利用纹理分析方法提取TM图像信息

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第8卷第5期遥感学报Vo1．8．No．52004年9月JoURNALOFREMOTESENSINGSep．，2004文章编号：1007—4619(2004)05—0458—07利用纹理分析方法提取TM图像信息姜青香，刘慧平(北京师范大学地理学与遥感科学学院，北京100875)摘要：以北京市丰台区为试验区，采用纹理分析方法对高分辨率图像的纹理信息进行分析，选取统计指标熵，通过确定熵的最佳阈值，进行边界匹配和图像的分割，将光谱混淆地物菜地和耕地分割开来，然后将此分割结果与TM图像分类结果进行叠合，得到最终的分类结果。并将该结果与最大似然分

2、类结果以及单纯依靠纹理特征得到的分类结果进行了对比。试验结果表明：将纹理分析方法应用于图像分类中可区分光谱混淆的地类，光谱与纹理特征结合得到的分类精度要远高于单纯光谱和单纯纹理的分类精度。关键词：最大似然分类法；纹理分析；灰度共生矩阵；阈值法中图分类号：Tfy751．1文献标识码：A并已有成熟的算法与实例，如曹燕等介绍了3种计算1引言影像分维值的算法和数学模型，选取TM图像上128×128像元的子区域进行试验，提取居民地、煤矿、植在自然资源调查中，遥感图像已成为重要的空被和山区4种地物，结果表明，综合运用3种方法进间数据源，其中TM图像信息是进行土地利用／覆盖行纹理分析能得到满意的

3、结果，提取精度达变化动态监测的重要依据_lj。常规提取TM图像信75．6％_7J。舒宁讨论了影像纹理分析的分维估计原息的最大似然分类法是基于地物光谱特征的，难以理以及当前应用的主要方法，提出了多波段影像纹正确区分光谱易混淆的地物，例如菜地与其他耕地理概念，对SPOT图像的3个波段采用分形布朗函数类型。为了提取TM图像中的混淆地物信息，可以作多波段影像纹理估计，以分维值作彩色密度分割采用纹理分析方法。结果，提取河流、湖泊、桥和城区等地物，提取精度为纹理分析方法在许多领域都有重要的应用，包70％，为多波段影像的分维估计方法的实施开了一括金属材料中的金相分析、生物医学工程中的医学个先例[

4、。图像分析以及航空遥感图像分析等_2。目前较多的总之，纹理分析方法主要以方法本身和试验性研究是对方法本身进行的试验性研究_3J，如任仙怡研究为主，在图像分析上的应用主要体现在随机场、等提出一种基于纹理谱特征分割纹理图像的方法，小波变换以及分形分维等方法的应用，对于灰度共首次将纹理谱特征与区域生长算法结合起来_4j；吴生矩阵方法较少涉及。本文利用遥感图像的纹理信高洪等为了提高纹理图像分割的边缘准确性和区域息，将灰度共生矩阵的纹理分析方法应用于图像分一致性以及降低分割错误率，提出了一种基于小波类中，通过试验，选取能够合理描述纹理特征的统计变换进行纹理分割的方法_5；马晓川等提出了基于属

5、性熵为指标，通过确定熵的阈值范围，将光谱混淆特征符号随机场描述的纹理分类方法，达到提高分的地物区分开来，从而辅助应用最大似然分类法。类精度的目的l6；肖志涛等设计并实现了基于改进的纹理谱方法提取特征和以神经网络作为分类器的2纹理分析法纹理图像分类系统_2。在遥感图像信息提取方面主要是分形分维方法，图像的纹理一般理解为图像灰度在空间上的变收稿日期：2003．05．25；修订日期：2003．07．29基金项目：教育部骨干教师资助计划资助。作者简介：姜青香(1979一)，女，山东省13照市人，北京师范大学资源与环境科学系硕上研究生，主要从事遥感及地理信息系统应用的研维普资讯http://

6、www.cqvip.com第5期姜青香等：利用纹理分析方法提取TM图像信息459化和重复，或图像中反复出现的局部模式(纹理单主要监测纹理的全局均一性程度。元)和它们的排列规则。纹理是遥感影像上重要的对比度(Q2)：Q2=∑∑Isl—s2I(sl，s2)JI52信息，是进行目视判读和计算机自动解译的重要基主要监测图像反差边缘及其边缘效应。础Is]。遥感影像专题信息提取中，在原始影像光谱熵(Q3)：Q3=一∑∑P(sl，s2)·lgp(sl，s2)信息的基础上加上纹理信息可以使分析的准确性和sI52主要检测图像空间的复杂性和内部的均匀性。精度提高J。相关()：=l∑∑sl’s2"p(s

7、l，s2)一~tI"／z2l／(0-I~口2)，纹理分析指的是通过一定的图像处理技术抽取ji2出纹理特征，从而获得纹理的定量或定性描述的处l，2，口l，口2分别是P(sl，s2)的均值和方差。该统理过程_9J。包括两方面的内容：检测出纹理基元和计量主要检测邻域均值、方差的空间变化几何结获得有关纹理基元排列分布方式的信息。其基本方构[。法可分为统计方法、结构方法和谱方法三大类。统每一个统计属性都可以生成一个纹理影像或波计方法是指在不知道纹理基元或尚未监测出基元的段，与光