影像信息提取之——面向对象特征提取.doc

同物异谱，同谱异物”会对影像分类产生的影响，加上高分辨率影像的光谱信息不是很丰富，还有经常伴有光谱相互影响的现象，这对基于像素的分类方法提出了一种挑战，面向对象的影像分类技术可以一定程度减少上述影响。
本专题以ENVI中的面向对象的特征提取FX工具为例，对这种技术和处理流程做一个简单的介绍。
本专题包括以下内容：
面向对象分类技术概述
ENVIFX简介
ENVIFX操作说明
1、面向对象分类技术概述
面向对象分类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的空间，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。它主要分成两部分过程：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，这种方法综合遥感图像的光谱特征和形状特征，计算图像中每个波段的光谱异质性与形状异质性的综合特征值，然后根据各个波段所占的权重，计算图像所有波段的加权值，当分割出对象或基元的光谱和形状综合加权值小于某个指定的阈值时，进行重复迭代运算，直到所有分割对象的综合加权值大于指定阈值即完成图像的多尺度分割操作。
影像对象的分类，目前常用的方法是“监督分类”和“基于规则（知识）分类”。这里的监督分类和我们常说的监督分类是有区别的，它分类时和样本的对比参数更多，不仅仅是光谱信息，还包括空间、纹理等对象属性信息。基于规则（知识）分类也是根据影像对象的属性和阈值来设定规则进行分类。
表1为三大类分类方法的一个大概的对比。
类型基本原理影像的最小单元适用数据源缺陷传统基于光谱的分类方法地物的光谱信息特征单个的影像像元中低分辨率多光谱和高光谱影像丰富的空间信息利用率几乎为零基于专家知识决策树根据光谱特征、空间关系和其他上下文关系归类像元单个的影像像元多源数据知识获取比较复杂面向对象的分类方法几何信息、结构信息以及光谱信息一个个影像对象中高分辨率多光谱和全色影像速度比较慢表1传统基于光谱、基于专家知识决策树与基于面向对象的影像分类对比表
2、ENVIFX简介
全名叫“面向对象空间特征提取模块—FeatureExtraction”，基于影像空间以及影像光谱特征，即面向对象，从高分辨率全色或者多光谱数据中提取信息，该模块可以提取各种特征地物如车辆、建筑、道路、桥、河流、湖泊以及田地等。该模块可以在操作过程中随时预览影像分割效果。该项技术对于高光谱数据有很好的处理效果，对全色数据一样适用。对于高分辨率全色数据，这种基于目标的提取方法能更好的提取各种具有特征类型的地物。一个目标物体是一个关于大小、光谱以及纹理（亮度、颜色等）的感兴趣区域。
可应用于：
从影像中尤其是大幅影像中查找和提取特征。
添加新的矢量层到地理数据库
输出用于分析的分类影像
替代手工数字化过程
具有易于操作（向导操作流程），随时预览效果和修改参数，保存参数易于下次使用和与同事共享，可以将不同数据源加入ENVIFX中（DEMs、LiDARdatasets、shapefiles、地面实测数据）以提高精度、交互式计算和评估输出的特征要素、提供注记工具可以标识结果中感兴趣的特征要素和对象等特点。
3、ENVIFX操作说明
ENVIFX的操作可分为两个部分：发现对象（FindObject）和特征提取（Extractfeatures），如图1所示。

图1FX操作流程示意图
下面在ENVI5.0下的FX工具，以0.6米的QB图像为例，介绍向对象信息提取的流程。下面我们。
3.1基于规则的面向对象信息提取
该方法的工具为Toolbox/FeatureExtraction/RuleBasedFeatureExtractionWorkflow
第一步：准备工作
根据数据源和特征提取类型等情况，可以有选择地对数据做一些预处理工作。
空间分辨率的调整
如果您的数据空间分辨率非常高，覆盖范围非常大，而提取的特征地物面积较大（如云、大片林地等）。可以降低分辨率，提供精度和运算速度。可利用Toolbox/RasterManagement/ResizeData工具实现。
光谱分辨率的调整
如果您处理的是高光谱数据，可以将不用的波段除去。可利用Toolbox/RasterManagement/LayerStacking工具实现。
多源数据组合
当您有其他辅助数据时候，可以将这些数据和待处理数据组合成新的多波段数据文件，这些辅助数据可以是DEM,lidar影像,和SAR影像。当计算对象属性时候，会生成这些辅助数据的属性信息，可以提高信息提取精度。可利用Toolbox/RasterManagement/LayerStacking工具实现。
空间滤波