遥感图像面向对象分类描述，遥感图像面向对象分类描述正确的是

面向遥感图像分类基于注意力机制,你有哪些了解算法?

平行管道分类是一种最简单的分类方法，是通过研究训练样区数据的各个光谱成分的直方图来进行分类的图像直方图中灰度值的上下限描述了图像中每个波段中类别的灰度值范围。某一光谱类在所有波段的灰度值范围定义了一个多维的平行管道。

图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤，在图像工程中占据重要的位置。一方面，它是目标表达的基础，对特征测量有重要的影响；另一方面，因为图像分割及其基于分割的目标表达、特征抽取和参数测量的将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的图像分析和理解成为可能。

监督分类器又分为参数分类器和非参数分类器两种。参数分类器要求待分类数据满足一定的概率分布，而非参数分类器对数据的概率分布没有要求。

遥感图像分类法

1、图像分类是以计算机来区分图像中所含的多个目标物为目的，并对区分的像元组给出对应其特征的名称，从而达到图像判读的目的。用于图像分类的数学理论目前有3个分支：统计图像分类、专家系统分类和模糊分类。

2、在遥感应用中有按遥感平台类型分称航天、航空、地面遥感图像；按影像记录的电磁波波段分为紫外、可见光、近红外、热红外、微波图像和多波段、超多波段图像；按影像比例尺有大中、小比例尺图像。遥感影像还有彩色和黑白，彩色图像又有真彩色和假彩色之分，等等。

3、数据预处理：在进行数据分析之前，需要预处理遥感图像。这包括调整图像的对比度和亮度、滤波去除噪声、调整色彩平衡等。 特征提取：从预处理后的图像中提取与植物物种相关的特征。这些特征可以包括颜色、纹理、形状和高度等。可以使用计算机视觉和图像处理技术来提取这些特征。

4、对于只含有较少波段的高分辨率遥感影像，传统的分类方法，就会造成分类精度降低，空间数据的大量冗余，并且其分类结果常常是椒盐图像，不利于进行空间分析。为解决这一传统难题，模糊分类技术应运而生。

5、常用的遥感数据的专题分类方法有多种，从分类判别决策方法的角度可以分为统计分类器、神经网络分类器、专家系统分类器等；从是否需要训练数据方面，又可以分为监督分类器和非监督分类器。 统计分类方法 统计分类方法分为非监督分类方法和监督分类方法。

6、到目前为止，面向对象的方法是一种比较理想的方法，可以建立一个与现实世界相匹配的地面模型。面向对象的处理方法中最重要的部分是图像分割。随着地球观测任务的逐步细化，高分辨率的遥感卫星图像得到了越来越广泛的应用。这给遥感图像分类方法带来了挑战。

基于面向对象分类方法的SPOT5影像土地利用信息提取研究——以河南省...

1、临颍县土地利用类型较丰富，主要以农用地为主，土地利用类型比较齐全，对土地利用 / 土地覆被信息自动提取试验研究，较为典型。图 8-1 河南省临颍县 SPOT 5 遥感影像图 2 资料收集 （1） 影像数据。

2、表1 基于遥感的河南省土地利用遥感信息分类 2 土地利用信息提取 以县级行政辖区为单元，将乡级及以上行政界线套叠在正射影像图上，结合样本影像信息并参考已有的土地利用数据库和土地利用详查资料，采用目视解译方法提取土地利用现状信息，同时建立遥感解译标志。

3、而在基于像元的分类中这种背景信息几乎不可利用。面向对象的影像分析技术是在空间信息技术长期发展的过程中产生的，在遥感影像分析中具有巨大的潜力，要建立与现实世界真正相匹配的地表模型，面向对象的方法是目前为止较为理想的方法。面向对象的处理方法中最重要的一部分是图像分割。

4、土地利用变化信息提取 变化信息提取采用计算机自动提取和人工交互解译两种方法进行，两种方法互为补充，互为验证，以减少变化信息的遗漏和伪变化图斑。 1 变化信息的提取 变化信息的自动提取包括变化信息的增强和使用分类法提取变化信息并输出矢量文件两个步骤。

5、控制点基础信息获取 1 控制点的布设与测量 项目控制点布设的工作底图是 SPOT 5_5 m 遥感影像，河南省域涉及 80 多景 SPOT 5 影像，受卫星数据获取周期的影响，影像是分批次提供的，为保证项目进度，控制点的布设采用先来先选的原则分批次进行。

