1、ENVI高級(jí)影像信息提取鄧書(shū)斌主要內(nèi)容1、基于專(zhuān)家知識(shí)的決策樹(shù)分類(lèi)2、面向?qū)ο蟮挠跋裉卣魈崛?、基于立體像對(duì)的DEM提取4、多時(shí)相影像動(dòng)態(tài)檢測(cè)技術(shù)1、基于專(zhuān)家知識(shí)的決策樹(shù)分類(lèi)專(zhuān)家分類(lèi)與決策支持系統(tǒng)根據(jù)光譜特征、空間關(guān)系和其他上下文關(guān)系歸類(lèi)像元+DEM+專(zhuān)家分類(lèi)提供了土地利用而不僅僅是土地覆蓋Road Map？Zoning CoverageLandcoverClassification陡坡上的植被緩坡上的植被高山植被公園用地決策樹(shù)分類(lèi)步驟專(zhuān)家知識(shí)決策樹(shù)分類(lèi)的步驟大體上可分為四步：知識(shí)（規(guī)則）定義、規(guī)則輸入、決策樹(shù)運(yùn)行和分類(lèi)后處理。規(guī)則定義規(guī)則獲取：經(jīng)驗(yàn)總結(jié)和樣本總結(jié)規(guī)則描述類(lèi)1：NDVI大于0.

2、3，坡度大于或者等于20度類(lèi)2：NDVI大于0.3，坡度小于20度，陰坡類(lèi)3：NDVI大于0.3，坡度小于20度，陽(yáng)坡類(lèi)4：NDVI小于或等于0.3，波段4值大于或等于20類(lèi)5： NDVI小于或等于0.3，波段4值小于20規(guī)則描述表達(dá)式與變量表達(dá)式部分可用函數(shù)基本運(yùn)算符+、-、*、/三角函數(shù)Sin、cos、tanasin、acos、atanSinh、cosh、tanh.關(guān)系/邏輯LT、LE、EQ.and、or、not.最大值、最小值其他符號(hào)指數(shù)（）、exp對(duì)數(shù)alog平方根（sqrt）、絕對(duì)值（adb）變量作用slope計(jì)算坡度aspect計(jì)算坡向ndvi計(jì)算歸一化植被指數(shù)Tascap穗帽變換

3、pc主成分分析mnf最小噪聲變換lpc局部主成分分析Stdev標(biāo)準(zhǔn)差Mean平均值Min、max最大、最小值其他如：ndvi LT 0.3規(guī)則表達(dá)二叉樹(shù)表達(dá)運(yùn)行結(jié)果選擇Options-Execute，執(zhí)行決策樹(shù)2、面向?qū)ο蟮挠跋裉卣魈崛∶嫦驅(qū)ο蟮膱D像分析面向?qū)ο蟮募夹g(shù)集合臨近像元為對(duì)象用來(lái)識(shí)別感興趣的光譜要素充分利用高分辨率的全色和多光譜數(shù)據(jù)，利用空間，紋理，和光譜信息來(lái)分割和分類(lèi)的特點(diǎn)以高精度的分類(lèi)結(jié)果或者矢量輸出FX操作流程分為兩個(gè)部分發(fā)現(xiàn)對(duì)象特征提取規(guī)則分類(lèi)特征提取監(jiān)督分類(lèi)導(dǎo)出要素查看報(bào)告和統(tǒng)計(jì)完成計(jì)算屬性發(fā)現(xiàn)對(duì)象是定義要素影像分割合并分塊精煉分塊是輸出對(duì)象為矢量文件？準(zhǔn)備工作空間分辨率

4、的調(diào)整光譜分辨率的調(diào)整多源數(shù)據(jù)組合空間濾波導(dǎo)入數(shù)據(jù)基本影像（Base Image）（必選）輔助數(shù)據(jù)（Ancillary Data）（可選）掩膜文件（Mask File） （可選）分割影像FX根據(jù)臨近像素亮度、紋理、顏色等對(duì)影像進(jìn)行分割，它使用了一種基于邊緣的分割算法，這種算法計(jì)算很快，并且只需一個(gè)輸入?yún)?shù)，就能產(chǎn)生多尺度分割結(jié)果。選擇高尺度影像分割將會(huì)分出很少的圖斑，選擇一個(gè)低尺度影像分割將會(huì)分割出更多的圖斑合并分塊影像分割時(shí)，由于閾值過(guò)低，一些特征會(huì)被錯(cuò)分，一個(gè)特征也有可能被分成很多部分。我們可以通過(guò)合并來(lái)解決這些問(wèn)題。FX利用了 Full Lambda-Schedule算法，該方法在結(jié)合光

