面向对象影像分类

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1、面向对象影像分类面向对象影像分类面向对象的影像分类是在面向对象特征提取的基础上进行的。在分类之前，必须根据 需要提取的地物类别，选择合适的尺度和合适的特征，然后根据地物类别的性质，设计好 分类策略和步骤。对于给出的实验数据，我们的要求是分成草地、道路、房屋和湖泊四个 类，根据面向对象特征提取中的经验可以发现，在 Object Features - Layer Values - Mean - Layer 3 上可以很好地将草地/湖泊和道路/房屋分开，然后根据 Object Features - Geometry - Extent - Length/Width 提取道路，因此分类策略是：先将草地/

2、湖泊和道路/房 屋分开，然后再分别针对草地/湖泊和道路/房屋的特征，将草地和湖泊、道路和房屋分开。具体分类步骤如下： 1、多尺度分割：按照面向对象特征提取中的步骤，设置三个尺度 100、70 和 50，并 进行分割，分别得到 L1、L2 和 L3 层尺度影像，在尺度层网络中，L1 尺度最大，在最上 面，往下分别是 L2 和 L3。最后的分类结果需要集中显示在一个层，因此还需要再加一个 尺度层，只不过这个尺度层不纳入上面的尺度层网络中。在 Process Tree 中点右键，选择 Append New，算法选择 Segmentation - multiresolution segmentatio

3、n，Image Object Domain 设为 pixel level，尺度设为 40，新层的名称为 L4，同时运行该分割，得到 L4 层的分割结 果。 2、在 Class Hierarchy 中添加 4 个类，右键点击空白处，选择 Insert Class，在弹出的对 话框中分别命名为 level1、level2、level3 和 level4，颜色都选择为灰白色：3、给三个类层次添加 level 属性：双击 level1 类，双击 Contained - add(min)，弹出 Insert Expression 对话框，依次选择 Object features - Hierarchy

4、- level，双击 level，打开Membership function，单击按钮，在处输入 3 和 5，表示该函数的值为 4，点击 OK 按钮，即完成给 level1 类添加 level 属性的操作。这里 level1 类的 level 属性值为 4，是因为整个分类过程要分成四个层次，如下图所示：在 level1 层，将人工目标（道路、房屋）与非人工目标（草地、湖泊）区分开；在 level2 层设置非人工 1，该类完全继承了 level1 中的非人工，在非人工 1 上再将草地 1 和湖 泊 1 区分开；在 level3 层设置人工 1，该类完全继承了 level1 中的人工，在人工 1

5、上再将 道路 1 和房屋 1 区分开；在 level4 层为最终的分类层，其中草地和湖泊完全继承了 level2 中的草地 1 和湖泊 1，道路和房屋完全继承了 level3 中的道路 1 和房屋 1。因此在这个层次 结构中，level1 处于最上层，所以 level 属性值为 4，区间为 3 到 5，依次类推，level2 的 level 属性值为 3，level3 的 level 属性值为 2，level4 的 level 属性值为 1。按照这个属性值 分别设置完 level1 至 level4 的所有 level 属性。需要注意的是，Class Hierarchy 视图有Group 和

6、Inheritance 两个标签，这两个标签类的这种层次结构应该是一致的，否则会出错。 在编辑每个类的属性时，都可以通过双击这两个标签中类的名称，但是在一个标签中改变 类的层次结构，在另一个标签中却不会出现相应的改变，因此需要手动改变。 4、添加 level1 类的规则：双击“人工” ，在弹出的对话框中依次双击 add(min)， Threshold，Object Features - Layer Values - mean，如下图：双击 Layer 3，在弹出的对话框中设置如下，点击 OK。双击“非人工” ，在弹出的对话框中依次双击 add(min)，Similarity to classe

7、s - 人工，如下图：此时即设置“非人工”与“人工”具有相同的性质，而实际上它们应该具备相反的性 质，因此需要设置“非人工”为“人工”的反义。在 add(min) - 人工 上右键，选择 Invert Expression，此时变成了“not 人工” ，即完成取反。 5、对 level1 层次进行分类：在 Process Tree 中右键选择 Append New，弹出的对话框 中 Algorithm 选择 Basic Classification - Classification，Algorithm Parameters 中的 Active Classes 选择“人工”与“非人工” ，点击

8、OK。在 Process Tree 的新增加的一条记录上点右键，选择Execute，得到 level1 层的分类结果，如下图，可以看出，道路和房屋等人工目标以红色显 示，非人工目标为灰白色。6、level2 层次分类：将设置为 L2 层。首先将“非人工 1”完全继承 level1 中的“非人工” 。双击“非人工 1” ，双击 add(min)，双击 threshold，选择 class- related features - relations to super objects，双击 Create new “Existence of”，在 Class 中选择 “非人工 1” ，Distance

9、 设置为 1，点击 OK，如下图：弹出如下的对话框：这里设置为“=1” ，表示完全将“非人工 1”类继承下来。 设置“湖泊 1”的规则：双击 Feature View 视图中的 Object Features - Layer Values - mean - layer 1，可以发现湖泊在该特征上的值非常低，均低于 36，而草地的值高于 36， 因此用该特征可以将草地与湖泊分开。双击“湖泊 1” ，依次双击 add(min) - Threshold - Object features - Layer Values - Mean - Layer 1：在弹出的对话框中设置为“ classificat

10、ion，Algorithm Parameters 中的 Active Classes 中选择“草地 1，湖泊 1” ，如下图：此时 Process Tree 中多了一条记录，右键选择 Execute，查 看 level2 层的分类结果，如下图：7、level3 的分类：将设置为 L3，按照步骤 6，将“人工 1”完全继承 level1 中的“人工” ，有一点不同的是，在下面的对话框中，Distance 应该设置为 2， 因为 level3 和 level1 的层间距离为 2，其余的设置是一样的：设置“道路 1”的规则：由于道路对象具有长条的形状，因此可以使用 Object features -

11、 Geometry - Extent - Length/Width 特征，大于 6 可以认为是道路，否则可以认为是房屋， 设置好的规则如下：设置“房屋 1”为“道路 1”的反义，具体操作参见步骤 4 使用规则进行分类：在 Process Tree 中右键选择 Append New，Algorithm 中选择 Basic Classification - classification，Algorithm Parameters 中的 Active Classes 中选择“道路 1，房 屋 1” ，如下图：此时 Process Tree 中多了一条记录，右键选择 Execute，查 看 level3

12、 层的分类结果，如下图：到此需要分类的地物都已经在不同的尺度层上区分出来，最后一步就是在 level4 层上 将上述处理的结果进行继承，得到最终的分类图。8、level4 分类：将设置为 L4。双击“草地” ，依次双击 add(min) - Threshold - class-related features - relations to super objects，双击 Create new “Existence of”，在 Class 中选择“草地 1” ，设置 Distance 为 2。其他地物的继承方式同“草地” ，不同 的是 Distance，草地和湖泊的 Distance 为 2，道路和房屋的 Distance 为 1。 按规则分类：在 Process Tree 中右键选择 Append New，Algorithm 中选择 Basic Classification - classification，Algorithm Parameters 中的 Active Classes 中选择“道路，房 屋，草地，湖泊” ，如下图：此时 Process Tree 中多了一条记录，右键选择 Execute，查看 level4 层的分类结果，即为最终的分类结果。如下图：