如何利用ENVI/IDL进行面向对象的遥感图像分类,以区分城市地物的不同类型?
时间: 2024-12-01 10:15:55 浏览: 46
面向对象的遥感图像分类是一种利用图像中的几何、结构和光谱信息进行分类的方法,特别适用于高分辨率图像。在ENVI/IDL环境下,这一过程可以分为以下几个步骤:
参考资源链接:[遥感图像信息提取:监督分类与决策树方法](https://wenku.csdn.net/doc/1i060i1evg?spm=1055.2569.3001.10343)
首先,你需要对遥感图像进行预处理,包括辐射定标、大气校正和图像裁剪等,以确保图像质量和分析精度。接下来,使用ENVI/IDL提供的面向对象分类工具进行分割操作,将图像分割成多个对象。在分割过程中,可以通过调整分割尺度、形状因子和紧致度等参数来优化分割结果,确保对象既能反映地物的几何特性,又不会丢失光谱信息。
分割完成后,你需要选择具有代表性的对象作为训练样本,用于后续的分类过程。这些样本应涵盖你希望识别的所有城市地物类型。然后,根据这些样本,利用像元统计、纹理分析、形状特征等特征,构建一个分类器。这个分类器可以基于决策树、支持向量机或其他机器学习算法。
在分类器建立之后,应用它到整个图像对象上,将每个对象根据其特征分配到最接近的训练样本类别。这一步骤将实现不同城市地物类型的空间区分。
最后,分类结果需要进行后处理,包括滤波、平滑和错误分类的纠正。此外,也可以结合实地调查数据或已有的城市地图数据对分类结果进行验证。
通过上述步骤,在ENVI/IDL中实现面向对象分类提取城市地物信息的关键在于分割参数的优化和代表性训练样本的选择。ENVI/IDL提供了丰富的工具和算法支持,使得面向对象分类变得高效和准确。为了深入掌握面向对象分类技术,并熟练运用ENVI/IDL平台,可以参考《遥感图像信息提取:监督分类与决策树方法》这份白皮书。该资料详细介绍了遥感图像分类的各种方法,以及在ENVI/IDL平台上的实际应用。在掌握面向对象分类之后,你将能够更有效地分析城市地物,为城市规划、环境监测等领域提供有力的技术支持。
参考资源链接:[遥感图像信息提取:监督分类与决策树方法](https://wenku.csdn.net/doc/1i060i1evg?spm=1055.2569.3001.10343)
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