面向对象特征提取在遥感影像信息提取中的应用

"面向对象特征提取在遥感影像信息提取中的应用" 遥感影像信息提取是地理信息系统和地球科学领域中的关键技术之一，它涉及到对遥感影像的解析、分类和理解，以便获取有价值的地理信息。传统的遥感影像分类方法通常基于像素，但随着高分辨率遥感影像的发展，像素级别的分类方法面临挑战，因为"同物异谱，同谱异物"的现象使得单纯依赖光谱信息的分类效果受限。面向对象的特征提取技术应运而生，它克服了这些局限性，通过结合空间、纹理和光谱信息，提高了分类的准确性和精细度。 面向对象分类技术概述 面向对象分类的核心在于将连续的影像数据分割成具有特定光谱、纹理和形状特征的对象，而非单一的像素。对象构建是该技术的第一步，主要通过影像分割算法实现，如多尺度分割、基于灰度、纹理、知识或分水岭的分割方法。多尺度分割尤其受欢迎，因为它结合了光谱和形状信息，通过迭代找到合适的分割阈值，形成具有不同尺度和特征的对象。 接下来是对象的分类，分为监督分类和基于规则（知识）的分类。监督分类不再仅依赖于光谱信息，而是结合了对象的空间结构和纹理属性，增强了分类的可靠性。基于规则的分类则是利用预定义的规则和阈值，依据影像对象的属性来进行分类，这种方法更灵活，可以根据特定的应用场景定制分类标准。 ENVIFX简介 ENVIFX是ENVI（Environment for Visualizing Images）软件中的一种面向对象特征提取工具，它提供了强大的功能来处理和分析遥感影像。用户可以通过ENVIFX进行影像分割、对象特征选择和分类，以实现高精度的信息提取。ENVIFX的操作界面友好，允许用户自定义参数，进行多尺度分割，选择最佳分类方法，并能输出矢量化的分类结果。 ENVIFX操作说明 在使用ENVIFX进行面向对象特征提取时，用户通常需要遵循以下步骤： 1. 数据准备：导入高分辨率遥感影像数据。 2. 图像分割：选择适合的分割算法，如多尺度分割，设置相应的参数，如阈值、尺度数量等。 3. 特征选择：从分割后的对象中提取多种特征，包括光谱、纹理和形状特征。 4. 分类：根据选取的特征进行监督或基于规则的分类，可能需要训练样本以指导分类过程。 5. 后处理：评估分类结果，可能需要进行修正或细化，例如通过编辑分类边界或合并同类对象。 6. 结果输出：将分类结果导出为栅格或矢量格式，便于进一步的地理信息系统分析和应用。 总结来说，面向对象特征提取技术在遥感影像信息提取中扮演着关键角色，通过ENVIFX这样的工具，可以有效地提取和利用高分辨率遥感影像的多层次信息，从而提高地理信息的获取效率和准确性。对于环境监测、城市规划、灾害评估等多个领域，面向对象的影像分类技术都是不可或缺的工具。