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高分辨率遥感影像面向对象分类方法研究的综述报告
随着遥感技术的快速发展和高分辨率遥感影像的大规模获取，面向对象分类方法在遥感影像分类研究中受到了越来越广泛的关注。本文对目前高分辨率遥感影像面向对象分类方法的研究进展进行综述，主要包括算法原理、特征提取方法、分类器设计等方面的内容。
一、算法原理
面向对象分类方法的基本思想是将遥感影像中的像素根据其空间位置和属性信息聚合成具有特定语义的面向对象，再根据对象的属性特征进行分类。相比传统的像元分类方法，面向对象分类方法能够更好地保留遥感影像的空间信息，有效解决影像分辨率低、光谱混淆等问题。
目前面向对象分类方法主要有基于阈值分割的方法、基于聚类的方法、基于分割的方法和基于深度学习的方法等。其中基于分割的方法是目前应用最广泛的一种方法，其基本原理是将遥感影像进行分割，在分割的基础上进行面向对象的构建，然后对对象的属性特征进行提取和分类。
二、特征提取方法
面向对象分类中特征提取是至关重要的一步，其准确度和有效性直接影响到分类的结果。特征提取方法主要包括基于光谱信息、纹理信息、形状信息和空间结构信息等方面的提取。
在光谱信息方面，常用的特征提取方法有均值、标准差、反射率和比例等。这些方法可以提取图像的颜色、亮度等特征。
在纹理信息方面，常用的特征提取方法有灰度共生矩阵、灰度差异矩阵和自适应灰度直方图等。这些方法可以提取图像中不同区域的纹理信息。
在形状信息方面，常用的特征提取方法有几何形状和轮廓信息。其中几何形状可以通过计算对象的周长、面积和形状系数等来提取；轮廓信息可以通过提取对象的边界点和曲率等信息来进行分类。
在空间结构信息方面，常用的特征提取方法有对象的空间位置、对象间的距离信息和对象的空间分布等。这些方法可以充分考虑图像对象在空间上的关系，提高分类的准确率。
三、分类器设计
面向对象分类中常用的分类器有支持向量机（SVM）、神经网络（NN）、决策树（DT）和随机森林（RF）等。
SVM是一种分类效果较好的分类器，其设计过程是基于最大化样本间的边界，将不同类别的样本区分开来。但是，SVM对于数据量大和维度高的遥感影像分类问题的效果较差。
NN是一种结合机器学习和统计学习的分类器，其分类效果与模型的复杂度和数据量有关。在面向对象分类中，NN被广泛用于在特征提取和分类过程中的优化。
DT和RF是一种基于决策规则和分类树的分类器，其设计过程主要是基于样本的属性特征，将不同类别的样本分配到不同的决策节点上。RF是DT的一种改进，在构造决策树时会随机选择特征和样本样本进行训练，从而提高分类器的泛化能力和抗噪性能。
总之，高分辨率遥感影像的面向对象分类方法需要综合考虑遥感影像的特点和特征提取方法的选择，结合不同的分类器进行综合设计，在不同应用领域具有很高的研究和应用价值。