基于像素的解译标志和面向对象的解译标志
第七章遥感数字图像计算机解译ppt课件
2
二、分类方法
非监督分类（ Unsupervised classification ）： 是在没有先验类别（训练场地）作为样本的条件 下，即事先不知道类别特征，主要根据像元间相 似度的大小进行归类合并（即相似度的像元归为 一类85%，模板需要要重建。
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三、图像分类中的有关问题
1、未充分利用遥感图像提供的多种信息 只考虑多光谱特征，没有利用到地物空间关系、
图像中提供的形状和空间位置特征等方面的信 息。 统计模式识别以像素为识别的基本单元,未能利 用图像中提供的形状和空间位置特征,其本质是 地物光谱特征分类
（3）多级切割分类法 （4）特征曲线窗口分类法
监督分类的一般步骤
采集训练样本 建立模板 评价模板 初步分类 检验分类
分类后处理 分类特征统计
训练样本选择：
取决于用户对研究区及类别的了解程度。
1）矢量多边形：使用矢量图层；自定义AOI多边形； 2）标志种子象素：利用AOI工具，用十字光标标出 一个象元作为种子象素（seed pixel）代表训练样本， 其相邻象素根据用户指定参数进行比较，直到没有 相邻象元满足要求，这些相似元素通过栅矢转换成 为感兴趣区域。
46
小波分析
小波理论起源于信号处理。由于探测精度的限
制．一般的信号都是离散的，通过分析认为信号是由多
个小波组成的，这些小波代表着不同的频率持征。小波
函数平移、组合形成了小波函数库，通过小波函数库中
区间的变化可以对某些感兴趣的频率特征局部放大，因
此．小波函数被称为数学显微镜。
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小波分析
小波分析方法的基本思想就是将图像进行多分辨率 分解．分解成不同空间、不同频率的子图像、然后再对子 图像进行系数编码。基于小波分析的图像压缩实质上是对 分解系数进行量化的压缩。
遥感地学解译知到章节答案智慧树2023年长安大学
遥感地学解译知到章节测试答案智慧树2023年最新长安大学第一章测试1.遥感技术涉及的学科有：（1）物理学（2）电子学（3）空间科学（4）信息科学等( )参考答案:（1）（2）（3）（4）2.遥感技术应用主要领域有：（1）资源调查（2）环境监测（3）灾害监测（4）海洋应用（5）精细农业等( )参考答案:（1）（2）（3）（4）（5）3.遥感地学解译的主要研究内容是：（1）地学遥感是根据遥感技术在地球科学研究中的应用而定义的遥感类型。
（2）指面向地学应用的遥感信息分析和提取。
( )参考答案:（2）4.遥感地学解译面临的理论和关键技术问题有：（1）遥感图像信息机理的研究（2）地学图像信息处理的技术研究（3）基于知识工程的地学图像理解过程及地学图像认知基础理论的研究( )参考答案:（1）（2）（3）5.遥感信息源有哪些特点？（1）多源性、多平台、多波段、多视场（2）空间宏观性（3）瞬时特征、时效性、重访周期与多时相（4）综合性、复合性（5）波谱、辐射量化性 ( )参考答案:（1）（2）（3）（4）（5）第二章测试1.在遥感变化检测中，有哪些环境因素会影响检测结果？（）参考答案:物候特征;土壤湿度状况;大气状况2.在进行变化检测时，需要对遥感影像进行哪些预处理？（）参考答案:配准;辐射校正3.下面哪一种精度指标与漏分误差之和为1？（）参考答案:PA4.地形因子包括（）参考答案:坡度;坡向等地形特征因素;高程;综合性的地貌类型。
5.遥感影像的空间分辨率，辐射分辨率、光谱分辨率越高，对地物的解译能力就越强，所以，具体任务时应选择尽可能高的空间、辐射和光谱分辨率。
（）参考答案:错6.统计可分性可以有多种定量描述方法，其中均值间的标准化距离被定义为，均值之差的绝对值除以标准差之和，此法可进行多波段的类别可分性分析。
（）参考答案:错7.对于不同地区、不同时段、不同传感器获取的遥感影像，进行同一地物解译时利用的解译标志可能不同。
基于无人机影像的城市植被精细分类
中国环境科学 2022,42(6)：2852~2861 China Environmental Science 基于无人机影像的城市植被精细分类林怡1,张文豪1,宇洁1*,张翰超2(1.同济大学测绘与地理信息学院,上海 200092；2.中国测绘科学研究院摄影测量与遥感研究所,北京 100830)摘要：针对传统植被资源调查方法工作量大、成本高、效率低的问题,利用高分辨率无人机遥感影像,联合地物光谱-纹理-空间信息,构建了一种适用于描述城市不同植被种类的多维特征空间,在此基础上对三种应用广泛的分类算法(基于像素的、面向对象的支持向量机及深度学习Mobile-Unet语义分割模型)开展了对比分析研究.结果表明:本文提出的联合地物光谱-纹理-空间信息的特征空间构建方法能够有效地描述城市不同类型植被的特征差异,提升影像分割、植被分类的精度;在分类精度上,基于像素和面向对象的支持向量机分类结果的总体精度均超过90%,深度学习方法的总体分类精度为84%;在算法效率上,传统机器学习方法也优于深度学习方法.因此,得出结论针对城市小区域、小样本的植被精细分类,传统机器学习分类方法比深度学习方法效果更好.关键词：无人机影像；城市植被；精细分类；多维特征空间；机器学习；深度学习中图分类号：T P751.1 ,X87 文献标识码：A 文章编号：1000-6923(2022)06-2852-10Fine classification of urban vegetation based on UA V images. LIN Yi1, ZHANG Wen-hao1, YU Jie1*, ZHANG Han-chao2 (1.College of Surveying and Geo-Informatics, Tongji University, Shanghai 200092, China；2.Institute of Photogrammetry and Remote Sensing, Chinese Academy of Surveying and Mapping, Beijing 100830, China). China Environmental Science, 2022,42(6)：2852~2861 Abstract：The fine classification and information extraction of urban public vegetation based on remote sensing methods hasgreat significance in urban land use change, urban ecological environment monitoring and urban planning. Aiming toreducethe heavy workload, high cost and enhancetheefficiency of traditional vegetation resource survey methods, a multi-dimensional feature space including spectral, spatial and texture features for describing