多尺度遥感图像的分类与分割算法研究
GF-1影像地物最优分割尺度确定方法与评价
GF -1影像地物最优分割尺度确定方法与评价何燕君1 徐军2 宋之光1 黄胜敏1（1.南宁师范大学北部湾环境演变与资源利用教育部重点实验室，广西 南宁 530001；2.南宁师范大学自然资源与测绘学院，广西 南宁 530001）摘 要：GF-1卫星是中国高分辨率对地观测系统的第一颗卫星，在土地利用变更调查、土地利用动态监测等方面发挥重要作用。
在面向对象的信息提取研究中，传统最优分割尺度方法得到的往往是某一个确定数值。
以GF-1影像为实验影像，分别利用均值方差法、最大面积法、面积比均值法等方法，对影像常见地物进行最优分割尺度研究，得到最优分割尺度区间，采用eCognition 软件ESP 工具进行分割结果评价，在这个区间都能得到较好的分割效果。
关键词：GF-1；多尺度分割；最优尺度；eCognition；ESP1 引言高分一号（GF-1）卫星是中国高分辨率对地观测系统的第一颗卫星，已应用于土地利用动态遥感监测、土地利用变更调查等行业。
GF-1影像极大丰富了从影像中获取的地物信息。
影像分割是面向对象方法提取影像信息的首要环节。
GF-1影像在色调、亮度、饱和度、纹理和形状等方面均有提升，但其光谱特征由于波段较少削弱了作用[1]。
传统基于像元的影像处理方法信息提取精度偏低，且“椒盐”“噪声”现象明显，结果并不理想。
经过国内外学者不断研究，面向对象影像分析技术应运而生，成为高分遥感影像信息获取的主要方法，也有学者称之为面向地理对象的图像分析技术[2]。
面对影像分析技术最重要的是影像分割，影像分割是面向对象分类的关键技术之一，而分割尺度对地物的提取精度有重要影响，尺度选择的好坏影响影像分割质量、分类精度。
因此，确定最优分割尺度是影像分类的前提。
高分辨率遥感影像地物最优分割尺度的确定对面向地理对象的影像分析有重要意义。
本文利用均值方差法、最大面积法、面积比均值法和最优尺度估计法等常见最优尺度确定方法，对试验区GF-1影像进行耕地、林地、水体、裸地四种主要地物的多尺度分割实验，最终确定各自最优分割尺度参数。
基于均值方差法的遥感图像多尺度表达算法
如何进行遥感影像的分类与地物提取
如何进行遥感影像的分类与地物提取遥感影像是近年来在地理信息领域中应用广泛的一种技术。
通过使用遥感影像，我们可以获取地球表面的大量数据，可以利用这些数据进行地物的分类与提取。
地物分类与提取在自然资源管理、城市规划、环境监测等领域都有着重要的应用。
本文将探讨如何进行遥感影像的分类与地物提取。
一、遥感影像的分类方法遥感影像的分类主要是将影像中的像素点划分到不同的类别中，常用的分类方法有监督分类和无监督分类两种。
监督分类是指根据已经标记好的样本数据进行分类。
首先需要准备一部分已经标记好的样本数据，然后通过分析样本的特征，建立一个分类模型。
接下来，通过模型对整幅影像进行分类。
监督分类需要充分利用专业知识和经验，对样本特征进行细致的分析，从而提高分类的准确性。
无监督分类是指根据影像中像素点的相似性进行分类，不需要准备样本数据。
无监督分类是一种相对简单和快速的分类方法。
它可以帮助我们发现影像中存在的一些隐含的地物类型，但由于没有准确的样本数据，分类结果可能会存在一定的误差。
二、地物提取的方法地物提取是指根据分类结果，将影像中的地物单独提取出来。
常用的地物提取方法有阈值分割、形态学操作、边缘检测等。
阈值分割是一种基于像素灰度值的提取方法，根据不同地物的灰度特征，设置合适的阈值将地物提取出来。
阈值分割简单直观，但对光照、阴影等影像杂波比较敏感，对影像质量要求较高。
形态学操作是一种基于形状和结构的提取方法，通常包括腐蚀和膨胀操作。
通过对影像进行腐蚀操作，可以去除噪声，减小地物的面积；通过膨胀操作，可以填补裂缝，增大地物的面积。
