遥感图像分类技术¶

遥感图像分类技术

什么是遥感图像分类？¶

图像分类 是将土地覆盖类分配给像素的过程。例如，这些 9 global land cover data sets 将图像分为森林、城市、农业和其他类别。

一般来说，这是遥感中的三种主要图像分类技术：

• 无监督图像分类

  

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• 监督图像分类

• 基于对象的图像分析

Unsupervised and supervised image classification techniques 是两种最常见的 *** 。然而， object-based classification 因为它对高分辨率数据很有用，所以最近使用得更多。

有监督分类和无监督分类有哪些区别？通过阅读了解更多信息。

阅读更多:15 Free Satellite Imagery Data Sources

无监督分类¶

无监督分类示例

在无监督分类中，它首先根据像素的属性将其分组为“集群”。为了创建“集群”，分析人员使用图像聚类算法，如k-means和isodata。在大多数情况下，他们可以使用这个 list of free remote sensing software 创建土地覆盖图。

在选择了一个聚类算法之后，您可以确定要生成的组的数量。例如，可以创建8个、20个或42个集群。清楚地说，这些是未分类的集群，因为在下一步中，您将用土地覆盖类手动标识每个集群。例如，如果要将植被和非植被分类，则必须将集群合并为两个集群。

总的来说，无监督分类是最基本的技术。因为您不需要样本进行无监督分类，所以这是一种简单的分割和理解图像的 *** 。

无监督分类步骤：

• 生成群集

• 分配类

无监督分类图

监督分类¶

监督分类示例：ikonos

在监督分类中，为每个土地覆盖类别选择代表性样本。然后，软件使用这些“培训站点”，并将它们应用于整个图像。

监督分类使用训练集中定义的光谱特征。例如，它根据培训集中最相似的内容来确定每门课。常用的监督分类算法有极大似然分类和最小距离分类。

阅读更多： Supervised and Unsupervised Classification in ArcGIS

监督分类步骤：

• 选择培训区域

• 生成签名文件

• 分类

监督分类图

基于对象（或面向对象）的图像分析分类¶

基于对象的分类

监督和非监督分类是基于像素的。换句话说，它创建正方形像素，每个像素都有一个类。但是基于对象的图像分类将像素分为具有代表性的形状和大小。这一过程是多分辨率分割或段均值偏移。

多分辨率分割通过像素分组产生均匀的图像对象。它同时生成图像中具有不同比例的对象。这些对象更有意义，因为它们代表图像中的特征。

基于对象的图像分析（OBIA）分割是一个将相似像素分组为对象的过程。

但最重要的是，您可以根据纹理、上下文和几何体对对象进行分类。

OBIA分类使用物体的形状、大小和光谱特性对每一个物体进行分类。

在obia中，您可以使用多个条带来创建对象，然后对它们进行分类。例如，obia可以使用红外线、仰角或形状文件对每个对象进行分类。此外，层之间可以有上下文。例如，对象在相邻对象之间具有邻近关系和距离关系。

Nearest neighbor (NN) classification 类似于监督分类。在多分辨率分割之后，用户为每个土地覆盖类别识别样本站点。接下来，他们定义统计信息来对图像对象进行分类。最后，最近邻根据对象与训练站点的相似性和定义的统计信息对对象进行分类。

基于对象的分类图

Object-Based Nearest Neighbor Classification Steps:

• 执行多分辨率分割

• 选择培训区域

• 定义统计信息

• 分类

阅读更多： Nearest Neighbor Classification Guide in ECognition

遥感数据趋势¶

1972年，陆地卫星1号是之一颗以60米分辨率收集地球反射率的卫星。目前，无监督分类和监督分类是两种可用的图像分类技术。对于这个空间分辨率，这就足够了。

然而，作为一种数字图像处理技术，obia已经显著增长。

图像分类时间线

多年来，对遥感数据的需求不断增长。有 hundreds of remote sensing applications 包括食品安全、环境问题和公共安全。为了满足需求，卫星图像的目标是在更宽的频率范围内获得更高的空间分辨率。

遥感数据趋势：

• 更普遍

• 更高的空间分辨率

• 更宽的频率范围

但是高分辨率的图像不能保证更好的土地覆盖。所使用的图像分类技术是提高精度的一个非常重要的因素。

图像分类技术的选择¶

假设你想在高空间分辨率的图像中对水进行分类。

你决定选择 all pixels with low NDVI 在那个图像中。但这也可能导致图像中其他非水像素的错误分类。因此，基于像素的分类（如无监督和监督的分类）提供了一种盐和胡椒的外观。

人类自然地将空间信息聚集成群体。多分辨率分割通过将同质像素分组为对象来完成此任务。水特征在多分辨率分割后很容易识别。这就是人类形象化空间特征的方式。

• 什么时候应该使用基于像素的分类（无监督和监督分类）？

• 什么时候应该使用基于对象的分类？

空间分辨率：低中高

如中所示 this article 空间分辨率是选择图像分类技术的重要因素。

当你有 低空间分辨率 传统的基于像素和基于对象的图像分类技术都表现良好。

但当你有 高空间分辨率 obia优于传统的基于像素的分类。

无监督vs有监督vs基于对象的分类¶

图像分类技术精度评估

阿肯色大学的一个案例研究比较 object-based vs pixel-based classification。 目的是比较高分辨率和中分辨率图像。

总体而言，基于对象的分类优于无监督和有监督的基于像素的分类 *** 。因为obia同时使用了光谱和上下文信息，所以它具有更高的准确性。这项研究是一个很好的例子，说明了基于像素的图像分类技术的一些局限性。

阅读更多: 9 Free Global Land Cover / Land Use Data Sets

基于对象的分类增长¶

像素是图像中表示的最小单位。图像分类使用单个像素的反射统计信息。

在技术进步和高空间分辨率图像的可用性方面，已经有了很大的增长。但是图像分类技术也应该被考虑在内。聚焦于基于对象的图像分析，以提供高质量的产品。

根据谷歌学者的搜索结果，所有的图像分类技术都显示出出版物数量的稳步增长。近年来，基于对象的分类 *** 有了很大的发展。

此图使用“alliantile：”搜索短语显示谷歌学者的年度搜索结果。

出版物图像分类技术的发展

如果您喜欢本图像分类技术指南，我建议您下载 remote sensing image classification infographic。

参考文献：¶

来源：开源地理空间基金会中文分会

来源链接：https://www.osgeo.cn/post/11948

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