different types of urban vegetation was proposed in this study. Then a comparison experiment of three typical classification algorithms (pixel-based, object-oriented support vector machine and deep learning semantic segmentation model-Mobile-Unet) was accomplished. The experimental results indicate that: The proposed spectrum-texture-spatial feature extraction method can describe different types of urban vegetation effectively, and improve the accuracy of image segmentation and vegetation classification significantly. In terms of classification accuracy, the overall accuracy of pixel-based and object-oriented support vector machine classification exceed 90%, while the overall accuracy of deep learning method is only 84%. In terms of efficiency, traditional machine learning methods are also superior to deep learning method. Therefore, for the fine classification of different vegetation in small urban areas with small samples, traditional machine learning classification methods are more effective than deep learning method.Key words：unmanned aerial vehicle image；urban vegetation;fine classification；multi-dimensional feature space;machine learning;deep learning植被是城市环境的重要组成部分,是反映区域生态环境的标志之一.根据现行的《城市绿地分类标准》(CJJ/T85-2017)[1],城市管理部门通常采用绿地率、人均绿地面积两大绿化指标作为评价城市绿地建设水平的标准[2].但实际评价中,因为不同植被类型所含生物量不同,导致能实现的绿化作用与生态功能不尽相同[3].因此,需要针对不同植被类型进行具体评价.为此,植被类型的精细识别技术是研究的关键.城市公共植被的遥感精细分类及信息提取在城市土地利用变化、生态环境监测、城市植被监测以及城市规划等各个领域都具有重要的研究意义和应用价值.传统植被资源调查需要实地测量,工作量大、成本高且效率低下[4].随着遥感与人工智能技术的发展,遥感影像的自动化处理与解译在植被调查工作中得到更广泛的应用.国内外学者已经在高分辨率遥感影像的基础上,利用传统基于像素的分类方法[5]、收稿日期：2021-11-17基金项目：地理信息工程国家重点实验室开放基金课题(SKLGIE2018- K-3-1);上海市“科技创新行动计划”科技攻关项目(20dz1201200);自然资源部测绘科学与地球空间信息技术重点实验室开放研究基金课题(2020-2-3)* 责任作者, 助理教授,*********************.cn6期林怡等：基于无人机影像的城市植被精细分类 2853面向对象分类方法[6]和基于深度学习的语义分割方法(FCN[7]、SegNet[8]、U-Net[9]等)进行了植被的提取研究,如Li等[10]对WorldView-2/3影像进行面向对象的城市植被分类,比较了支持向量机(SVM)和随机森林(RF)方法的分类精度;徐知宇等[11]利用改进的U-Net模型,对北京市3个典型绿地区域的高分二号影像进行分类,总体分类精度达到92.73%.但卫星影像实时性不高,影像质量易受天气影响,且对于城市不同类型的植被信息提取来说,其空间分辨率仍不够高.因此,研究者们开始利用分辨率更高、获取信息更快的无人机进行植被信息的获取[12],为城市植被的精细管理开拓了一条更为高效的途径.目前,越来越多的研究者尝试将无人机数据与深度学习方法结合来实现植被精细提取,如杨蜀秦等[13]应用改进的语义分割网络DeepLab V3+对无人机影像进行三种农作物的分类,与SVM算法相比取得了更好的分类效果,证明了深度学习算法的准确性与有效性;Torres等[14]用无人机获取的高分辨率影像和5个深度神经网络(SegNet, U-Net, FC-DenseNet,和两个DeepLabv3+的变形网络)对巴西城市地区濒临灭绝的树种进行单树种分类,该论文比较了多种语义分割网络在进行单树种分割时的精度,并且证明该方法可以用于树种的识别.在实际生活中,多树种分类更具意义.如戴鹏钦等[15]将基于Res-U-Net的FCN模型应用于无人机影像的林场树种分类,实现不同树种高精度识别;林志玮等[16]基于无人机航拍图像建立FC-DenseNet-103模型,将植被与非植被细分为13类实现精细的树种识别,最终平均识别正确率达到75.67%; Schiefer等[17]采用U-Net模型对无人机森林影像进行了13个植被类别的精细分类,其分类结果平均F1分数为0.73.以上研究均证实了无人机影像与语义分割网络结合对于精细植被分类的有效性.而Sothe等[18]同样利用无人机数据,但获取的是高光谱影像并与点云数据融合,分别使用卷积神经网络、随机森林等三种方法对巴西南部亚热带森林的16类树种分类,并对其精度和效率作比较.无论是无人机RGB影像还是高光谱影像,在这些大范围植被分布区域都能以较高精度实现植被的精细分类任务.而城市植被具有分布较为分散、细碎,同一区域内植被类型较为单一等特点,与山区、林区、湿地[19]等研究区域相比,城市的植被分类研究还是有其特殊性的,而且城市植被精细分类的研究也并不多见.因此,本研究以城市植被为对象,借鉴李艳等[20]、杨礼[21]采用的植被分类准则,并结合不同植被类型的生态效益将植被分为乔木、小乔木、灌木、草地、水生植物等类别.其中灌木有两种主要形态,单株灌木和灌木丛,为了减小类内差异,提升分类的准确性,本研究将单株灌木和灌木丛区分为两个植被类别.由此构建了适合于城市植被的分类体系.