形态学操作结合的阈值分割可以得到较为精确的地物提取结果。
边缘检测是一种基于边缘信息的提取方法，通过检测影像中的边缘特征来提取地物。
常用的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子等。
边缘检测可以提取出地物的轮廓信息，但对于复杂纹理和噪声干扰较多的影像，边缘检测可能会存在一定的偏差。
三、遥感影像分类与地物提取的挑战尽管遥感影像的分类与地物提取方法日益成熟，但仍然存在一些挑战。
高光谱遥感图像特征提取及分类方法研究
高光谱遥感图像特征提取及分类方法研究摘要高光谱遥感图像具有丰富的光谱信息，是一种重要的遥感数据源，对于地物分类和信息提取具有巨大潜力。
本文研究了高光谱遥感图像的特征提取和分类方法，并对比了不同算法的性能和适用场景。
通过实验证明，基于高光谱图像的特征提取和分类方法能够有效地提升分类精度和识别准确性，为地物分类和信息提取提供了可靠的技术支持。
1. 引言高光谱遥感图像是近年来发展起来的一种遥感数据源，它能够提供超过几十到上百个连续波段的光谱信息。
与传统的多光谱遥感图像相比，高光谱图像具有更细粒度的光谱解析能力，能够提供更多的地物类别信息。
因此，高光谱遥感图像在自然资源调查、环境监测、农业和城市规划等领域具有广泛的应用前景。
2. 高光谱遥感图像的特征提取方法高光谱遥感图像的特征提取是对图像数据进行预处理的关键环节。
传统的特征提取方法主要基于光谱信息进行，如主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）。
这些方法可以有效地降低光谱维度，提取出最主要的光谱特征，但无法利用高光谱图像的细粒度特性。
近年来，随着深度学习的兴起，基于卷积神经网络（CNN）的特征提取方法逐渐应用于高光谱图像。
这些方法将传统的卷积操作扩展到了高光谱维度，能够捕捉到更丰富的空间和光谱特征。
同时，通过引入自注意力机制和注意力机制，还可以增强网络对光谱和空间特征的关注度，提高特征提取的精度和灵活性。
3. 高光谱遥感图像的分类方法高光谱遥感图像的分类是根据提取的特征对图像进行像元分类的过程。
常用的分类方法包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和卷积神经网络（CNN）等。
SVM是一种经典的机器学习算法，通过在高维特征空间中构建最优超平面将不同类别的样本分离开。
在高光谱图像分类中，SVM能够充分利用光谱特征和空间特征，具有较好的分类效果。
RF是一种基于决策树的集成学习算法，通过随机选择数据集和特征子集构建多个决策树模型，并将它们的分类结果进行投票或平均，从而提高分类的准确性。
基于遥感影像的城市绿地识别与分类
基于遥感影像的城市绿地识别与分类近年来，城市化进程加快，城市建设及扩张所带来的影响，使城市环境质量趋于恶化，特别是城市绿化程度下降。
城市绿地是城市的“肺”，不仅能调节气候、净化空气、减轻能量消耗，而且可以提高居民的生活品质。
因此，保护和合理规划城市绿地特别重要。
在城市规划中，绿化覆盖率及其空间分布的研究和识别是最基础的工作。
如采用高光谱、高分辨率遥感技术是目前较为成熟的方法之一。
本文将讨论基于遥感影像的城市绿地识别与分类的方法及其应用。
一、遥感影像城市绿地识别的基础遥感技术是通过航天器、飞机、无人机等载体获取地面物体的图像信息及其光谱反射率，采用数字图像处理技术对图像数据进行分析，进而实现地面物体的识别、监测和管理。
在城市绿地的空间分布构建及规划过程中，遥感技术在城市生态环境的研究中起到了重要作用。
遥感影像识别和分类主要包含特征提取、监督分类和非监督分类三个主要过程。
