遥感影像分类实验报告.docx

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遥感影像分类实验报告

面向对象分类实验报告

姓名：

学号：

指导老师：

地球科学与环境工程学院

1、实验目的

面向对象法模拟人类大脑认知过程，将图像分割为不同均质的对象，充分利用对象所包含的信息，将知识库转换为规则特征，从而提取影像信息。

因为分析的是对象而不是像元，因此我们可以利用对象丰富的语义信息，结合各种地学概念，如面积、距离、光谱、尺度、纹理等进行分析。

面向对象的遥感影像分析方法与传统的面向像元的影像分析方法不同。

首先我们要用一定方法对遥感影像进行分割，在提取分割单元（图像分割后所得到的内部属性相对一致或均质程度较高的图像区域）的各种特征后，在特征空间中进行对象识别和标识，从而最终完成信息的分类与提取。

2、实验意义

1、使用eCognition进行面向对象的影像分类的流程；

2、体会面向对象思想的内涵，学会将大脑认知过程转变为机器语言；

3、实验内容

3.1、影像的预处理

利用ERDAS软件将所给的全色影像和多光谱遥感影像进行融合，达到既满足高空间分辨率，又保留光谱信息。

Imageinterperter->spatialenhancement->resolutionmerge.输入融合前的两幅影像，完成影像的预处理过程。

图1图像融合步骤

图2融合后的图像

3.2、使用eCongition创建工程

a、使用规则集模式创建工程

图3模式选择

b、file->newprojection，打开CreateProject和ImportImageLayers两个对话框，将上面的实验数据导入。

（注意，数据以及工程文件保存路径不要有中文）

图4导入数据

c、选择数据修改波段名称,并设置Nodata选项。

图5修改波段名称

d、设置波段组合为真彩色，设置如下（可以添加近红外在绿光通道的显示，以增强植被的显示，看起来会舒服一些），并保存工程。

图6设置波段组合

3.3、对象生成的多尺度分割

a、首先在进程数（规则集区域）右击，选择AppendNew选项，打开程序编辑对话框，在algorithm框中选择需要的算法。

图7新建分割处理

b、在上述的基础上，插入子类，选择多尺度分割算法，分割尺度为20

图8插入子类

图9分割前后的结果对比

3.3、信息的分类：

提取

3.3.1、植被分类（阈值分类）

a、在ClassHierarchy对话框中新建植被分类，并修改植被颜色

图10新建植被分类

b、在ProcessTree中新建的植被分类，并选择assignedclassify阈值分类

图11新建分割植被分类

c、创建NDVI函数：

featureview→objectfeatures→customized→createnewarithmetic。

修改Featurenames为NDVI,并编辑算法。

图12创建NDVI

d、植被分类阈值设置：

NDVI>=0.12R<=320,完成植被的分类

图13设置NDVI阈值

图14设置R阈值

图15植被分类

3.3.2、水体的分类

a、在ClassHierarchy对话框中新建水体分类，并修改水体颜色

图16新建植被分类

c、调出InsertExpression对话框，选择任何一个特征，双击完成，调出成员函数（MembershipFunction）对话框，这里可以选择隶属函数，并设置模糊段的值。

图17设置模糊值

c、显示不同波段或者NDVI函数在水体上的差异，删除相近的

图18比较差异

图19删除差异相近的特征

图20完成水体分类

4、总结

高分辨率遥感影像中丰富的地物目标与空间语义信息必须在多尺度下才能充分表达和描述。

多尺度分割算法的目标是：

在指定的与感兴趣的地物目标或空间结构特征相对应的尺度下，将影像分割成高同质的、互相连结的不同影像区域，与感兴趣的地物目标或空间结构特征相对应。

本实验采用面向对象方法对融合后的影像（高分辨率的全色影像和多光谱影像进行数据融合）进行有效的分割。

面向对象分类技术主要分成两部分过程：

影像对象构建和对象的分类。

影像对象构建主要用了影像分割技术，常用分割方法包括基于多尺度的、基于灰度的、纹理的、基于知识的及基于分水岭的等分割算法。

比较常用的就是多尺度分割算法；影像对象的分类，目前常用的方法是“监督分类”和“基于知识分类”。

试验中采用创建NDVI函数，通过设置不同的分类阈值参数可辨别出对应的地物类别（水体、陆地、植被、裸图、建筑物、道路和阴影），并生成总体分类图。

通过本次实验，对面向对象分类的思想有了比较深刻的理解，特别是通过直接软件的操作，设置不同尺度参数，会显示不同类型的分割图像，调节不同创建的NDVI函数以及其他阀值设置，可以显示突出不同类型的地物，但是在分类的过程中也会有错分的地物，所以需要小心的设置参数，并且只有多次设置才能达到精确分类的结果。