综上,本文以小区域、小样本的城市植被精细分类为目标,利用无人机影像,构建适用于描述不同植被类型的多维特征空间(光谱-纹理-空间),在此基础上对三种分类算法(基于像素的SVM、面向对象的SVM以及基于深度学习的Mobile-Unet模型)进行多方面对比分析.1 研究区概况及数据表1 分类地物形态Table 1 Form of ground objects for classification地物类别地物特征地物类别地物特征乔木树高10m以上,有明显直立主干,树冠大而茂盛小乔木树高10m以下,有明显直立主干,树冠小而紧密单株灌木高度6m以下,没有明显主干,呈丛生状态的树木灌木丛高于地面的低矮灌木集合,通常被修剪为较整齐的造型草地矮小草本植株密集种植的土地水生植物生长在水体中露出水面的各种植物水体表面较为平整且没有其他地物覆盖建筑物顶部较为平整,多呈规则的多边形地面没有覆盖植被的地表其他除以上9种地物类别外的其他地物本文的研究区域为河南省焦作市滨河花园小区(35.18°N, 113.25°E),面积约为0.2km2,地面平均高程为94.7m,区域内植被物种丰富.经过实地考察,区域内部包括多种典型城市地物类别,依据之前研究中城市植被分类准则、结合小区内部的实际情况和不同植被的绿化效益,本研究将研究区域划分10个类别(表1).其包含两大区域：植被区域(乔木、小乔木、单株灌木、灌木丛、草地、水生植物,共6类),2854 中 国 环 境 科 学 42卷非植被区域(水体、建筑物、地面、其他,共4类).每种地物的形态描述见表1本研究选用的无人机平台是北方天图TTA 八旋翼无人机,搭载SONY ILCE -5100三波段RGB 数码相机,平均航高为175m,拍摄时间为2017年6月,夏季植被茂盛.共获取研究区影像128张,每张影像大小为6000×4000像素.数据获取时天气晴朗,拍摄高度较低,建筑物和较高的树木有一定程度畸变. 2 研究方法2.1 无人机影像预处理本研究利用Pix4D mapper 软件完成了无人机影像、POS 数据和地面控制点等数据的预处理:导入数据、快速检查、加入控制点、自动空三、点云加密等,最终得到了研究区的正射影像(DOM)和数字表面模型(DSM),地面分辨率均为5cm.2.2 联合光谱-纹理-空间信息的多维特征空间构建如何构建特征空间是遥感影像高精度信息提取的关键[19].本研究针对城市不同类型植被的特性,利用ENVI 5.3软件对影像进行了处理和运算,构建了一种联合光谱-纹理-空间信息的多维特征空间,主要包含:正射影像RGB 波段、植被指数集、纹理特征集和三维空间特征,共15维特征.(1)植被指数:由于本研究实验采用的无人机影像仅包含RGB 三个波段,无法通过计算归一化植被指数(NDVI)获取植被信息,因此选择可见光波段差异植被指数(VDVI)[22]、红绿比值指数(RGRI)[23]、超绿超红差分指数(EXGR)[24]三个指数参与植被信息的提取.3种指数计算式分别为(1)~(3):B R G B R G ++−−=22VDVI (1) GR =RGRI (2) ⎪⎩⎪⎨⎧−=−−=−=G R B R G 4.1ExR 2ExG ExRExG ExGR (3)B G R ,,分别代表无人机影像的红、绿、蓝波段.(2)纹理特征:高分辨率无人机影像最大的优势是地物纹理清晰.由表1可知,不同植被类别的纹理有较大差异,这些差异使纹理成为进行地物识别的一个重要特征.因此除植被指数外,本文也使用灰度共生矩阵(GLCM)提取纹理信息,其提出者Haralick 进一步定义了14种纹理特征参数[25],本研究选取了其中最常用的8个纹理特征:均值、方差、同质性、对比度、相异性、熵、二阶矩和相关性.(3)三维空间特征:除上述植被指数、纹理等特征,研究还利用了无人机影像的另一优势,即生成三维点云,进而加密生成DSM.从而可以得到地物点的高度值,形成包含高度信息的三维空间特征. 2.3 三种分类方法比较2.3.1 基于像素的SVM 方法 传统的遥感影像分类方法是基于像素的分类,以单个像素作为分类的单元,该方法的优点是对中、低空间分辨率的遥感影像信息提取效果较好.在传统基于像素的分类方法中,SVM 方法以其所需样本少、分类精度高、运行时间短的优势而被广泛应用[26].SVM 是Vapnik [27]提出的一种建立在统计学习理论的结构风险最小化原则和VC 维理论基础上的新型机器学习方法,其核心思想就是把待学习样本非线性映射到高维核空间,在高维核空间创建具有低VC 维的最优分类超平面[28]将不同类别区分开.本研究在实地考察的基础上,针对10种地物类别所占面积不同,按比例每类随机选取4000到30000个样本作为训练样本和测试样本.在构建的联合光谱-空间信息的多维植被特征空间基础上,调用scikit -learn 库中的SVM 函数,选取核函数为径向基函数的SVM 模型进行基于像素的植被分类. 2.3.2 面向对象的SVM 方法 基于像素的分类方法以像素为单位,因此无法有效利用像素之间存在的空间关系,尤其是高分辨率影像中丰富的空间、结构和纹理信息往往被忽略,且易出现“椒盐现象”[29].因此针对具有较低光谱分辨率但空间信息极为丰富的高分辨率遥感影像,面向对象分类方法[30]应运而生.对象是同质相邻像素的集合,以对象为分类基本单元不仅利用了其光谱信息,更加有效地利用了对象的空间几何与纹理信息,使得分类效果更好、精度更高.与基于像素的SVM 方法不同,此时进入SVM 分类器的是经过分割后同质对象.面向对象分类的第一步是影像分割,影像分割的效果会影响下一步分类的结果.实验发现,植被颜色指数CIVE [31]有助于提升影像分割的效果,指数6期林怡等：基于无人机影像的城市植被精细分类 2855计算见式(4),因此研究将无人机正射影像RGB波段、DSM和CIVE影像共5个波段作为面向对象分类的输入,多次实验确定5个波段的权重分别为R=1, G=0, B=0, CIVE=1, DSM=1.然后通过控制变量方法比较不同尺度参数的分割效果,最终确定尺度参数40、形状参数0.2和紧致度参数0.5,利用eCognition软件完成影像的多尺度分割.基于多尺度分割的结果,构建联合光谱-纹理-空间信息的多维特征空间,在实地考察的基础上为10个地物类别选择一定数量的对象作为训练和测试样本.选取核函数为径向基函数的SVM模型进行面向对象的不同类型植被分类.78745.18385.0881.0441.0CIVE++−=BGR (4) 2.3.3 基于深度学习的Mobile-Unet模型在全卷积神经网络(FCN)的基础上,Ronneberger等[9]提出了改进的语义分割模型U-Net,其延续了FCN的思想,利用卷积层、池化层进行特征提取,用反卷积层恢复为原图像大小.U-Net结构见图1,整个网络由左右两个部分组成,左侧的压缩通道和右侧的扩展通道,两个部分通过网络的跳跃连接实现低层特征与高层特征融合.U-Net的优点是可以用少量的数据进行训练得到不错的分割效果,十分符合小研究区范围遥感影像分类任务的要求.所用操作系统为Ubuntu18.04,采用Python语言,模型基于PyTorch深度学习框架实现,GPU为Nvidia GeForce RTX 2060 6G,由于实验条件的限制,本研究将U-Net的骨干网络替换为轻量级的MobileNet[32],使得用更少的参数、更快的运算速度,达到较好的结果.MobileNet的创新就是将VGG网络中的标准卷积层替换为深度可分离卷积层,该层就是把普通卷积层拆分成了一个深度卷积和一个逐点卷积.深度卷积是将卷积核拆分成为单通道形式,每一个特征图对应一个卷积核进行卷积,得到和输入特征图通道数一致的输出特征图.然而,这样一来特征图的维度过少,可能无法提取足够的信息,于是在深度卷积层后增加逐点卷积层,即用1×1的卷积核对特征图进行升维,使其输出的特征图维数和标准卷积层一致.