对于城市绿地的遥感影像识别和分类，主要通过环境分析、特征识别和分类算法等手段，提取影像中属于城市绿地的信息并进行数据分类，以达到对城市绿地的有效识别。
二、基于遥感影像的城市绿地分类方法基于遥感影像的城市绿地分类方法可以分为监督和非监督两种分类方法。
1.监督分类监督分类是依托于已知地物类型的光谱特征分类方法。
其中，监督分类中最常用的分类算法为最小距离分类算法、最大似然分类算法、KNN、SVM和BPNN等。
以最小距离分类法为例，它是一种基于已知分类的基础上对未知样地进行分类的方法。
当需要对样地进行分类时，该方法会将样地与已知分类中各种类别的样本进行对比，计算差值后判断归属类别。
最大似然分类方法将每一种类别采用不同的特征值表示，通过计算其离散程度，并以此为基础统计每一种类别出现的概率大小，将未知样地隶属于最大概率的类别。
2.非监督分类非监督分类方法指的是不事先预设样本数据分类信息，而是采用聚类分析、主成分分析、因子分析、图像分割等方法将遥感影像中的像素自动分组成多个类别。
遥感图像变化检测算法研究
王昊祥 ， 杨文昌 ， 董开 奇 （ 西 安 电子科技 大学 ， 陕 西西 安 ７ １ ０ １ ２ ６ ）
摘 要 笔者根据切身工作实践 ， 创新性的提 出了一种新型卫星影像的变化检测算法。以非下采样 Ｃ ｏ ｎ ｔ ｏ ｕ ｒ Ｌ ｅ ｔ变 换 （ Ｎ Ｓ Ｃ Ｔ ） 和脉冲耦合神经网络 （ Ｐ Ｃ Ｎ Ｎ ）为基础的算法 ， 实现 了传统非下采样变换和脉冲耦合神经网络算法的有机结
合 ， 适用 于无 监督 、 不同 时相 的卫 星影 像 的变化检 测 。
关 键 词 遥 感 ；图像 变化 ； 检 测 算 法 ；非下采样 变换 ； 脉 冲耦 合神 经 网络 中圈 分类号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ １ 文献标识 码 ： Ａ 文章编 号 ： １ ６ ７ １ —７ ５ ９ ７（ ２ ０ １ ３ ）０ ４ ２ － ０ ４ ２ － ０ １ 随 着科 学技 术 的发 展和 计算 机 应用 技 术 的 提高 ， 很 多专 家 学 者逐 渐 把 目光 瞄准 了 Ｎ Ｓ Ｃ Ｔ和 Ｐ Ｃ Ｎ Ｎ的 研究 。１ ） 多 尺度 和 多
第三 步 ： 获得 漏 检率 。整 理 差值 图 △ 中元 素值 为 一 ｌ 的元 素 ， 然后 对这 些元 素 的个 数实施 总 和归一 化处理 ， 获 得漏 检率 ，
即 Ｍｉ ｓ ｓ Ａ ｌ ａ ｒ ｍ （ ＭＡ ｏ
向全 面 深 层 地提 取对 数 比 图像 的纹 理 ， 然 后 实施 自适 应 阈值 滤 波 。这 样做 的好处 是 即 使处 在 噪声 环境 中 ， 也 能 保证 大量 变 化 信息 的顺利 提 取 。２） 经 过 噪声 处理之 后 的 Ｎ Ｓ Ｃ Ｔ分 解 的系数 中 含 有 丰 富的 变化 信 息 ， 通过 Ｐ Ｃ Ｎ Ｎ对 该 分 解 系数 进 行点 火 ， 可 以 充分 实现 对变 化信 息 的彻 底 提取 。３ ）当大 量 的变化 信息被 有 效 的提取 来后 ， 我们 可 以运 用最 大类 间方差 法 实施 ２ 类 分类 ， 这样 能够 获 得信息 的变 化网 ， 完成 图像变 化检 测 的 目的。
基于显著图的遥感图像多分辨区域生长分割算法
Ｔｈ ｕ ｔ－ｃ ｌ ｅ ｉ ｎ Ｇ ｒ ｗｉ ｅ ｈ ｄ Ｂａ ｅ ｎ Ｓ ｌｅ ｙ ｅＭ ｌｉｓ ａｅＲ ｇ ｏ ｏ ｎｇＭ ｔ ｏ ｓ ｄ ０ ａｉｎｃ Ｍ ａ ｏ ｍ ａ ｅＳ ｇ ｅ ｔ ｔｏ ｐ ｆ ｒＩ ｇ ｅ ｍ ｎ ａｉ ｎ
Ｖｂ ． ５ＮＯ ２ １ ． ２
Ｊ ｎ ２ １ ｕ ． ０２
基 于显著 图的遥感 图像 多分辨 区域 生长分 割算法
胡 琳，李 岩
（ 华南师范大学 计算机学 院， 广州 ５ ０ ３） １６ Ｉ
摘
