多尺度理论及图像特征

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1、多尺度理论及图像特征2012.6广义尺度制图尺度地图比例尺图上距离与实际距离之比大比例尺→小范围、详细信息地理尺度观测尺度研究的空间范围或大小如：大尺度覆盖大的研究区域分辨率测量尺度区分目标的最小可分辨单元(如：像元)遥感主要关注的尺度运行尺度有效尺度地学现象发生的空间范围一定环境中发挥效应的尺度如：森林比树的运行尺度大空间尺度时间尺度语义尺度1.1尺度Lam等【1】尺度研究的问题（Goodchild[2]）：尺度在空间模式和地表过程检测中的作用，以及尺度对环境建模的冲击；尺度域（尺度不变范围）和尺度

2、阈值的识别；尺度转换，尺度分析和多尺度建模方法的实现。1.1尺度研究的问题遥感尺度问题（李小文[3],周觅[4]）：遥感主要关注的是测量尺度，不同来源的遥感信息数据在时间尺度和空间尺度上都有着很大的差距，在一个尺度上观察到的现象、总结出的规律、构建的模型，在另一个尺度下则有可能不适用。因此，需要根据不同应用目的选择最佳的尺度，使得所选尺度的影像能够最大限度的反映目标地物的空间分布特征。例如：一张树叶到一片森林的空间尺度是数量级，很难想像在叶片上适用的模型会同样适用于森林。1.1遥感尺度问题尺度问转换(

3、周觅[4]）：在同一幅影像中也会存在不同尺度的地物，导致信息提取时所需的最佳尺度不甚一致。但是，获取的遥感信息数据的尺度却比较单一。因此，需要进行尺度转换来适应不同尺度地物的提取。尺度转换定义为：将一幅影像从一个空间或光谱尺度转换到另一个空间或光谱尺度的过程。1.1尺度转换分类(周觅[4],彭晓鹃[5]）（按不同的转换方向）：尺度扩展（聚合）：从小尺度影像转换到大尺度影像的过程，也就是将高分辨率影像转换为低分辨率影像的过程。常见转换方法：基于统计和基于机理尺度收缩（分解）：大尺度影像进行转换得到小尺度

4、影像的过程，从低空间分辨率数据中提取亚像元成分的信息，即把低分辨率影像转换为高分辨率影像的过程。主要是通过多源遥感信息影像融合的方法实现的。1.1尺度转换分类方法(彭晓鹃[5]）（按转换基础）：基于像元（简单易行）：统计方式、融合转换以及分类转换像元包括数据的空间分辨率、时间分辨率、光谱分辨率等信息缺点：只考虑了地物的光谱信息,无法兼顾地物的空间结构形态特征,难以解决同谱异物和同物异谱问题,致使难以得到稳定的转换效果。而地物类别的空间结构形态是根据类别的属性差异呈聚集状分布,因此遥感影像中的地物类别特

5、性不仅表现在单纯的光谱信息上,还表现在形状、纹理等特征上。基于对象：对遥感影像纹理特征的提取及合理分割以对象为基本单元,在高空间分辨率影像上利用影像多尺度分割技术,构建不同尺度的影像信息等级结构,实现遥感影像信息在不同尺度层之间的传递。1.1尺度转换方法转换方法比较(彭晓鹃[5]）：基于像元（简单易行）：优点：易于操作缺点：无法有效利用影像提供的地物空间信息,导致精度难以提高。基于对象：优点：能够包含地物的空间信息,提高转换精度。缺点：如何合理定义对象的分割尺度是难点。转换方法：地理差异法（Geogr

6、aphicvariancemethod），小波变换法（Wavelettransformmethod），局部差异法(Localvariancemethod)，半方差函数法（Semivariagrambasedemthod），分形方法（Fractalmethod）1.1尺度转换方法融合(周觅[4]，彭晓鹃[5]）：主要用于尺度收缩的转换,通过将一个尺度影像信息融入另一尺度影像来达到尺度转换目的。遥感影像的空间细节信息多体现在高频信息上,而光谱信息则多集中于低频部分。(彭晓鹃[5]）在转换过程中，基本原则是

7、在尽可能保持原图像光谱信息的前提下,提高其空间分辨率。(彭晓鹃[5]）利用高空间分辨率影像和高光谱分辨率影像进行融合，使得融合后的影像具有较高的空间分辨率有利于目视解译，同时还有较高的光谱分辨率，同时还为后续的光谱运算、光谱分析提供了可能。(周觅[4]）1.1融合转换融合(周觅[4]，彭晓鹃[5]）：尺度收缩的方法：基于空间域和基于变换域。(周觅[4]）1.基于空间域的融合：针对影像的像素灰度值直接进行运算的方法，算法简单、易于实现，但是细节表现力达不到要求；2.基于变换域的融合：先将原始图像进行变换

8、，然后在变换域中进行信息融合，最后进行逆变换得到融合后影像的方法，细节表现力强，但是算法相对复杂。目前常用的主要有彩色模型变换方法、直方变差图、主成分分析法、高通滤波、小波分析。(彭晓鹃[5]）1.1融合转换结果评价(周觅[4]）：遥感影像进行尺度转换后，进行了重采样，不可避免地会导致不同程度的信息损失或变异，例如面积、形状、细节、纹理等变化。因此，需要一些主、客观评价方法来评定不同转换方法的优劣。尺度转换方法评价的标准是转换后影像能够最大限度的保持转换