最终网络整体的参数量只有标准卷积的1/9左右.其优势在于使用较小的数据集也可以完成训练并达到较高的精度.图1 U-Net结构Fig.1 Structure ofU-Net研究基于实地调查结果对无人机影像进行了手动类别标注,得到标签图像.将正射影像图加上DSM影像构成的四波段影像作为网络的原始输入,样本尺寸为512×512像素,共100张.由于样本量较小,因此采用数据增强算法增加样本数量,最终共得到295个样本标签对,形成了一个小型无人机样本数据集,如图2.图2 制作的部分数据集Fig.2 Part of the hand-made dataset本研究获取的样本数量较少,数据集规模较小,因此可以利用Mobile-Unet的优势进行小样本集的语义分割.网络输入影像大小为512×512像素,类别数为10.将数据集输入模型中,以7:3的比例划2856 中 国 环 境 科 学 42卷分训练集和验证集.运用迁移学习的思想,使用ImageNet 训练集的预训练网络参数作为模型参数的初始值进行训练.学习率设置为0.0001,batch 大小8,训练次数100,使用交叉熵函数作为网络的损失函数.2.4 精度评价指标遥感分类精度评价一般是比较分类预测图像与参考图像的一致性,常用方法是混淆矩阵.本文采用混淆矩阵对分类后影像的全部像元进行类别统计,并将总体分类精度(overall accuracy, OA)、Kappa 系数、用户精度(落在该类别上的检验点,被正确分类为该类别的比率)和生产者精度(该类别的地面真实参考数据被正确分类的概率)作为评价指标.总体分类精度是常用的一种精度评价指标,表示每一个像素正确分类的概率,被正确分类的像元沿着混淆矩阵的对角线分布.Kappa 系数K 则是一个综合指标,其同时考虑了对角线以外的各种漏分和错分像元,表示预测结果和实际分类结果是否一致,取值[-1,1].具体见式(5)、(6): ∑==ni iiNx 1OA (5)1121()()nnii i i i i ni i i N x x x K N x x ++==++=−=−∑∑∑ (6)式中:x ii 为正确分类的像元个数,x i +、x +i 为混淆矩阵各行、各列之和,N 为像元总数,n 为类别数. 3 实验与分析3.1 联合光谱-纹理-空间信息的多维空间 3.1.1 光谱特征 根据式(1)~(3)计算得到的植被指数如图3所示.可以看出,VDVI 可以很好的将植被与非植被区域区别开来,植被区域颜色较亮而非植被区域像素的灰度值较小颜色暗,但水体和植被区域难以区分.RGRI 与VDVI 的表现正相反,植被区域颜色较暗而非植被区域稍亮,但图像中草地与树木(乔木、小乔木、单株灌木、灌木丛)有一定的颜色差,因此在草、树混杂的区域可以更好的区分二者.EXGR 同样可以区分植被与非植被,其优势在于对非植被区域的地物类别有更好的区分能力,但效果不如RGRI 和VDVI 图像.这三种植被指数的另一个优点在于不受原图中阴影的影响,可以将阴影中的植被、甚至植被纹理很好的表现出来,见图4.(a)原图(b) VDVI(c) RGRI (d) EXGR图3 原始影像与可见光植被指数影像 Fig.3Original image and vegetation index images(a)原图 (b) VDVI(c) RGRI (d) EXGR图4 阴影中植被的表现Fig.4 Expression of vegetation in shadow3.1.2 纹理特征 为避免数据冗余,提升运行效率,对无人机3波段影像中信息熵最大的红波段进行8个纹理特征的计算,得到8幅纹理特征影像. 3.1.3 三维空间特征 图6是生成的具有不同地物高程信息DSM 影像,图中的灰度值代表地物的高度值,颜色越亮表示地物高度越高,反之则越低.(a)原图 (b)均值 (c)方差6期林怡等：基于无人机影像的城市植被精细分类 2857(d)同质性(e)对比度(f)相异性(g)熵(h)二阶矩(i)相关性图5 纹理特征影像Fig.5 Textureimage图6 DSM影像Fig.6 DSM image3.2 分类结果比较及精度评定3.2.1 基于像素分类的结果与分析经过SVM分类及分类后处理,得到结果影像如图7所示.研究用混淆矩阵对结果进行精度评价,得到总体分类精度92.8%,Kappa系数值为0.917,具体精度指标如表2所示,分类耗时4.75h.从混淆矩阵中可以看出,小乔木与单株灌木和草地类别之间存在错分情况,原因在于部分小乔木与单株灌木高度差别不大,部分树木纹理相似导致混淆;而小乔木与草地间的错分在于一部分小乔木比较低矮且在影像上面积很小,因此无法正确区分被错误分类为其背景类别,即草地.单株灌木与灌木丛之间的错分情况较为严重,两者高度相当,且纹理信息十分相似,同为灌木类但在形态上差异较大,因此基于像素的分类方法很难将二者区别开来.由于该分类算法无法充分利用影像的纹理和结构信息,会出现一棵乔木中心高的区域被分为乔木类,而四周低矮的部分则有可能被分为小乔木类的情况,出现“同物异类”现象导致分类精度下降.但总体来看,除单株灌木、灌木丛外,其余类别的类别精度均在79%以上,总体分类结果良好.表2 基于像素分类混淆矩阵Table 2 Confusion matrix of pixel-based classification实测类别预测类别乔木小乔木单株灌木灌木丛水生植物草地水体建筑物地面其他用户精度(%)乔木 10648119 0 0 0 0 0 0 0 0 98.9 小乔木 3527910965 15 0 21 0 0 0 44 84.9 单株灌木 0 84458801227 0 54 0 0 0 0 73.5 灌木丛 0 26615923637 0 358 0 0 0 0 62.1 水生植物 0 0 0 0 3996 0 0 0 0 0 100 草地 0846563121 495510 0 0 086.2水体 0 0 0 0 0 040000 0 0100 建筑物 0 0 0 0 0 0 0299950 3499.9地面 0 0 0 0 0 16 0 02991811799.6其他 0150 0 0 0 0 5 82780598.7 生产者精度(%) 96.8 79.1 65.3 72.7 99.9 95.5 100 99.9 99.7 97.53.2.2 面向对象分类的结果与分析经过无人机正射影像的多尺度分割、SVM方法的训练和分类等步骤,最终得到面向对象方法分类的结果,如图8所示.分类的总体精度为93.1%,Kappa系数值为0.918,具体分类指标如表3所示,面向对象方法分类耗时4.267h.从分类混淆矩阵表中可以看出,与基于像素的分类结果相比,小乔木、灌木丛和草地的分类精度略有提高,水生植物和水体的精度略有降低,而地面和其他两个类别出现错分导致分类精度下降.乔木和单株灌木类别没有大的变化,但单株灌木与灌木丛由于形状不同,在影像分割时得以区分,因此混淆2858 中 国 环 境 科 学 42卷程度有所降低.综上,面向对象和基于像素的分类结果精度相差不大,而在6种植被类别的分类精度看来,面向对象的分类效果较好,很大程度上避免了“椒盐现象”.图7 基于像素分类结果 Fig.7 Pixel -based classification result图8 面向对象分类结果 Fig.8 Object -based classification result3.2.3 基于Mobile -Unet 模型分类的结果与分析 在训练过程中,训练次数设置为100,随着次数不断增加,训练集和验证集的损失值不断下降,精度提高.