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1、ENVI高级影像信息提取邓书斌主要内容v1、基于专家知识的决策树分类 v2、面向对象的影像特征提取 v3、基于立体像对的DEM提取 v4、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v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Road Map？Zoning CoverageLandcover Classification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v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、规则输入、决策树运行和分 类后处理。规则定义v规则获取：经验总结和样本
2、总结 v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、tan asin、acos、atan Sinh、cosh、 tanh. 关系/逻辑LT、LE、EQ. and、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
3、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 LT 0.3规则表达v二叉树表达运行结果v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v面向对象的技术 集合临近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素 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v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
4、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v空间分辨率的调整 v光谱分辨率的调整 v多源数据组合 v空间滤波导入数据v基本影像（Base Image）（必选） v辅助数据（Ancillary Data）（可选） v掩膜文件（Mask File） （可选）分割影像v FX根据临近像素亮度、纹理、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。 v 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v 影像分割时，由于阈值过低，一些特征
5、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。 v FX利用了 Full Lambda-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。 v 这一步是可选项，如果不需要可以直接跳过。分块精炼v FX提供了一种阈值法（Thresholding）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）。 v 这一步是可选项，如果不需要可以直接跳过。计算对象属性v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）。
6、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v监督分类、规则分类和直接矢量输出直接输出矢量v输出Shapefile矢量文件 v属性监督分类法特征提取v 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v 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。 v 如下是对水的一个描述 ： 面积大于500像素 延长线小于0.5 NDVI小于0.3房屋特征提取
7、v第一条属性描述，划分植被覆盖和非覆盖区。 Customized-bandratio：00.3 v第二条属性描述，去除道路影响。 Spatial-rect_fit：0.51 Spatial-Area: Fuzzy Tolerance=0， 90elongation(延长): elongationavgband_2: avgband_250预览结果农业用地提取练习提取不同耕地类型v数据 12-面向对象特征提取Fx_Agriculture v过程 Demo: Segment = 50 Merge = 80 No Thresh 对象属性选择默认 Select by using Examples3、基
