分遥感图像的图像特征-视觉词袋
•
改进步骤
类总体词袋表示：统计每一类场景所有视觉词袋单词词频，得到类别总体词袋
•
确定单词权重：从统计结果中取前N名单词，对这N个单词词频进行归一化，以 词频的倒数来表示单词对应的权重，对权重进行归一化，使权重值在0到1之间。 再对权重值加1操作，使权重值量化到1到2之间
融合多特征的高分遥感图像特征分类 测试数据集
融合多特征的高分遥感图像特征分类 测试数据集
采用了文献Bag-Of-Visual-Words and Spatial Extensions for Land-Use Classification 中的数据集 文献中描述为国际上第一个大型的遥感图像分类公共测试数据 集，共21类，每类100幅图像，均为快鸟高分辨率遥感图像， 大小为256*256，均从美国地质勘探局下载，包括：农田、飞 机、棒球内场、海滨、建筑物、灌丛、稠密居住区、森林、高 速公路、高尔夫球场、海港、十字路口、中等稠密居住区、活 动房区、立交桥、停车场、河流、机场跑道、稀疏居住区、储 油罐和网球场
高分遥感图像的图像特征-纹理特征
Gabor滤波器
使用5个尺度，6个方向的Gabor滤波器对原始图像进行
Gabor变换，形成30幅纹理图像，再计算这30幅纹理图像 的均值和方差，形成一个60维的特征向量
融合多特征的高分遥感图像特征分类 算法步骤
•
步骤
训练过程 将标记好的训练样本提取局部特征，得到BOVW表示，在提取全局的 HLS和Gabor纹理特征，分别训练SVM1,SVM2,SVM3三个分类器
•
挑选每类重要单词加权：图像的特征向量词袋分配后，将单幅图像中所属类的 前N名单词的权重值乘以该权重值对应的单词在这幅图像出现的词频
高分遥感图像的图像特征-颜色直方图
采用亮度饱和度HLS色彩空间
图像中的每一像素，将其H,L,S分量化为8等分，HLS直
方图就有256个间隔，然后统计所有直方图，最后归一 化，以消除图片大小的影响
高分遥感图像的图像特征-视觉词袋
高分遥感图像的图像特征-视觉词袋
第三步是利用单词表的中词汇表示图像。利用SIFT算 法，可以从每幅图像中提取很多个特征点，这些特征 点都可以用单词表中的单词近似代替，通过统计单词 表中每个单词在图像中出现的次数，可以将图像表示 成为一个K=4维数值向量。
高分遥感图像的图像特征-视觉词袋
改进的视觉词袋
原始的视觉词袋——仅包含单幅图像的特征，而缺乏对同类图像的类型 特征的统计分析 当同一场景图像之间差异大时，图像词袋表示差异也大，会影响分类精度
•
一类场景中所共有的特征往往出现在词频考前的单词上，对这些单词进 行加权标识，分类时会对待分类图像加入所属类的共有特征，提高分类 精度
多特征融合的遥感图像分类
2014年9月11日
目录
高分遥感图像的图像特征
视觉词袋特征 改进的视觉词袋特征 颜色直方图
纹理特征
融合多特征的高分遥感图像特征分类算法
算法流程 测试集
高分遥感图像的图像特征-视觉词袋
提取图像中大量局部的小块，通过判定每个图像块可能的语义 信息，统计整幅图像中各个语义信息出现的频次，最终得到该 图像的描述。
（1）利用SIFT算法，从每类图像中提取视觉词汇，将所有的视觉 词汇集合在一起
高分遥感图像的图像特征-视觉词袋
第二步是利用K-Means算法构造单词表。K-Means 算法是一种基于样本间相似性度量的间接聚类方法， 此算法以K为参数，把N个对象分为K个簇，以使簇内 具有较高的相似度，而簇间相似度较低。SIFT提取的 视觉词汇向量之间根据距离的远近，可以利用KMeans算法将词义相近的词汇合并，作为单词表中的 基础词汇，假定我们将K设为4，那么单词表的构造过 程如下图所示：
•
测试过程 待分类图像的BOVW,HLS和Gabor特征 用三个分类器分类，得到三 个概率 P1,P2,P3（按从大到小排序）,对应三个标签Label1，Label2，Label3 标记结果 采用投票的方式 由于次显著特征和最不显著特征组合可能要比显著 特征好，如果Label2=Label3，且之和大于Label1，则最终标记为Label2，或者 为Label1
Assign sift features into clusters
R1 R2
R1 R2
Compute the frequency of each cluster within an image
R3
R3
BoW histogram representations
高分遥感图像的图像特征-视觉词袋
视觉词袋的计算过程
优点：避免了图像分割过程
在局部图像块表示中，词包模型
(Bag-of-Word, BOW)受到了大量的关注
高分遥பைடு நூலகம்图像的图像特征-视觉词袋
•
Works pretty well for whole-image classification
Csurka et al. (2004), Willamowski et al. (2005), Grauman & Darrell (2005), Sivic et al. (2003, 2005)
•
开始
测试图像
如Label12=Label3，且 Label2+Label3>Label1
Y
输出 Label2
SVM1 BOVW
P1,Label1
SVM2 Color
P2,Label2
SVM3 Gabor
P3,Label3
N
输出 Label1
输入Label1,Label2,Label3, 分别对应P1,P2,P3中最 大，次大，最小值所对应 的Label