但迭代次数增加到一定大小时,训练集的损失依然在减小,但验证集的损失不再下降,此时即出现了过拟合.为了避免过拟合的发生,在验证集的损失不再下降时停止训练.实验中训练次数增加至39时验证集损失不再下降,因此停止训练,训练集与验证集的损失值变化如图9所示.选择3个没有参与训练、验证区域的影像进行切割并预测,预测结果的混淆矩阵见表4,原图、标签图像与预测结果的比较如图10所示,图10(a)的精度为84.0%,图10(b)的精度为83.8%,图10(c)的精度为82.0%,预测的总体精度为83.3%,Kappa 系数0.832,分类精度低于上述两种机器学习方法,耗时6.533h.从预测图像中可以看出,采用卷积神经网络方法进行植被分类也能取得很好的效果,但水生植被分类效果较差.表3 面向对象分类混淆矩阵Table 3 Confusion matrix of object -based classification实测类别预测类别乔木小乔木单株灌木灌木丛水生植物 草地 水体建筑物地面其他用户精度(%)乔木 980000 0 0 0 00100小乔木395330 1 0 0 0090.1单株灌木012640 0 0 0 0083.9灌木丛210290 0 0 0 0070.7水生植物000041 0 0 0 00100草地 0220 3 90 1 0 0091.8水体 00000 0 26 0 00100建筑物0000 0 0 162 00100地面 10000 0 0 0 1181290.1其他 0150 0 0 0 67878.8生产者精度(%)96.195.163.480.593.2 98.9 96.3 100 95.286.70.30.60.91.21.51.82.12.413579111315171921232527293133353739训练次数损失值图9 训练集、验证集的损失曲线Fig.9 Loss and accuracy of train set and validation set3.2.4 三种方法性能比较 分析三种分类方法的性能指标对比见表5.对比三种分类方法,可以看出在本论文的小样本、小区域植被分类中,机器学习的方法优于深度学习方法.一方面是机器学习分类中选取了实践经验中十分有效的特征构成了联合光谱-纹理-空间信息的多维特征空间,使得机器学习的精度得以提升;另一方面是深度学习方法受到小样本和计算机性能的限制,导致其在精度和效率上难以发挥自身优势.6期 林 怡等：基于无人机影像的城市植被精细分类 2859表4 深度学习分类混淆矩阵(万)Table 4 Confusion matrix of deep learning classification (ten thousand)实测类别预测类别 乔木小乔木单株灌木灌木丛水生植物草地水体建筑物地面其他用户 精度(%)乔木237.8 4.6 0.19 0.28 0 0.58 0 0.46 0.15 0 97.4小乔木 4.6 23.7 0.12 0 0 3.2 0 0.02 0 8.3 59.4 单株灌木 0.23 0.22 3.5 0.11 0 0.53 0 0 0 0.8 65.0 灌木丛0 0.09 0 16.2 0 1.5 0 0 0 1.8 82.7水生植物 0.02 0.12 0 0.02 8.9 1.4 0.4 0.01 0 3.4 62.4 草地 2.1 1.6 0.25 0.78 0 166 0.04 0.4 0.02 36 80.1 水体0 0 0 0 0 0 70.2 0.26 0 1.7 97.3建筑物 0.07 0 0 0 0 0.17 0.13 208.1 0.93 27.1 88.0 地面 0.13 0 0 0 0 0.01 0 0.1 141.9 5.3 96.2 其他 12.2 6.7 0.4 0.6 0.6 14.1 0.8 10.5 2.5 172.6 78.1 生产者精度(%) 92.5 64.0 78.5 90.1 93.7 88.5 98.1 94.7 97.5 67.2(a)(b)(c)图10 图像预测结果(从左到右依次为原图、标签影像和预测结果)Fig.10 Image predictions (from left to right are original image,ground truth and predictions 表5 三种分类方法结果对比Table 5 Comparison of the three classification methods参数基于像素的SVM 面向对象的SVM Mobile -Unet总体精度(%) 92.8 93.1 83.3 Kappa 系数 0.916 0.918 0.832 运行时间(h) 4.7504.2676.5334 讨论通过以上三种分类算法的比较实验,也可以分别看到几种算法的不足.①基于像素的分类方法无法充分利用遥感影像的纹理、结构信息,会产生“椒盐现象”和“同物异类”现象,并且每次分类都需要手动选取样本,分类的效果常常取决于样本的选择,自动化程度较低,因此本研究建立了联合光谱-纹理-空间信息的多维特征空间,结果表明分类精度有一定的提升;②面向对象的分类方法可以充分利用影像的纹理、结构信息,能够更好地识别具有规则形状的地物,理论上应该明显高于基于像素方法的分类精度,但在高分影像的复杂场景中,很难准确的对地物进行分割,而分割结果的好坏直接影响到分类的精度,因此,面向对象方法的分类精度仅比基于像元方法高0.3%,自动化程度也不高;③基于深度学习“端到端”的方法能够更好地实现自动化且能够处理高分影像中复杂场景的分类,但对计算能力和样本量的需求较高,更适用于大范围、样本数据量较大的植被分类问题.本研究由于研究区较小,无法制作足够数量的数据集,且实验条件有限,因此选择了样本需求量较小的U -Net 和网络参数量较少的MobileNet 进行结合的Mobile -Unet 分割模型.实验结果表明,小样本卷积神经网络提取出的特征并没有人工选取的特征更有效.因此,分类精度也会低于一般的机器学习分类方法.由于本研究受限于小样本和缺乏可以迁移的遥感影像样本数据集,基于深度学习方法的城市植被精细分类并不具有优势.然而众所周知,利用深度学习的方法进行分类具有巨大的潜力.其一,传统的分类方法,需要人工提取或选择特征,且都是浅层特征,而深度学习方法可以提取高级语义特征,在大数。
5 遥感影像目视解译
3
5.2遥感图像目视解译标志
• 遥感图像目标地物识别特征——解译标志
– 分为直接判读标志和间接判读标志。直接判读 标志主要包括：
• • • • • • • • • 色调(Tone) 颜色(Color) 阴影(Shadow) 形状(Shape) 大小(Size) 图型（样式）(Pattern) 纹理(Texture) 布局(Association) 位置(Site)
阴影(Shadow) ：遥感图像上光束被地物遮挡而产生的
地物的影子
11
阴影
热红外像片阴影
形状(Shape) ：地物的轮廓在影象平面的投影。需要根据影象
比例尺和分辨率具体分析，注意畸变（雷达、航片边缘）
青海湖
15
立体像对
不同角度获取 影像，对地物 形状产生影响
北京西郊机场
什么形状？
大小(Size) ：地物的尺寸、面积、体积等按比例 缩小的相似记录。根据比例尺在影像上量算.