8、于立体像对的DEM提取立体像对高程提取 DEM Extraction v快速从ALOS PRISM, ASTER, CARTOSAT-1, FORMOSAT-2, GeoEye-1, IKONOS, KOMPSAT-2, OrbView-3, QuickBird, WorldView-1, SPOT 1- 5以及航空影像立体像对中提取DEM。 v全面支持RPC模型参数，尽可能少的控制点以达 到有效的精度 v使用DEM编辑工具对提取的DEM做局部编辑 v交互量测特征地物的高度和收集3D信息并导出为 3D Shapefile文件格式输入立体像对定义地面控制点定义连接点设定DEM提取参数输出DEM并
9、检查结果编辑DEM采用向导操作方式一步步指导您通过以 下步骤进行DEM提取从卫星影像中选择包含有RPC文件或者DIM 等位置信息文件的立体影像数据1、支持RPC、DIM等位置文件您可以定义或是 加载已有的GCP 点对，将DEM和 地图坐标联系起 来。也可以屏幕上选择 GCP点2、定义控制点ENVI可以自动产生匹配点，或者您自 己从两幅图像中选择匹配点。3、定义连接点（Tie）可以通过立体 眼镜进行3D浏 览。生成核图像4、设置DEM输出参数设置DEM输出参数投影参数5、输出DEM并检查结果当DEM提取向导 完成后，可以将 DEM加载查看。DEM 提取向导也 提供了编辑DEM 选项，可以通过 E
10、NVI的DEM编辑 工具进行编辑。浏览结果 通过将ENVI的 3D表面浏览工具将 纹理影像叠加到 DEM上检查DEM提 取的结果。立体3D测量工具立体3D测量工具允许您通过单 一的匹配点交互的计算高程值 。4、多时相影像动态检测技术遥感变化检测技术v遥感变化检测就是从不同时期的遥感数据中，定 量地分析和确定地表变化的特征与过程。 v检测方法 图像直接比较法 图像差值法、图像比值法、主成分分析法、光谱特征变异法、 假彩色合成法、波段替换法、变化矢量分析法、波段交叉相关 分析以及混合检测法等 分类后结果比较法 直接分类法 多时相主成分分析后分类法图像差值法v 图像差值法就是将两个时相的遥感图像相减
11、。其原理是：图像中未发 生变化的地类在两个时相的遥感图像上一般具有相等或相近的灰度值 ，而当地类发生变化时，对应位置的灰度值将有较大差别。因此在差 值图像上发生地类变化区域的灰度值会与背景值有较大差别，从而使 变化信息从背景影像中显现出来。 光谱特征变异法v 同一地物反映在一时相影像上的信息与其反映在另外时相影像上的光 谱信息是一一对应的。当将不同时相的影像进行融合时，如同一地物 在两者上的信息表现不一致时，那么融合后的影像中此地物的光谱就 表现得与正常地物的光谱有所差别，此时称地物发生了光谱特征变异 ，我们就可以根据发生变异的光谱特征确定变化信息。前一时相TM影像后一时相SPOT影像特征变异
12、影像假彩色合成法v 由于地表的变化，相同传感器对同一地点所获取的不同时相的影像在 灰度上有较大的区别。在进行变化信息的发现时，将前、后两时相的 数据精确配准，再利用假彩色合成的方法，将后一时相的一个波段数 据赋予红色通道，前一时相的同一波段赋予蓝色和绿色通道。利用三 原色原理，形成假彩色影像。其中，地表未发生变化的区域，合成后 影像灰度值接近，而土地利用发生变化的区域则呈现出红色，即判定 为变化区域。前一时相影像后一时相影像假彩色合成影像多波段主成分分析法v 当地物属性发生变化时，必将导致其在影像某几个波段上的值发生变 化，所以只要找出两时相影像中对应波段值的差别并确定这些差别的 范围，便可发
13、现变化信息。在具体工作中将两时相的影像各波段组合 成一个两倍于原影像波段数的新影像，并对该影像作PC变换。由于变 换结果前几个分量上集中了两个影像的主要信息，而后几个分量则反 映出了两影像的差别信息，因此可以试着抽取后几个分量进行波段组 合来发现变化信息。 图像分类后比较法v该方法的核心是基于分类基础上发现变化信息。 即首先运用统一的分类体系对每一时相遥感影像 进行单独分类，然后通过对分类结果进行比较来 直接发现土地覆被等的变化信息。前时相影像分类结果后时相影像分类结果分类比较法结果波段替换法v在RGB假彩色合成中，G和B分量用前时相的两个 波段，用后一时相的一个波段影像组成R分量， 在合成的
14、RGB假彩色图像上能够很容易地发现红 色区域即为变化区域 。 前时相影像后时相全色影像波段替换影像信息提取技术v手工数字化法 屏幕数字化 区域生长法 v图像自动分类 监督分类 非监督分类 面向对象的特征提取法 v图像分割 手工阈值分割 自动阈值分割 v组合法多时相主成分分析法检测 面向对象特征提取变化信息图像直接比较法Difference Mapv单波段间的差异运算 减法 除法 v数据预处理 相对大气校正 像元归一化处理 像元单位标准化处理 v变化等级的量化 阈值划分 直接分割结果分类后比较Change Detection Statistics v变化类型的差异分析 v变化统计 像素 百分比 面积统计 v生成掩膜图像林冠状态遥感动态监测v数据：14-动态监测林冠变化监测 v处理 提取林区 检测林冠变化图 设定阈值提取变化范围（健康、轻微、中等、严重） v结果 森林健康变化森林采伐动态监测v数据： 14-动态监测森林开采监测 v处理 利用ENVI EX中的Image Difference 工具 采用NDVI差值 设置阈值范围提取森林采伐区域 v结果 森林开采区域耕地利用变化监测v数据： 14-动态监测耕地地利用变化监测 v处理 提取两个时相内的土地利用图 利用ENVI EX的Thematic Change工具提取变化信息 v结果 耕地利用变化
