3ENVI高级影像信息提取.ppt
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1、ENVI高级影像信息提取,邓书斌,主要内容,1、基于专家知识的决策树分类 2、面向对象的影像特征提取 3、基于立体像对的DEM提取 4、多时相影像动态检测技术,1、基于专家知识的决策树分类,专家分类与决策支持系统,根据光谱特征、空间关系和其他上下文关系归类像元,+,+,+,专家分类提供了土地利用而不仅仅是土地覆盖,?Zoning Coverage,Landcover Classification,决策树分类步骤,专家知识决策树分类的步骤大体上可分为四步:知识(规则)定义、规则输入、决策树运行和分类后处理。,规则定义,规则获取:经验总结和样本总结 规则描述 类1:NDVI大于0.3,坡度大于或者
2、等于20度 类2:NDVI大于0.3,坡度小于20度,阴坡 类3:NDVI大于0.3,坡度小于20度,阳坡 类4:NDVI小于或等于0.3,波段4值大于或等于20 类5: NDVI小于或等于0.3,波段4值小于20,规则描述表达式与变量,如:ndvi LT 0.3,规则表达,二叉树表达,运行结果,选择Options-Execute,执行决策树,2、面向对象的影像特征提取,面向对象的图像分析,面向对象的技术 集合临近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素 充分利用高分辨率的全色和多光谱数据,利用空间,纹理,和光谱信息来分割和分类的特点 以高精度的分类结果或者矢量输出,FX操作流程,分为两个部分 发现
3、对象 特征提取,准备工作,空间分辨率的调整 光谱分辨率的调整 多源数据组合 空间滤波,导入数据,基本影像(Base Image) (必选) 辅助数据(Ancillary Data)(可选) 掩膜文件(Mask File) (可选),分割影像,FX根据临近像素亮度、纹理、颜色等对影像进行分割,它使用了一种基于边缘的分割算法,这种算法计算很快,并且只需一个输入参数,就能产生多尺度分割结果。 选择高尺度影像分割将会分出很少的图斑,选择一个低尺度影像分割将会分割出更多的图斑,合并分块,影像分割时,由于阈值过低,一些特征会被错分,一个特征也有可能被分成很多部分。我们可以通过合并来解决这些问题。 FX利用
4、了 Full Lambda-Schedule算法,该方法在结合光谱和空间信息的基础上迭代合并邻近的小斑块。 这一步是可选项,如果不需要可以直接跳过。,分块精炼,FX提供了一种阈值法(Thresholding)进一步精炼分块的方法。它是基于亮度值的栅格操作,根据分割后结果中的一个波段的亮度值聚合分块。对于具有高对比度背景的特征非常有效(例如,明亮的飞机对黑暗的停机坪)。 这一步是可选项,如果不需要可以直接跳过。,计算对象属性,计算4个类别的属性:光谱、空间、纹理、自定义(颜色空间和波段比)。其中“颜色空间”选择三个RGB波段转换为HSI颜色空间,“波段比”选择两个波段用于计算波段比(常用红色和近
5、红外波段)。,特征提取方法,监督分类、规则分类和直接矢量输出,直接输出矢量,输出Shapefile矢量文件 属性,监督分类法特征提取,根据一定样本数量以及其对应的属性信息,利用K邻近法和支持向量机监督分类法进行特征提取。,规则分类法特征提取,每一个分类有若干个规则(Rule)组成,每一个规则有若干个属性表达式来描述。规则与规则直接是与的关系,属性表达式之间是并的关系。 如下是对水的一个描述: 面积大于500像素 延长线小于0.5 NDVI小于0.3,房屋特征提取,第一条属性描述,划分植被覆盖和非覆盖区。 Customized-bandratio:00.3 第二条属性描述,去除道路影响。 Spa
6、tial-rect_fit:0.51 Spatial-Area: Fuzzy Tolerance=0, 90elongation(延长): elongationavgband_2: avgband_250,预览结果,3、基于立体像对的DEM提取,立体像对高程提取 DEM Extraction,快速从ALOS PRISM, ASTER, CARTOSAT-1, FORMOSAT-2, GeoEye-1, IKONOS, KOMPSAT-2, OrbView-3, QuickBird, WorldView-1, SPOT 1-5以及航空影像立体像对中提取DEM。 全面支持RPC模型参数,尽可能少的
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