地理相关分析法
进行地质构造分析，可以把水系形态、地貌类型作 为间接标志；
辐射型水系(火 山附近)
向心型水系
(盆地)
长方格子状水 系(断层)
46
5.3 遥感图像目视解译步骤
• 遥感图像目视解译的一般顺序
– 从已知到未知是遥感图像解译必须遵循的原则。 “已 知”主要指解译者自己最熟悉的环境地物, 或是别人最 熟悉的环境地物, 如地形图及有关资料等。所谓的未知 就是图像上的影像显示 , 根据己印证的影像在相邻图像 上举一反三 , 然后根据影像再在相应地面 上找到新的 地物, 这就是从己知到未知的含义。 – 先易后难是指易识别的地物先确认, 然后根据客观规律 和影像特征不断地进行解译实践, 逐渐积累解译经验, 取得解译标志，克服各种解译困难的过程。（先山区 后平原、先地表后深部、先整体后局部、先宏观后微 观、先图形后线形）
坑塘真彩色遥感解译标志
坑塘真彩色遥感解译标志近年来，随着遥感技术的不断发展，真彩色遥感解译成为了研究人员和决策者们的重要工具之一。
其中，坑塘真彩色遥感解译标志作为一种常见的解译标志，在地理信息系统（GIS）和土地利用规划中发挥着重要作用。
坑塘真彩色遥感解译标志是通过对遥感影像进行解译，将坑塘地貌特征以真实的颜色显示出来。
它主要用于识别、提取和分析坑塘地貌，为农田布局、水资源管理、生态环境保护等方面的决策提供科学依据。
坑塘真彩色遥感解译标志可以帮助我们准确识别和提取坑塘地貌。
通过对遥感影像的解译，我们可以将坑塘区域以鲜明的蓝色标示出来，使其与周围的土地利用类型区分开来。
这样一来，我们可以直观地了解到该地区的坑塘分布情况，为进一步的研究和决策提供了基础数据。
坑塘真彩色遥感解译标志还可以帮助我们进行坑塘地貌的分析。
通过对坑塘区域的解译，我们可以获得坑塘的空间分布、面积大小、形态特征等信息。
这些信息有助于我们了解坑塘地貌的演化过程、水资源的分布状况以及对周边生态环境的影响。
在土地利用规划中，我们可以根据坑塘的特征，合理安排农田布局，提高农田利用效益，减少水资源浪费。
坑塘真彩色遥感解译标志还可以为水资源管理和生态环境保护提供支持。
通过解译标志，我们可以了解到坑塘的分布密度和水体质量状况。
这些信息对于制定水资源管理政策和保护生态环境至关重要。
比如，在坑塘密集区，我们可以采取相应的措施，加强水资源的开发和利用，提高水体的质量和生态系统的稳定性。
在真彩色遥感解译中，还可以结合其他地理要素进行综合分析和研究。
例如，可以将坑塘地貌与土地利用类型、地形地貌、气候等要素进行叠加分析，探索其相互关系和影响机制。
这种综合分析可以帮助我们更好地理解坑塘地貌的形成与演化过程，为决策者提供科学依据。
坑塘真彩色遥感解译标志作为一种重要的解译工具，对于坑塘地貌的识别、提取和分析具有重要意义。
它可以帮助我们准确了解坑塘的分布情况、形态特征和水资源状况，为农田布局、水资源管理和生态环境保护提供科学依据。
遥感原理期末复习资料(知识点汇总)
遥感的定义：遥感是指利用飞机、卫星或其他飞行器等运载工具（平台）上安装的某种装置（传感器），探测目标的特征信息（电磁波的反射或发射辐射），经过传输、处理，从中提取感兴趣信息的过程遥感类型:按平台分为地面遥感、航空遥感、航天遥感、宇航遥感遥感信息特点：（1）真实性、客观性（2）探测范围大（3）资料新颖且能迅速反应动态变化（4）成图迅速（5）收集资料方便遥感系统的组成：1、目标的信息特性2、目标信息的传输3、空间信息的采集4、地面接收与预处理5、信息处理6、信息分析与应用电磁波：交互变化的电磁场在空间的传播。
（1）电磁波与电磁波谱红外划分※紫外线：波长范围为0.01～0.38um，太阳光谱中只有0.3～0.38um波长的光到达地面，对油污染敏感，但探测高度在2000m 以下。
※可见光：波长范围0.38～0.76um，人眼对可见光有敏锐的感觉，是遥感技术应用中的重要波段。
※红外线：波长范围为0.76～1000um，根据性质可分为近红外、中红外、远红外和超远红外。
※微波：波长范围为1mm～1m，穿透性好，不受云雾的影响。
红外划分：※近红外：0.76～3.0um，与可见光相似。
※中红外：3.0～6.0um，地面常温下的辐射波长，有热感，又叫热红外。
※远红外：6.0～15.0um，地面常温下的辐射波长，有热感，又叫热红外。
※超远红外：15.0～1000um，多被大气吸收，遥感探测器一般无法探测。
偏振：指横波的振动矢量偏于某些方向的现象或振动方向对于传播方向的不对称性。
黑体：在任何温度下，对各种波长的电磁辐射的吸收系数等于1（100%）的物体。
※黑体辐射：黑体的热辐射称为黑体辐射。
黑体辐射定律：包括普朗克定律，玻尔兹曼定律，维恩位移定律，瑞里—金斯公式（注：基尔霍夫定律是一般物体发射定律。
）发射率概念：地物的辐射出射度（单位面积上发出的辐射总通量）W与同温度下的黑体辐射出射度 W黑的比值。
按照发射率与波长的关系，把地物分为：黑体或绝对黑体：发射率为1，常数灰体：发射率小于1，常数选择性辐射体：反射率小于1，且随波长而变化。
遥感试题——精选推荐
1.遥感 广义泛指非接触的、远距离的探测技术。
狭义是指应用探测仪器 不与探测目标相接触 从远处把目标的电磁波特性记录下来 通过分析 揭示出物体的特征性质及其变化的综合性探测技术。
侧重狭义概念的回答。