5、譜和空間信息的基礎(chǔ)上迭代合并鄰近的小斑塊。這一步是可選項(xiàng)，如果不需要可以直接跳過(guò)。分塊精煉FX提供了一種閾值法（Thresholding）進(jìn)一步精煉分塊的方法。它是基于亮度值的柵格操作，根據(jù)分割后結(jié)果中的一個(gè)波段的亮度值聚合分塊。對(duì)于具有高對(duì)比度背景的特征非常有效（例如，明亮的飛機(jī)對(duì)黑暗的停機(jī)坪）。這一步是可選項(xiàng)，如果不需要可以直接跳過(guò)。計(jì)算對(duì)象屬性計(jì)算4個(gè)類(lèi)別的屬性：光譜、空間、紋理、自定義（顏色空間和波段比）。其中“顏色空間”選擇三個(gè)RGB波段轉(zhuǎn)換為HSI顏色空間，“波段比”選擇兩個(gè)波段用于計(jì)算波段比（常用紅色和近紅外波段）。特征提取方法監(jiān)督分類(lèi)、規(guī)則分類(lèi)和直接矢量輸出直接輸出矢量輸出Sh

6、apefile矢量文件屬性監(jiān)督分類(lèi)法特征提取根據(jù)一定樣本數(shù)量以及其對(duì)應(yīng)的屬性信息，利用K鄰近法和支持向量機(jī)監(jiān)督分類(lèi)法進(jìn)行特征提取。規(guī)則分類(lèi)法特征提取每一個(gè)分類(lèi)有若干個(gè)規(guī)則（Rule）組成，每一個(gè)規(guī)則有若干個(gè)屬性表達(dá)式來(lái)描述。規(guī)則與規(guī)則直接是與的關(guān)系，屬性表達(dá)式之間是并的關(guān)系。如下是對(duì)水的一個(gè)描述：面積大于500像素延長(zhǎng)線小于0.5NDVI小于0.3房屋特征提取第一條屬性描述，劃分植被覆蓋和非覆蓋區(qū)。Customized-bandratio：00.3第二條屬性描述，去除道路影響。Spatial-rect_fit：0.51Spatial-Area: Fuzzy Tolerance=0， 90Are

7、aelongation(延長(zhǎng)): elongationavgband_2: avgband_250預(yù)覽結(jié)果農(nóng)業(yè)用地提取練習(xí)提取不同耕地類(lèi)型數(shù)據(jù)12-面向?qū)ο筇卣魈崛x_Agriculture過(guò)程Demo:Segment = 50Merge = 80No Thresh對(duì)象屬性選擇默認(rèn)Select by using Examples3、基于立體像對(duì)的DEM提取立體像對(duì)高程提取 DEM Extraction 快速?gòu)腁LOS PRISM, ASTER, CARTOSAT-1, FORMOSAT-2, GeoEye-1, IKONOS, KOMPSAT-2, OrbView-3, QuickBird,

8、 WorldView-1, SPOT 1-5以及航空影像立體像對(duì)中提取DEM。全面支持RPC模型參數(shù)，盡可能少的控制點(diǎn)以達(dá)到有效的精度使用DEM編輯工具對(duì)提取的DEM做局部編輯交互量測(cè)特征地物的高度和收集3D信息并導(dǎo)出為3D Shapefile文件格式輸入立體像對(duì)定義地面控制點(diǎn)定義連接點(diǎn)設(shè)定DEM提取參數(shù)輸出DEM并檢查結(jié)果編輯DEM采用向?qū)Р僮鞣绞揭徊讲街笇?dǎo)您通過(guò)以下步驟進(jìn)行DEM提取從衛(wèi)星影像中選擇包含有RPC文件或者DIM等位置信息文件的立體影像數(shù)據(jù)1、支持RPC、DIM等位置文件您可以定義或是加載已有的GCP點(diǎn)對(duì)，將DEM和地圖坐標(biāo)聯(lián)系起來(lái)。也可以屏幕上選擇GCP點(diǎn)2、定義控制點(diǎn)ENV

9、I可以自動(dòng)產(chǎn)生匹配點(diǎn)，或者您自己從兩幅圖像中選擇匹配點(diǎn)。3、定義連接點(diǎn)（Tie）可以通過(guò)立體眼鏡進(jìn)行3D瀏覽。生成核圖像4、設(shè)置DEM輸出參數(shù)設(shè)置DEM輸出參數(shù)投影參數(shù)5、輸出DEM并檢查結(jié)果當(dāng)DEM提取向?qū)瓿珊螅梢詫EM加載查看。DEM 提取向?qū)б蔡峁┝司庉婦EM選項(xiàng)，可以通過(guò)ENVI的DEM編輯工具進(jìn)行編輯。瀏覽結(jié)果 通過(guò)將ENVI的3D表面瀏覽工具將紋理影像疊加到DEM上檢查DEM提取的結(jié)果。立體3D測(cè)量工具立體3D測(cè)量工具允許您通過(guò)單一的匹配點(diǎn)交互的計(jì)算高程值。4、多時(shí)相影像動(dòng)態(tài)檢測(cè)技術(shù)遙感變化檢測(cè)技術(shù)遙感變化檢測(cè)就是從不同時(shí)期的遙感數(shù)據(jù)中，定量地分析和確定地表變化的特征與過(guò)程。