要： 针对传统 区域 生长算法对噪 声敏 感和初 始种子过度依赖的 问题， 本文提 出一种基 于显著 图的遥感 图像 多分 辨
的视觉选择注意模 型模拟人类主动视觉选择机制， 提出显著图（ａｅｃ ｐ的概念以及赢者全取和返回 Ｓ ｌｎｙＭａ） ｉ 抑制的注意转移机制． 其后，ｔ与Ｋ ｃ模拟人类视觉注意阶段的神经学研究成果， Ｉｉ ｏｈ 根据视觉“ 自底向上” 注
意 机 制 建 立定 量 计 算 模 ￣ （ ｉ 型） Ｉ模 ｔ 获得 图像 的 注 意焦 点 【， 人 类 视 觉认 知理 论 的 研 究成 果 运 用 于 遥感 ６ 将 Ｊ 图像处 理 ．国内外学 者 开展 的研 究 多集 中于 目标提 取 及变 化检 测 ．
子 先进 行 边 缘 检测 ， 后 在 闭 合 边界 内随 机 一点 作 为 种 子 ．事 实 上对 于 复 杂 的遥 感 图 像往 往 很 难 得 到 闭 然
合 的边 界 ．
人类视觉系统对 复杂场景的识别的过程是一个 多特征融合的过程， 综合亮度 、 颜色 、 纹理、 形状等多
遥感图像变化检测算法研究
（2） 将对数比图像进行非下采样 Contourlet 变换， 得到多 （2）
（3） 用最大类间方差法对不同尺度和不同方向的系数分 别进行同尺度和同方向内的 2 类分类， 得到自适应的阈值， 并 据此将多尺度和多方向的系数中相对较小的置零， 以提高抗 噪能力。
å å| CM1(i j) - CM2(i j) | i=1 j=1
1.新疆大学 信息科学与工程学院， 乌鲁木齐 830046 2.上海交通大学 图像处理与模式识别研究所， 上海 200240 3.奥克兰理工大学 知识工程与开发研究所， 新西兰 奥克兰 1020 1.College of Information Science and Engineering， Xinjiang University， Urumqi 830046， China 2.Institute of Image Processing and Pattern Recognition， Shanghai Jiaotong University， Shanghai 200240， China 3.Knowledge Engineering and Discovery Research Institute， Auckland University of Technology， Auckland 1020， New Zealand YU Yinfeng， JIA Zhenhong， QIN Xizhong， et al.Change detection algorithm in satellite puter Engineering and Applications， 2011， 47 （25） ： 168-170. Abstract：An unsupervised change detection algorithm in multi-temporal satellite images based on nonsubsampled Contourlet transform and pulse coupled neural network is proposed.This method makes a combination of both nonsubsampled Contourlet transform and pulse coupled neural network， and applies it to change detection initially.Experimental results demonstrate that the proposed method has a higher stability and accuracy