一种遥感图像对象的空间关系建模方法技术
A spatial relationship modeling method for remote sensing image objects
【技术实现步骤摘要】
一种遥感图像对象的空间关系建模方法
本专利技术涉及地理空间统计学
，具体来说，涉及一种遥感图像对象的空间关系建模方法。
技术介绍
随着高空间分辨率遥感卫星的普及，如何从高空间分辨率遥感图像所提供的海量数据中精确有效地提取信息，是目前遥感领域的研究重点。面向对象的分析方法是针对高分辨率遥感图像的一种分析方法，该方法先将遥感图像按照某种聚类规则划分为一个个的图像对象，每个图像对象间的同质性高，相邻对象间的异质性高。面向对象分析的最小单元不是单个的图像像元，而是图像对象，分析时不仅可以利用对象的光谱信息，还可以利用对象的几何和结构等信息。近年来面向对象的图像分析技术得到了国内外研究人员的大力发展和应用。利用空间关系的遥感图像分类方法比传统的基于光谱的分类方法可以有效地提高分类精度。常用的基于空间关系的分类方法主要有马尔科夫随机场模型和地统计建模等方法。但是目前这些方法大多都是只针对图像像元级层次，并未扩展到面向对象的图像分析中。尽管空间关系在面向对象分析中得到了一些学者的重视，但其研究大多集中在多层次的面向对象分析上，即利用图像在某一尺度所反映的语义信息去建立图像...
【技术保护点】
一种遥感图像对象的空间关系建模方法，其特征在于，包括以下步骤：S1 图像分割：将高分辨率遥感图像实施多尺度分割，分割成具有很多同质区域的图像对象；S2 选择训练样本：根据高分辨率图像上典型地物的特征，选择分类的训练样本对象；S3 生成初始分类结果：利用选择的样本，实施面向对象的KNN方法得到初始分类结果，该结果作为训练图像；S4 选择空间建模的图像样本对象：通过分层随机采样的方式，从训练图像上每个类别选择足够多的图像样本对象；S5 计算图像样本对象间的空间距离：提出一种面积加权的距离度量方法，计算图像对象样本间的空间距离；S6 图像样本对象的协方差函数估计：根据采样的图像对...
【技术特征摘要】
1.一种遥感图像对象的空间关系建模方法，其特征在于，包括以下步骤：S1图像分割：将高分辨率遥感图像实施多尺度分割，分割成具有很多同质区域的图像对象；S2选择训练样本：根据高分辨率图像上典型地物的特征，选择分类的训练样本对象；S3生成初始分类结果：利用选择的样本，实施面向对象的KNN方法得到初始分类结果，该结果作为训练图像；S4选择空间建模的图像样本对象：通过分层随机采样的方式，从训练图像上每个类别选择足够多的图像样本对象；S5计算图像样本对象间的空间距离：提出一种面积加权的距离度量方法，计算图像对象样本间的空间距离；S6图像样本对象的协方差函数估计：根据采样的图像对象样本，通过面积加权距离计算每个类别的类别条件概率；S7点支撑模型反演：先将基于样本对象的协方差函数反演为点支撑的模型函数，然后根据点支撑的函数模型推算任何数据支撑的空间关系模型；S8建立任意两个图像对象间的空间关系：将点支撑模型进行正则化，得到任何两个对象模型之间的空间关系；S9实施面向对象的地统计加权的KNN分类方法：在分类过程中用正则化技术得到任何两个参与计算的图像对象之间的空间相关性，转换为空间关系权重模型，并将该权重融合到KNN分类器中，得到分类结果。2.根据权利要求1所述的一种遥感图像对象的空间关系建模方法，其特征在于，在步骤S4中，建模样本对象的选取规则为：建立空间模型的样本对象需要达到一定的数量才具有统计意义、所选样本要能体现地物类别的分布特征。3.根据权利要求1所述的一种遥感图像对象的空间关系建模方法，其特征在于，在步骤S5中，所述图像对象样本间的空间距离计算公式为：其中和分别代表图像对象和包含的像元个数，和是分别在两个图像对象和中的点集，代表点到的欧氏距离。4.根据权利要求1所述的一种遥感图像对象的空间关系建模方法，其特征在于，在步骤S6中，在已知图...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐韵玮，荆林海，张景雄，高涵，
申请(专利权)人：中国科学院遥感与数字地球研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11
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