2.大气窗口 电磁波通过大气层时较少被反射、吸收或散射的 透过率较高的波段为大气窗口。
3.波谱分辨率 传感器在接收目标辐射的波谱时能分辨的最小波长间隔 间隔愈小 波谱分辨率愈高4.空间分辨率 指像素所代表的地面范围的大小或地面物体能分辨的最小单元。
5.地面分辨率 用来表征传感器获得的影像反映地表景物细节能力的指标 亦称为空间分辨率 定义为影像上能够详细区分的最小单元所代表的地面距离的大小。
6.电磁波谱 为了便于比较电磁辐射的内部差异和进行描述 按照它们的波长(或频率)大小 依次排列画成图表 这个图表就叫做电磁波谱。
7.地面分辨率 用来表征传感器获得的影像反映地表景物细节能力的指标 亦称为空间分辨率 定义为影像上能够详细区分的最小单元所代表的地面距离的大小。
8.反差系数 是指摄影后 影像的明暗程度与原景物明暗程度的比值 它用来度量感光材料对景物反差的表达能力 以特性曲线直线部分的密度差与相应两点曝光量对数差的比值来表示。
9.解译标志 是指那些能够用来区分目标物的影像特征 它又可分为直接解译标志和间接解译标志两类。
能够直接反映物体或现象的那些影像特征称为直接解译标志 通过与之有联系的其它地物在影像上反映出来的影像特征 称为间接解译标志。
10.遥感平台 即搭载传感器的工具。
11.高光谱遥感 是在电磁波谱的可见光、近红外、中红外和热红外波段范围内 获取许多非常窄的连续光谱的影像数据的技术。
12.中心投影 物体通过物镜中心投射到承影面上形成透视影像的技术。
13.雷达 即无线电测距与定位 它是由发射机通过天线在很短时间内 向目标地物发射一束很窄的大功率电磁波脉冲 然后用同一天线接收目标地物反射的回波信号而进行显示的一种传感器14.反差系数 是指摄影后 影像的明暗程度与原景物明暗程度的比值 它用来度量感光材料对景物反差的表达能力 以特性曲线直线部分的密度差与相应两点曝光量对数差的比值来表示。
遥感地质学复习题(完整版)
遥感：从远距离、高空以至外层空间的平台上，利用可见光、红外、微波等探测仪器，通过摄影或扫描方式，对电磁波辐射能量的感应、传输和处理，从而识别地面物体的性质和运动状态的现代化技术系统。
主动遥感：指从遥感台上的人工辐射源，向目标物发射一定形式的电磁波，再由传感器接收和记录其反射波的遥感系被动遥感：被动接收自然辐射源发射电磁波信息，然后通过处理来据此判断地物的属性。
遥感按电磁辐射源的性质不同分为主动遥感和被动遥感两种基本方式，前者如雷达，使用人工电磁辐射源；后者如摄影，使用太阳等自然辐射源。
遥感分类：按辐射源分（主动遥感、被动遥感）；按电磁波波段分（紫外、可见光、红外、微波、可见光-红外（多波段））；按遥感平台分（地面遥感、航空遥感、航天遥感）；按获取资料类别分（城乡方式遥感、非成像方式遥感）；按成像方式分（摄影成像遥感、扫描成像遥感）物体反射或辐射的电磁波信息分成若干波谱段进行接收和记录。
遥感地质学的研究内容：①各类地质体的电磁辐射（反射、吸收、发生等）特性及其测试、分析与应用；②遥感数据资料的地学信息提取原理与方法；③遥感图像的地质解译与编图；④遥感技术在地质各个领域的具体应用和实效估计电磁波：当电磁振荡进入空间，变化的磁场激发了涡旋电场，变化电场又洗发了涡旋磁场，使电磁振荡在空间传播，电磁波在传播中遵循波的反射、折射、衍射、干涉、吸收、散射等传播规律。
假彩色合成又称彩色合成：根据加色法或减色法，将多波段单色影像合成为假彩色影像的一种彩色增强技术。
像点位移：根据中心投影的原理，由于地形起伏，任何高于或低于基准面的地面点投影在水平像片上的像点，相对于在基准面上垂直投影的像点，都有位置移动。
由中心投影造成，在地面上平面坐标相同但高程不同的点，在像片面上的像点坐标不同，这种像点位置的移动，称像点位移（投影差）。
高光谱遥感：光谱分辨率在10-2λ的遥感信息称为高光谱遥感。
岩层三角面：遥感图像上，同一岩层面的露头线上任一山脊点和其相邻两河谷点之间用直线相连所形成的三角面，是遥感图像上判断和量测岩层产状的最佳标志。
遥感图像解析
目录页
Contents Page
1. 遥感图像基础概念 2. 遥感图像获取技术 3. 图像预处理与增强 4. 图像特征提取方法 5. 图像分类与识别 6. 遥感图像应用案例 7. 遥感图像解析挑战 8. 未来发展趋势展望
遥感图像解析
Index
遥感图像基础概念
遥感图像基础概念
遥感图像定义
遥感图像解析
Index
图像特征提取方法
图像特征提取方法
▪ 边缘检测
1.边缘检测是图像特征提取的重要手段，通过识别图像中物体 的轮廓，为进一步的图像分析提供基础数据。 2.常用的边缘检测算法包括Sobel、Canny等，它们各有优缺 点，需根据具体应用场景选择。 3.随着深度学习的发展，基于神经网络的边缘检测技术已成为 研究热点，具有更高的准确性和鲁棒性。
遥感图像应用案例
▪ 军事应用
1.遥感图像可以用于军事侦察，获取敌方活动情报。 2.通过遥感图像可以监测军事目标，评估战略价值。 3.遥感图像结合GIS技术，能够为军事决策提供地理信息支持。
▪ 矿产资源勘探
1.遥感图像可以用于寻找矿产资源，提高勘探效率。 2.结合地质数据，遥感图像能够分析矿床成因，为矿产开发提供依据。 3.通过遥感图像可以监测矿山环境，评估矿产开发对生态的影响。
