基于ART2 技术的面向对象高分辨遥感影像分类

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1、第２７卷第４期计算机应用与软件Ｖｏｌ２７Ｎｏ．４２０１０年４月ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅＡｐｒ．２０１０基于ＡＲＴ２技术的面向对象高分辨遥感影像分类田野方涛（上海交通大学图像处理与模式识别研究所上海２００２４０）摘要提出一种基于ＡＲＴ２技术的面向对象的高分辨遥感影像分类方法。该方法首先对高分辨遥感影像进行多尺度分割，将影像图分割得到的每一区域看作一个对象，进行特征值分析，计算出每一对象的特征向量。特征向量作为ＡＲＴ２分类器的网络输入，利用ＡＲＴ２分类器的大规模并行处理和很强的自适应、

2、自学习能力来对分割得到的区域进行分类。与传统的面向像素的ＡＲＴ分类技术及其它神经网络遥感影像分类方法相比，所提出的方法能够对高分辨的遥感图片进行更精确的分类。关键词　　ＡＲＴ２　面向对象高分辨遥感影像分类ＡＲＴ２ＢＡＳＥＤＯＢＪＥＣＴＯＲＩＥＮＴＥＤＣＬＡＳＳＩＦＩＣＡＴＩＯＮＦＯＲＲＥＭＯＴＥＩＭＡＧＥＷＩＴＨＨＩＧＨＲＥＳＯＬＵＴＩＯＮＴｉａｎＹｅ　ＦａｎｇＴａｏ（ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＩｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄＰａｔｔｅｒｎＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ＳｈａｎｇｈａｉＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，

3、Ｓｈａｎｇｈａｉ２００２４０，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ　　Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｗｅｐｒｅｓｅｎｔａｎｏｂｊｅｃｔｏｒｉｅｎｔｅｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎＡＲＴ２ｆｏｒｒｅｍｏｔｅｉｍａｇｅｗｉｔｈｈｉｇｈｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ．Ｒｅｍｏｔｅｉｍａｇｅｓａｒｅｓｅｇｍｅｎｔｅｄｕｓｉｎｇｍｕｌｔｉｓｃａｌｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ，ｅａｃｈａｒｅａｏｂｔａｉｎｅｄｉｓｔｒｅａｔｅｄａｓａｎｏｂｊｅｃｔ．Ｗｅｃａｌｃｕｌａｔｅｔｈｅｅｉｇｅｎｖｅｃｔｏｒｏｆｅｖｅｒｙｏｂｊ

4、ｅｃｔａｆｔｅｒｉｔｓｅｉｇｅｎｖａｌｕｅａｎａｌｙｓｉｓｉｓｄｏｎｅ．ＴｈｅｎＡＲＴ２ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ，ｗｈｉｃｈｈａｓｔｈｅａｂｉｌｉｔｙｏｆｐａｒａｌｌｅｌｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｉｎｌａｒｇｅｓｃａｌｅ，ｓｔｒｏｎｇａｄａｐｔｉｎｇａｎｄｓｅｌｆｌｅａｒｎｉｎｇａｎｄｗｉｔｈｅｉｇｅｎｖｅｃｔｏｒａｓｉｔｓｎｅｔｗｏｒｋｉｎｐｕｔ，ｉｓｕｓｅｄｔｏｃｌａｓｓｉｆｙｔｈｅａｒｅａｓｏｂｔａｉｎｅｄｆｒｏｍｔｈｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ．ＣｏｍｐａｒｉｎｇｗｉｔｈｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｐｉｘｅｌｏｒｉｅｎｔｅｄＡ

5、ＲＴｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄａｎｄｏｔｈｅｒ，ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｆｏｒｒｅｍｏｔｅｉｍａｇｅ，ｔｈｅｏｎｅｐｒｅｓｅｎｔｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒｃａｎｃｌａｓｓｉｆｙｔｈｅｈｉｇｈｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｒｅｍｏｔｅｉｍａｇｅｓｍｏｒｅａｃｃｕｒａｔｅｌｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ　　ＡＲＴ２　Ｏｂｊｅｃｔｏｒｉｅｎｔｅｄ　Ｈｉｇｈｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ　Ｒｅｍｏｔｅｉｍａｇｅ　Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ数，进行准确而快速地分类。０　引言随着科技的发展，遥感技术正

6、逐渐成为人类研究资源环境的一种有力的技术手段。遥感影像分类是遥感信息系统中一个关键的环节，为专业信息提取和遥感数据库的建立提供了基础。ＡＲＴ模型是美国波士顿大学的Ｓ．Ｇｒｏｓｓｂｅｒｇ和Ａ．Ｃａｒｐｅｎｅｔ在１９７６年提出的。ＡＲＴ２分类器是基于ＡＲＴ理论的最新分类器，它的优点在于既能处理离散数据，又能处理连续数据，有从复杂多变的背景噪声中提取并增强信号的能力。文献［３］基于ＡＲＴ２ＡＣ对ＵＳＣＳＩＰＩ航空图进行了聚类，文献［４］基于ＡＲＴＭＡＰ对ＴＭ图像进行了分类，文献［５］结合ＦＵＺＺＹＡＲＴ与ＡＲＴＭＡＰ对香

7、港元朗地区遥感图像进行分类。这些基于ＡＲＴ的分类均是使用目视解译影像的类别数作为输出节点数，然后再将每个像素的ＲＧＢ值作为网络输入，得出分类结果。但是对于数据量庞大的高分辨遥感图像来说，由于遥感图像含有几万或百万甚至更多的像素，基于像素来做，必然会导致对象过多而无法进行快速、准确地分类。本文采用多尺度分割分类框架，如图１所示。本框架首先对高分辨遥感影像进行分割，再将影像图分割得到的每一区域图１　多尺度分割－分类框架图看作一个对象，这样，基于像素时对象过多的缺点便被弥补了，对象的个数将下降千倍或更大。然后提取每一个影像对象

8、的特收稿日期：２００８－０９－２６。国家高技术研究计划项目（２００６ＡＡ１２Ｚ１０５）。征向量，作为ＡＲＴ２分类器的网络输入，自动识别分类的类别田野，硕士，主研领域：数字图像处理。第４期田野等：基于ＡＲＴ２技术的面向对象高分辨遥感影像分类４９１　遥感影像分割３　ＡＲＴ２分类本文首先对遥感图像进行多尺度分割，以便获取较