遥感图像的种类

彩红外航空像片。彩红外航空摄影像片是城市遥感最常用的信息，这种像片在摄影时滤去可见光中的蓝光，同时对近红外线进行增强，因成像后地物的色彩和人的肉眼直接观察到的不一样（如植被是红色），故也称假彩色（或伪彩色）航空像片。

遥感图像包括多个波段，有多种存储格式，但基本的通用格式有三种，即BSQ、BIL和BIP格式。BSQ(band sequential)是像素按波段顺序依次排列的数据格式。即先按照波段顺序分块排列，在每个波段块内，再按照行列顺序排列。同一波段的像素保存在一个块中，这保证了像素空间位置的连续性。

平行管道分类是一种最简单的分类方法，是通过研究训练样区数据的各个光谱成分的直方图来进行分类的图像直方图中灰度值的上下限描述了图像中每个波段中类别的灰度值范围。某一光谱类在所有波段的灰度值范围定义了一个多维的平行管道。

主要有：①断裂、线性构造解译图；②环状构造解译图、岩体环伏构造解译图；③解译构造纲要图；④解译剖面图；⑤综合性的构造解译图件。此外，还可以派生出如线性构造等密度图、线性构造交切点统计图。另一类是把上述构造解译成果，叠加在遥感图像上，构成遥感影像构造图。

基于NDVI指数的分类方法：NDVI指数是一种反映植被覆盖度和生长状态的指数，可以通过计算QuickBird遥感影像的红外波段和红波段，得到相应的NDVI值。草地和林地的NDVI值通常有所不同，因此可以通过设定阈值的方式，将QuickBird遥感影像进行分类。

非监督分类 非监督分类就是不用训练样本，而是根据图像数据自身的统计特征及点群的分布情况，从纯统计学的角度对图像数据进行统计分类。它与监督分类的区别在于监督分类首先给定类别，而非监督分类由图像数据的统计特征来决定。

面向对象分类方法的优势

强调从现实世界中客观存在的事物（对象）出发来认识问题域和构造系统，使系统能更准确地反映问题域。运用人类日常的思维方法和原则（体现于OO方法的抽象、分类、继承、封装、消息等基本原则）进行系统开发，有利于发挥人类的思维能力，有效控制系统复杂性。

面向对象方法的主要优点是：符合人们通常的思维方式。具有高度连续性从分析到设计再到编码采用一致的模型表示具有高度连续性。软件重用性好软件重用性好。

多态性允许每个对象以适合自身的方式去响应共同的消息。多态性增强了软件的灵活性和重用性。..使用面向对象思想进行开发有以下优点：易维护 采用面向对象思想设计的结构，可读性高，由于继承的存在，即使改变需求，那么维护也只是在局部模块，所以维护起来是非常方便和较低成本的。

面向对象方法比较符合人类的思维方式，而且它最大的优势是代码重用，由于使用大量的可重用的类库，可以提高开发效率，缩短开发周期，降低开发成本，提高哦程序代码的可靠性，减少程序的维护工作量，而且还可以提高程序的标准化程序。

使用面向对象思想进行开发有以下优点：易维护 采用面向对象思想设计的结构，可读性高，由于继承的存在，即使改变需求，那么维护也只是在局部模块，所以维护起来是非常方便和较低成本的。质量高 在设计时，可重用现有的，在以前的项目的领域中已被测试过的类使系统满足业务需求并具有较高的质量。

面向对象遥感图像分类与基于像素遥感图像分类相比有什么区别

这个问题比较大，写本书都没什么问题。我简单讲吧，就是分类的尺度不同。面向对象是基于设定的地物单元分类，考虑多种因素的综合关系，像素一般仅仅针对像素本身的灰度值分类。

面向对象的遥感高空间分辨率影像空间信息更加丰富，地物目标细节信息表达的更加清楚。从分类技术角度来看 由于受空间分辨率的制约，传统的遥感影像信息提取只能依靠影像的光谱信息，且是在像素层次上的分类；而面向对象的遥感高空间分辨率影像虽然结构、纹理等信息非常突出，但光谱信息不足(波段较少)。

此外背景信息在影像分析中很重要，举例来说，城市绿地与某些湿地在光谱信息上十分相似，在面向对象的影像分析中只要明确城市绿地的背景为城市地区，就可以轻松地区分绿地与湿地，而在基于像元的分类中这种背景信息几乎不可利用。

与传统的基于像元的分类方法相比，面向对象的遥感影像分类方法具有以下优势：1) 能够较好地解决噪声问题。传统基于像元的分类方法对噪声比较敏感，高分辨率影像图斑更加破碎，在不考虑邻域像元的情况下，对单个像元进行分类往往会导致严重的“胡椒盐效应”。

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