ENVI高级影像信息提取

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1、ENVI高级影像信息提取邓书斌主要内容1、基于专家知识的决策树分类2、面向对象的影像特征提取3、基于立体像对的DEM提取4、多时相影像动态检测技术1、基于专家知识的决策树分类专家分类与决策支持系统根据光谱特征、空间关系和其他上下文关系归类像元+DEM+++专家分类提供了土地利用而不仅仅是土地覆盖RoadMap？ZoningCoverageLandcoverClassification陡坡上的植被缓坡上的植被高山植被公园用地决策树分类步骤专家知识决策树分类的步骤大体上可分为四步：知识（规则）定义、规则输

2、入、决策树运行和分类后处理。规则定义规则获取：经验总结和样本总结规则描述类1：NDVI大于0.3，坡度大于或者等于20度类2：NDVI大于0.3，坡度小于20度，阴坡类3：NDVI大于0.3，坡度小于20度，阳坡类4：NDVI小于或等于0.3，波段4值大于或等于20类5：NDVI小于或等于0.3，波段4值小于20规则描述——表达式与变量表达式部分可用函数基本运算符+、-、*、/三角函数Sin、cos、tanasin、acos、atanSinh、cosh、tanh….关系/逻辑LT、LE、EQ….and

3、、or、not….最大值、最小值其他符号指数（^）、exp对数alog平方根（sqrt）、绝对值（adb）……变量作用slope计算坡度aspect计算坡向ndvi计算归一化植被指数Tascap穗帽变换pc主成分分析mnf最小噪声变换lpc局部主成分分析Stdev标准差Mean平均值Min、max最大、最小值其他……如：{ndvi}LT0.3规则表达二叉树表达运行结果选择Options->Execute，执行决策树2、面向对象的影像特征提取面向对象的图像分析面向对象的技术集合临近像元为对象用来识别感兴

4、趣的光谱要素充分利用高分辨率的全色和多光谱数据，利用空间，纹理，和光谱信息来分割和分类的特点以高精度的分类结果或者矢量输出FX操作流程分为两个部分发现对象特征提取规则分类特征提取监督分类导出要素查看报告和统计完成计算属性发现对象是定义要素影像分割合并分块精炼分块是输出对象为矢量文件？准备工作空间分辨率的调整光谱分辨率的调整多源数据组合空间滤波导入数据基本影像（BaseImage）（必选）辅助数据（AncillaryData）（可选）掩膜文件（MaskFile）（可选）分割影像FX根据临近像素亮度、纹理

5、、颜色等对影像进行分割，它使用了一种基于边缘的分割算法，这种算法计算很快，并且只需一个输入参数，就能产生多尺度分割结果。选择高尺度影像分割将会分出很少的图斑，选择一个低尺度影像分割将会分割出更多的图斑合并分块影像分割时，由于阈值过低，一些特征会被错分，一个特征也有可能被分成很多部分。我们可以通过合并来解决这些问题。FX利用了FullLambda-Schedule算法，该方法在结合光谱和空间信息的基础上迭代合并邻近的小斑块。这一步是可选项，如果不需要可以直接跳过。分块精炼FX提供了一种阈值法（Thres

6、holding）进一步精炼分块的方法。它是基于亮度值的栅格操作，根据分割后结果中的一个波段的亮度值聚合分块。对于具有高对比度背景的特征非常有效（例如，明亮的飞机对黑暗的停机坪）。这一步是可选项，如果不需要可以直接跳过。计算对象属性计算4个类别的属性：光谱、空间、纹理、自定义（颜色空间和波段比）。其中“颜色空间”选择三个RGB波段转换为HSI颜色空间，“波段比”选择两个波段用于计算波段比（常用红色和近红外波段）。特征提取方法监督分类、规则分类和直接矢量输出直接输出矢量输出Shapefile矢量文件属性监

7、督分类法特征提取根据一定样本数量以及其对应的属性信息，利用K邻近法和支持向量机监督分类法进行特征提取。规则分类法特征提取每一个分类有若干个规则（Rule）组成，每一个规则有若干个属性表达式来描述。规则与规则直接是与的关系，属性表达式之间是并的关系。如下是对水的一个描述：面积大于500像素延长线小于0.5NDVI小于0.3房屋特征提取第一条属性描述，划分植被覆盖和非覆盖区。Customized->bandratio：0~0.3第二条属性描述，去除道路影响。Spatial->rect_fit：0.5~1S

8、patial->Area:FuzzyTolerance=0，90elongation(延长):elongation<3第三条属性描述，去除水泥地影响Spectral->avgband_2:avgband_2<50预览结果3、基于立体像对的DEM提取立体像对高程提取—DEMExtraction快速从ALOSPRISM,ASTER,CARTOSAT-1,FORMOSAT-2,GeoEye-1,IKONOS,KOMPSAT