第五章遥感图像处理基础(七).pptVIP

第五章 遥感数字图像预处理 5.1 遥感图像几何校正 5.2 遥感图像辐射校正 5.3 遥感图像增强与变换 5.4 遥感图像中的特征提取 5.4 遥感图像特征提取 概述 5.4 遥感图像特征提取 光谱特征提取 5.4 遥感图像特征提取 空间特征提取 5.4 遥感图像特征提取 空间特征提取 5.4 遥感图像特征提取 空间特征提取 5.4 遥感图像特征提取 空间特征提取 5.4 遥感图像特征提取 空间特征提取 5.4 遥感图像特征提取 纹理特征提取 5.4 遥感图像特征提取 纹理特征提取 5.4 遥感图像特征提取 纹理特征提取 5.4 遥感图像特征提取 纹理特征提取 5.4 遥感图像特征提取 纹理特征提取 5.4 遥感图像特征提取 纹理特征提取 5.4 遥感图像特征提取 纹理特征提取 * * 所谓遥感图像特征提取，是指一般采用计算机自动计算的方式，对遥感图像数据中目标地物的特征进行分析，把这些特征所具有进行定量化处理的过程。 对于遥感图像处理这一大范畴而言，图像增强变换和特征提取是互相联系、而又具区别的两个领域，前者的目的是为了使目标地物更凸显并抑制噪声，后者的目的是定量分析和提取目标地物。前者是后者的前提，后者是前者的主要目的。 特征提取的对象目前主要包括：光谱特征提取、空间特征提取和纹理特征提取。 地物光谱特征包括地物反射光谱特征和辐射光谱特征。光谱特征反应在图像上就是目标地物的灰度差异，其特点是：灰度对应于每个像元，但与像元的空间位置和结构无关。不同地物具有不同的光谱特征，因而可以据此对遥感图像进行特征提取。 所有遥感信息中最直接应用的是地物的光谱信息，地物光谱特征可通过光谱曲线来表达。基于此，可以提取灰度、色调和波段间的亮度比等光谱特征。例如：NDVI、聚类分析等。 空间特征是指目标地物的形状、大小或者边缘、线状等几何性特征。对于高空间分辨率遥感图像，可以清楚地观察丰富的结构信息。例如，城市的矩形楼房等。我们可以设法提取含有这类地物形状特征及其空间关系特征，作为结构模式识别的依据。 1、空间形状的提取 空间形状特征提取常用地物边界跟踪方法，主要有两种：一是以像元作为跟踪的落脚点。跟踪的连线作为地物的界线，这种方式适于线状物体的跟踪。二是认为地物的界线在相邻地物之间，因此边界跟踪的路径应该从两个相邻地物边界的像元穿过，适宜于点状地物与面状地物的跟踪。 2、空间关系特征的描述与提取 此处空间关系是指遥感数字图像中两个地物或多个地物之间在空间关系上的相互联系，这种联系由地物的空间位置决定。 （1）空间关系特征描述 ① 方位关系：指两个地物之间方向与位置的相对关系，包括距离关系和方向关系。 距离关系： 点与点：两点间距离 点与线：点到线的最短距离 点与面：点到面状边界的最短距离 线与面：线上点到面状边界的最短距离 面与面：两个面边界之间的最短距离 方向关系：即一个物体相对与另一个物体的方向。方向关系常用八个方向来描述，每个方向可以用方位角来刻画。 ② 包含关系：一个物体位于另一个物体内部，并且边界不相邻。包括：点包含于面，线包含于面，面包含于面。 ③ 相邻关系：指两个地物在边界上相邻。两个面状物体的相邻关系，分外接邻域和内接邻域。点与面相邻。点与面相邻是指点状地物位于面状地物的边界，线状地物与面状地物相邻 ④ 相交关系：两个地物在一点交汇，主要用来描述点状地物与线状地物、线状地物与线状地物的空间关系。它包含两种情况：点位于线状地物的某一点，两条线状地物相交与一点或多点。 ⑤ 相贯关系：一个线状地物穿过面状地物。 （2）空间关系特征提取 包含关系：关键是判明点与面的关系，点是否被包含有两种方法：铅垂线法和射线法。 相邻关系： ① 点与面：通过检测点是否在面边界来确认。 ② 线与面：首先判断是否相交，若相交则以交点魏剪裁点，将线一分为二，分别检测这两个线段是否同时在面的外部或内部，若是，则说明相邻，否则不是。 ③ 面与面：相邻的面共用一条边界，每条边界记录了两个多边形标号。通过检索一个多边形边界，必然能够找到相邻接的多边形。两个相邻的面，必然存在两条具有不同起点和终点的弧段，但是两条弧段具有方向相反、各点空间位置相同的特性。 提到纹理，人们自然会立刻想到木制家俱