遥感图像解析
Index
图像预处理与增强
图像预处理与增强
▪ 图像预处理
1.图像清理：去除遥感图像中的噪声和异常值，提高图像质量。通常使用滤波器或中值滤 波等技术实现。 2.图像校正：纠正图像的几何和辐射畸变，保证图像信息的准确性和可靠性。常用的校正 方法包括几何校正和辐射校正。 3.图像融合：将多源遥感图像融合，提高图像的空间分辨率和光谱分辨率，增强图像信息 提取的能力。
遥感试题中国地质大学
遥感试题（中国地质大学）08一、名词解释1辐射校正：消除图像数据中依附在辐亮度的失真的过程2直方图均衡化：是将随机分布的图像直方图修改成为均匀分布的直方图，其实质是对图像进行非线性拉伸重新分配图像像充值，一定灰度范围内的像的数量大致相同。
3反差增强：在数字图像处理中，增强感兴趣目标和周围背景图像之间的反差。
4电磁波普：按电磁波在空中传播的波长或频率、递增或递减排列，则称为地电磁波普。
5光谱分辨率：是指传感器接收目标辐射波普时能分辨最小波长间隔。
间隔越小，分辨率越高。
6,直接解译标志：是指能够直接反映和表现目标地物信息的遥感图像的各种特征，它包括遥感摄影相片的色调，色彩，大小，形状，阴影，纹理，图型，解译者利用直接介意标志，可以直观识别遥感相片上的目标地物。
7监督分类：是首先需要从研究区域内选取具有代表性的训练场地作为样本。
根据已知训练区提供的样本，通过选择特征参数来识别建立判别函数据此对样本像元进行分类，依据样本类别的特征来识别非样本的归属类别的方法。
非监督分类：是在没有检验类别作为样本的条件下，即事先不知道类别的特征主要根据像元之间相似度的大小进行归类合并的方法。
二、问答题1、遥感数字图像定义及数学表示，举列说明？答：①遥感数字图像是以数字形式表示的遥感影像。
遥感数字图像基本的单位的像素。
像素是成像过程的采样点，也是计算机图像处理的最小单元。
像素具空间特征和属性特征。
②遥感数字图图像以二维数组表示。
一个元素代表一个像素，像素的坐标位置隐含，这个元素在数组中的行列位置所决定的。
元素的值表示传感器到像素对应面上目标地物电磁波波辐射强度，采用这一种方法可以将地球表面一定区域内目标地物信息记录在一个二维数据中。
如：F=f(xi,yi),i=1,2,3，…，mj=1,2,3，…，n式中，i代表行号；j代表列号;f(xi,yi) 值代表像素在(xi,yi)上目标地物的电磁辐射强度值2、地貌的判读标志？地貌的判读，主要任务是对地貌进行分类，识别各种地貌的形态，要素及其分布，地貌的判读主要用图形图形，包调，和明别，等判别标志，影像的图形包括；平面的轮廓及图案的及地表的高低起伏特征，色调和阴影可以帮助观察分析各种地貌形态，获得地貌形态，获得地貌的侧面影像及其物质组成方面的信息。
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基于像素的解译标志和面向对象的解译标志
【最新版】
目录
一、引言
二、基于像素的解译标志
1.像素解译标志的定义
2.像素解译标志的应用
三、面向对象的解译标志
1.面向对象解译标志的定义
2.面向对象解译标志的应用
四、两种解译标志的优缺点比较
1.优点比较
2.缺点比较
五、结论
正文
一、引言
随着计算机技术的发展，图像处理技术在各个领域中得到了广泛的应
用。在图像处理中，解译标志是一个重要的环节。本文将对两种常见的解
译标志——基于像素的解译标志和面向对象的解译标志进行介绍，并对其
优缺点进行比较。
二、基于像素的解译标志
1.像素解译标志的定义
基于像素的解译标志，是指通过图像的像素信息来进行解译的标志。
第 2 页 共 3 页
这种解译标志通常使用图像处理技术，将原始图像中的像素信息转换为易
于处理的符号信息。例如，将图像中的每个像素转换为一个二进制数，根
据二进制数的值来表示不同的地物。
2.像素解译标志的应用
像素解译标志广泛应用于遥感图像处理、计算机视觉、图像识别等领
域。在遥感图像处理中，通过像素解译标志，可以将遥感图像中的像素信
息转换为实际的地物信息，从而实现对地物的识别和分类。
三、面向对象的解译标志
1.面向对象解译标志的定义
面向对象的解译标志，是指通过面向对象的方法来进行解译的标志。
这种解译标志通常将图像看作一个对象，通过对象的操作来实现对图像的
解译。例如，通过创建一个表示树的对象，可以实现对图像中的树的识别
和分类。
2.面向对象解译标志的应用
面向对象解译标志广泛应用于地理信息系统、图像处理、计算机视觉
等领域。在地理信息系统中，通过面向对象解译标志，可以实现对地理信
息的精细化管理，提高地理信息系统的功能和性能。
四、两种解译标志的优缺点比较
1.优点比较
基于像素的解译标志优点在于简单易懂，实现起来较为简单，适用于
大规模的图像处理。而面向对象的解译标志优点在于能够更好地表达图像
的语义信息，具有较高的准确性和鲁棒性。
2.缺点比较
基于像素的解译标志缺点在于对于复杂的图像处理任务，其准确性和
鲁棒性较低。而面向对象的解译标志缺点在于创建对象较为复杂，计算量
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较大，实现起来较为困难。
五、结论
基于像素的解译标志和面向对象的解译标志各有优缺点，可以根据实
际应用需求进行选择。