基于对象的遥感影像分类
时间: 2023-05-31 22:04:34 浏览: 62
基于对象的遥感影像分类是一种新型的遥感影像分类方法,它将遥感影像中的像元组织成为具有语义信息的对象,然后通过对这些对象进行特征提取、分类来实现影像分类。该方法主要包括以下步骤:
1.分割:将遥感影像分割成若干个对象,每个对象由一组像素组成。
2.特征提取:对每个对象提取一组特征向量,包括颜色、纹理、形状等。
3.分类:将提取的特征向量输入到分类器中进行分类,输出每个对象所属的类别。
4.后处理:对分类结果进行后处理,包括去除噪声、填补空洞等。
相比于传统的像元级遥感影像分类方法,基于对象的遥感影像分类方法具有以下优点:
1.能够处理遥感影像中的复杂地物,例如交叉、遮挡等情况。
2.提高了分类的精度和准确性,能够更好地反映地物的实际情况。
3.更符合人的感知,能够更好地进行地物的解译和理解。
因此,基于对象的遥感影像分类方法在遥感影像处理领域中得到了广泛的应用。
相关问题
遥感图像面向对象分类方法
遥感图像面向对象分类方法是一种基于遥感图像对象的分割与分类技术,它将遥感图像分割为若干个对象,对每个对象进行属性提取和特征分析,然后将其分类为不同的地物类型。相比于传统的像元分类方法,面向对象分类方法具有以下优势:
1. 更准确的分类结果:通过对象的属性和特征分析,可以更准确地反映地物的空间和光谱特征,从而提高分类的准确性。
2. 更好的空间一致性:对象的分割可以保证同一类地物在空间上连续性,避免了像元分类方法中容易出现的空间混淆问题。
3. 更好的分辨率适应性:对象分割可以根据不同的分辨率进行适应,从而提高分类的稳定性和可靠性。
面向对象分类方法的主要步骤包括图像分割、属性提取、特征分析和分类决策等。其中,图像分割是关键步骤,常用的分割算法包括基于区域的分割算法、基于边缘的分割算法和基于阈值的分割算法等。属性提取和特征分析主要通过计算对象的光谱、空间和纹理等特征来描述地物的信息,常用的特征包括形状、纹理、面积、周长、光谱曲线等。分类决策则是根据对象的特征和分类标准进行分类判定,常用的分类算法包括支持向量机、随机森林、人工神经网络等。
总之,面向对象分类方法是一种有效的遥感图像分类技术,它可以提高分类的准确性和稳定性,适用于不同分辨率的遥感图像分类任务。
遥感影像图像分类的方法
遥感影像图像分类的方法主要包括以下几种:
1. 基于像元的分类方法:该方法将遥感影像中的每个像元都作为一个分类单元,通过对像元的光谱、空间和时间特征进行分析和比较,将其归为不同的类别。常见的像元级分类方法有最大似然分类、支持向量机分类、随机森林分类等。
2. 基于对象的分类方法:该方法将遥感影像中的一些相邻像元组合成一个对象,通过对对象的形状、纹理、空间和光谱特征进行综合分析和比较,将其归为不同的类别。常见的对象级分类方法有基于区域生长的方法、基于聚类的方法等。
3. 基于深度学习的分类方法:该方法利用深度学习的技术对遥感影像进行分类识别,通过建立深度神经网络模型,学习遥感影像中的特征,最终实现图像分类。常见的深度学习分类方法有卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。
4. 基于特征的分类方法:该方法通过对遥感影像中的目标进行特征提取,如纹理、形状、大小、方向等,然后根据这些特征进行分类识别。常见的特征分类方法有基于特征向量的方法、基于决策树的方法等。
以上是遥感影像图像分类的一些常见方法,不同的方法适用于不同的场景和任务。在实际应用中,需要根据具体的数据和需要进行选择和组合使用。