against Gaussian and speckle noise compared with traditional algorithms. Key words：Nonsubsampled Contourlet Transform （NSCT） ； Pulse Coupled Neural Network （PCNN） ； unsupervised change detection； multi-temporal satellite images； remote sensing 摘 要： 提出了一种基于非下采样 Contourlet 变换和脉冲耦合神经网络的无监督的不同时相的卫星影像的变化检测新算法。该
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多尺度遥感图像的分类与分割算法研究
随着科技的不断发展，遥感技术在各个领域的应用也日渐广泛。
其中，遥感图像的分类与分割是遥感技术中非常关键的问题。
多尺度遥感图像分类与分割算法，由于具有更高的精度和鲁棒性，已经成为当前遥感图像分类与分割研究中的重要研究方向。
一、多尺度遥感图像分类
多尺度遥感图像分类算法是一种基于遥感图像像素级的分类方法。
它通过对图像不同尺度下的像素特征进行分析，建立多个尺度的影像表征，从而实现对遥感图像的分类。
在实际应用中，多尺度遥感图像分类算法主要包括以下几个步骤：首先，选择合适的分辨率尺度，对图像进行预处理和分割，得到对象的局部组成部分；其次，设计合适的特征描述子，对对象局部组成部分的特征进行提取；最后，基于特征描述子，采用常用的分类器，如支持向量机（SVM）等，对遥感图像进行分类。
当前，多尺度遥感图像分类算法已经广泛应用于农业、林业、城市规划、水资源管理等领域。
例如，在农业领域中，可以通过对不同尺度遥感图像的分类，来实现对农作物生长情况的监测和管理；在城市规划领域中，可以使用多尺度遥感图像分类算法，来实现对城市建设用地的监测和规划。
二、多尺度遥感图像分割
多尺度遥感图像分割算法是一种基于遥感图像对象级的分割方法。
它通过对图像不同尺度下的对象特征进行分析，建立多个尺度的影像表征，从而实现对遥感图像的分割。
在实际应用中，多尺度遥感图像分割算法主要包括以下几个步骤：首先，选择合适的分辨率尺度，对图像进行预处理和分割，得到不同尺度的影像表征；其次，
设计合适的特征描述子，对影像表征的特征进行提取；最后，基于特征描述子，采用常用的分割方法，如聚类分割方法、分水岭分割方法等，实现多尺度遥感图像的分割。
当前，多尺度遥感图像分割算法已经广泛应用于地貌检测、遥感影像变化检测等领域。
例如，在地貌检测领域中，可以通过将多尺度图像分割后，提取各类地貌要素的特征，从而实现对地貌要素的识别和分类；在遥感影像变化检测领域中，可以使用多尺度遥感图像分割算法，来实现对遥感影像的变化监测和检测。
三、多尺度遥感图像分类与分割算法的发展趋势
随着遥感技术的不断发展，多尺度遥感图像分类与分割算法也在不断演进。
未来，多尺度遥感图像分类与分割算法的研究将主要从以下几个方面展开：
1. 增加图像尺度组合的分类器研究。
利用多个尺度的分类器进行图像分类算法研究，增加分类的精度和鲁棒性。
2. 基于半监督学习的多尺度遥感图像分类与分割算法研究。
通过引入关键样本来提高图像分类精度，从而推进遥感图像多尺度分类与分割算法的实际应用。
3. 增加语义理解的多尺度遥感图像分类与分割算法研究。
通过结合图像语义分割的方法，增加遥感图像的语义理解和分析能力，提高遥感图像分类与分割的精度和鲁棒性。
总之，多尺度遥感图像分类与分割算法的研究已经成为当前遥感技术中非常重要的研究方向。
未来，我们需要不断探索，不断创新，将这一研究方向推向新的高度，为实现遥感技术的更多应用做出更大的贡献。