10、檢測(cè)方法圖像直接比較法圖像差值法、圖像比值法、主成分分析法、光譜特征變異法、假彩色合成法、波段替換法、變化矢量分析法、波段交叉相關(guān)分析以及混合檢測(cè)法等分類(lèi)后結(jié)果比較法直接分類(lèi)法多時(shí)相主成分分析后分類(lèi)法圖像差值法圖像差值法就是將兩個(gè)時(shí)相的遙感圖像相減。其原理是：圖像中未發(fā)生變化的地類(lèi)在兩個(gè)時(shí)相的遙感圖像上一般具有相等或相近的灰度值，而當(dāng)?shù)仡?lèi)發(fā)生變化時(shí)，對(duì)應(yīng)位置的灰度值將有較大差別。因此在差值圖像上發(fā)生地類(lèi)變化區(qū)域的灰度值會(huì)與背景值有較大差別，從而使變化信息從背景影像中顯現(xiàn)出來(lái)。 光譜特征變異法同一地物反映在一時(shí)相影像上的信息與其反映在另外時(shí)相影像上的光譜信息是一一對(duì)應(yīng)的。當(dāng)將不同時(shí)相的影像進(jìn)行融

11、合時(shí)，如同一地物在兩者上的信息表現(xiàn)不一致時(shí)，那么融合后的影像中此地物的光譜就表現(xiàn)得與正常地物的光譜有所差別，此時(shí)稱(chēng)地物發(fā)生了光譜特征變異，我們就可以根據(jù)發(fā)生變異的光譜特征確定變化信息。前一時(shí)相TM影像后一時(shí)相SPOT影像特征變異影像假彩色合成法由于地表的變化，相同傳感器對(duì)同一地點(diǎn)所獲取的不同時(shí)相的影像在灰度上有較大的區(qū)別。在進(jìn)行變化信息的發(fā)現(xiàn)時(shí)，將前、后兩時(shí)相的數(shù)據(jù)精確配準(zhǔn)，再利用假彩色合成的方法，將后一時(shí)相的一個(gè)波段數(shù)據(jù)賦予紅色通道，前一時(shí)相的同一波段賦予藍(lán)色和綠色通道。利用三原色原理，形成假彩色影像。其中，地表未發(fā)生變化的區(qū)域，合成后影像灰度值接近，而土地利用發(fā)生變化的區(qū)域則呈現(xiàn)出紅色，即

12、判定為變化區(qū)域。前一時(shí)相影像后一時(shí)相影像假彩色合成影像多波段主成分分析法當(dāng)?shù)匚飳傩园l(fā)生變化時(shí)，必將導(dǎo)致其在影像某幾個(gè)波段上的值發(fā)生變化，所以只要找出兩時(shí)相影像中對(duì)應(yīng)波段值的差別并確定這些差別的范圍，便可發(fā)現(xiàn)變化信息。在具體工作中將兩時(shí)相的影像各波段組合成一個(gè)兩倍于原影像波段數(shù)的新影像，并對(duì)該影像作PC變換。由于變換結(jié)果前幾個(gè)分量上集中了兩個(gè)影像的主要信息，而后幾個(gè)分量則反映出了兩影像的差別信息，因此可以試著抽取后幾個(gè)分量進(jìn)行波段組合來(lái)發(fā)現(xiàn)變化信息。 圖像分類(lèi)后比較法該方法的核心是基于分類(lèi)基礎(chǔ)上發(fā)現(xiàn)變化信息。即首先運(yùn)用統(tǒng)一的分類(lèi)體系對(duì)每一時(shí)相遙感影像進(jìn)行單獨(dú)分類(lèi)，然后通過(guò)對(duì)分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行比較來(lái)直接

13、發(fā)現(xiàn)土地覆被等的變化信息。前時(shí)相影像分類(lèi)結(jié)果后時(shí)相影像分類(lèi)結(jié)果分類(lèi)比較法結(jié)果波段替換法在RGB假彩色合成中，G和B分量用前時(shí)相的兩個(gè)波段，用后一時(shí)相的一個(gè)波段影像組成R分量，在合成的RGB假彩色圖像上能夠很容易地發(fā)現(xiàn)紅色區(qū)域即為變化區(qū)域 。 前時(shí)相影像后時(shí)相全色影像波段替換影像信息提取技術(shù)手工數(shù)字化法屏幕數(shù)字化區(qū)域生長(zhǎng)法圖像自動(dòng)分類(lèi)監(jiān)督分類(lèi)非監(jiān)督分類(lèi)面向?qū)ο蟮奶卣魈崛》▓D像分割手工閾值分割自動(dòng)閾值分割組合法多時(shí)相主成分分析法檢測(cè)面向?qū)ο筇卣魈崛∽兓畔D像直接比較法 Difference Map單波段間的差異運(yùn)算減法除法數(shù)據(jù)預(yù)處理相對(duì)大氣校正像元?dú)w一化處理像元單位標(biāo)準(zhǔn)化處理變化等級(jí)的量化閾值劃分直接分割結(jié)果分類(lèi)后比較 Change Detection Statistics變化類(lèi)型的差異分析變化統(tǒng)計(jì)像素百分比面積統(tǒng)計(jì)生成掩膜圖像林冠狀態(tài)遙感動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)：14-動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)林冠變化監(jiān)測(cè)處理提取林