遥感图像信息提取

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1、遥感图像信息提取主要内容遥感信息提取技术概述目视解译监督分类基于专家知识的决策树分类面向对象分类地物识别和定量反演动态监测立体像对DEM提取1.遥感信息提取方法概述1.1影像信息提取技术基础•遥感影像通过亮度值或像元值的高低差异（反映地物的光谱信息）及空间变化（反映地物的空间信息）来表示不同地物的差异，这是区分不同影像地物的物理基础。•遥感影像分类就是利用计算机通过对遥感影像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析，选择特征，将图像中每个像元按照某种规则或算法划分为不同的类别，然后获得遥感影像中与实际地物的对应信息，从而实现遥感影像的分类，即信息提取。1.2遥感信

2、息提取方法概述面向对象特征自动提取基于专家知识地物识别与的决策树分类地表反演基于光谱的计算机自动分类变化检测人工解译地形信息提取1.3遥感信息提取方法——适用范围方法说明人工解译适用定性信息的提取，也就是在图像上通过肉眼能分辨的信息基于光谱的计算机分类对于中低分辨率的多光谱影像效果明显（小于10米）基于专家知识的决策树分类需要多源数据支持面向对象分类方法随着高分辨率影像的出现而发展起来的地物识别与地表反演定量信息提取，需要模型的支持，数据源有一定要求变化监测多时相影像支持地形信息提取需要立体像对的支持2.目视解译2.1遥感图像解译的基本概念•人们对地表物体的有关

3、领域，如土地利用存在一种先验知识，在遥感图像寻找对应关系。然后，根据遥感图像的影像特征推论地表物体的属性。这一过程就称之为遥感图像的解译，也叫遥感图像的判读。•解译的任务就是从图像上认识，辨别影像与地物的对应关系、判断、归类、地物目标，并用轮廓线圈定它们和赋予属性代码，或用符号、颜色表示属性。•进行图像解译时，把图像中目标物的大小、形状、阴影、颜色、纹理、图案，位置及周围的系统称之为解译的八要素。2.2遥感图像解译预处理•预处理主要包括：几何校正、融合、裁剪、镶嵌。•除了这些传统的预处理外，为了方便目视解译，图像解译中比较重要的处理还包括了波段组合、图像增强、图

4、像变换等。2.3解译标志的建立•遥感图像判读包括识别、区分、辨别、分类、评定、评价及对某些特殊重要现象的探测与鉴别。其轮廓的勾绘及其属性的赋予是要有依据。依据就是判读标志。在遥感图像上研究地表地物的种种特征的总和，就叫判读遥感图像标志。地物名称特征实例林地1、指生长乔木，树木郁闭度≥20％的各种天然、人工等树木的土地；2、有林地通常依地形地貌呈面状分布，通常树冠连片，周边规则，色差明显，可见树冠阴影。但有林地不包括居民点绿地，以及铁路、公路、河流、沟渠的护路、护岸林；A为人工种植的有林地；B为天然草地3、图像纹理结构粗糙；4、图像色调阔叶林为鲜红为主，针叶林为暗

5、红为主；5、在坝上高原农牧交错带，有林地通常分布在地形起伏的山地中，阴坡比阳坡生长较好。水浇地中的林网2.4解译的关键问题•数据源的选择：数据源的选择需要考虑的因素非常多，包括价格、空间分辨率、成像时间、波谱分辨率等因素。•解译平台：一个好的解译平台对于工程完成的效率影响非常大，涉及到操作的便捷、数据格式的互操作、结果的储存和管理等。对于高分辨率影像的解译，很多软件都具有半自动跟踪功能。如在ENVI中的Vector->IntelligentDigitizer（智能化矢量工具），具有半自动跟踪功能，能自动圆滑线性地物拐弯处、圆滑不规则地物边界等。•经验的积累：图像

6、解译以相关的专业知识和经验为主导，图像处理为辅助，经验是在实践中逐步总结。3.监督分类3.1监督分类定义•又称训练分类法，用被确认类别的样本像元去识别其他未知类别像元的过程。–在分类之前通过目视判读和野外调查，对遥感图像上某些样区中影像地物的类别属性有了先验知识，对每一种类别选取一定数量的训练样本–计算机计算每种训练样区的统计或其他信息，同时用这些种子类别对判决函数进行训练，使其符合于对各种子类别分类的要求–用训练好的判决函数去对其他待分数据进行分类。使每个像元和训练样本作比较，按不同的规则将其划分到和其最相似的样本类，以此完成对整个图像的分类3.2监督分类基本

7、流程类别定义/特征判别平行六面体最小距离样本选择马氏距离最大似然分类器选择波谱角光谱信息散度二进制编码影像分类神经网络支持向量机分类模糊分类分类后处理结果验证3.3监督分类流程说明——类别定义/特征判断•根据分类目的、影像数据自身的特征和分类区收集的信息确定分类系统；•对影像进行特征判断，评价图像质量，决定是否需要进行影像增强等预处理。•这个过程主要是一个目视查看的过程，为后面样本的选择打下基础。3.3监督分类流程说明——样本选择•样本选择是非常重要的过程，直接影响分类精度•在样本选择过程中，有很多辅助方法–可以显示不同的假彩色合成窗口，也可以进行主成分分析后进

8、行假彩色合成，由于去除了