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“图像分类是将土地覆盖类别分配给像素的过程。例如，类别包括水、城市、森林、农业和草原。”前言 – 人工智能教程

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什么是遥感图像分类？

遥感图像分类技术的三种主要类型是：

• 无监督图像分类
• 监督图像分类
• 基于对象的图像分析

无监督和监督图像分类是两种最常见的方法。

然而，基于对象的分类越来越受欢迎，因为它对于高分辨率数据很有用。

1.无监督分类

在无监督分类中，它首先根据像素的属性将像素分组为“簇”。然后，使用土地覆盖类别对每个聚类进行分类。

总的来说，无监督分类是最基本的技术。由于您不需要样本进行无监督分类，因此这是分割和理解图像的简单方法。

无监督分类的两个基本步骤是：

• 生成簇
• 分配班级

使用遥感软件，我们首先创建“集群”。一些常见的图像聚类算法是：

• K-均值
• ISO数据

选择聚类算法后，您可以确定要生成的组数。例如，您可以创建 8、20 或 42 个集群。较少的簇在组内具有更多相似的像素。但更多的聚类会增加组内的变异性。

需要明确的是，这些是未分类的集群。下一步是手动为每个聚类分配土地覆盖类别。例如，如果您想要对植被和非植被进行分类，您可以选择最能代表它们的聚类。

：ArcGIS 中的监督和非监督分类

2. 监督分类

在监督分类中，您为每个土地覆盖类别选择代表性样本。然后，该软件使用这些“训练站点”并将其应用到整个图像。

监督分类的三个基本步骤是：

• 选择培训领域
• 生成签名文件
• 分类

对于监督图像分类，您首先创建训练样本。例如，您可以通过在图像中标记城市区域来标记它们。然后，您将继续在整个图像中添加代表的训练站点。

对于每个土地覆盖类别，您将继续创建训练样本，直到获得每个类别的代表性样本。反过来，这将生成一个签名文件，其中存储所有训练样本的光谱信息。

最后，最后一步是使用签名文件来运行分类。从这里，您必须选择一种分类算法，例如：

• 最大似然
• 最小距离
• 主要成分
• 支持向量机（SVM）
• 异簇

多项研究表明， SVM 是遥感领域最好的分类算法之一。但每个选项都有自己的优点，您可以自己测试一下。

：15 个免费卫星图像数据源

3. 基于对象的图像分析（OBIA）

监督和非监督分类是基于像素的。换句话说，它创建方形像素，并且每个像素都有一个类别。但基于对象的图像分类将像素分组为具有大小和几何形状的代表性矢量形状。

以下是执行基于对象的图像分析分类的步骤：

• 执行多分辨率分割
• 选择培训领域
• 定义统计数据
• 分类

基于对象的图像分析 (OBIA)通过对像素进行分组来分割图像。它不会创建单个像素。相反，它生成具有不同几何形状的对象。如果您拥有正确的图像，物体就会变得非常有意义，以至于它可以为您进行数字化。例如，下面的分割结果突出显示了建筑物。

两种最常见的分割算法是：

• eCognition中的多分辨率分割
• ArcGIS Pro中的线段均值平移工具

在基于对象的图像分析 (OBIA) 分类中，您可以使用不同的方法对对象进行分类。例如，您可以使用：

形状：如果要对建筑物进行分类，可以使用形状统计数据，例如“矩形拟合”。这将测试对象的几何形状是否为矩形。

纹理：纹理是物体的同质性。例如，水大部分是均质的，因为它大部分是深蓝色的。但森林有阴影，是绿色和黑色的混合体。

光谱：您可以使用光谱属性的平均值，例如近红外、短波红外、红色、绿色或蓝色。

地理环境：对象之间存在邻近关系和距离关系。

最近邻分类： 最近邻 (NN) 分类与监督分类类似。多分辨率分割后，用户识别每个土地覆盖类别的样本点。接下来，他们定义统计数据以对图像对象进行分类。最后，最近邻根据对象与训练站点的相似性和定义的统计数据对对象进行分类。

：eCognition 中的最近邻分类指南

您应该使用哪种图像分类技术？

假设您想要对高空间分辨率图像中的水进行分类。

您决定选择该图像中NDVI 较低的所有像素。但这也可能会对图像中非水的其他像素进行错误分类。因此，基于像素的分类（例如无监督和监督分类）给人一种椒盐的感觉。

人类自然地将空间信息聚合成组。多分辨率分割通过将同质像素分组为对象来完成此任务。多分辨率分割后水景很容易识别。这就是人类可视化空间特征的方式。

• 什么时候应该使用基于像素的（无监督和监督分类）？
• 什么时候应该使用基于对象的分类？

正如本文所述，空间分辨率是选择图像分类技术时的一个重要因素。

当您拥有低空间分辨率图像时，传统的基于像素和基于对象的图像分类技术都表现良好。

但是，当您拥有高空间分辨率图像时，OBIA 优于传统的基于像素的分类。

遥感数据趋势

1972 年，Landsat-1 是第一颗以 60 米分辨率收集地球反射率的卫星。此时，无监督分类和监督分类是可用的两种图像分类技术。对于这个空间分辨率来说，这已经足够了。

然而，OBIA 作为一种数字图像处理技术已经取得了显着的发展。

多年来，对遥感数据的需求不断增长。只需查看我们的列表，其中包括数百个遥感应用程序。例如，食品安全、环境和公共安全对卫星图像的需求很高。

为了满足需求，卫星图像的目标是在更广泛的频率范围内获得更高的空间分辨率。以下是过去几年出现的一些主要遥感数据趋势。

• 更无处不在
• 更高的空间分辨率
• 更广泛的频率范围（包括高光谱）

但更高分辨率的图像并不能保证更好的土地覆盖。使用的图像分类技术是提高准确性的非常重要的因素。

无监督、监督、基于对象的分类

阿肯色大学的案例研究比较了基于对象的分类与基于像素的分类。目标是比较高中空间分辨率图像。

总体而言，基于对象的分类优于无监督和有监督的基于像素的分类方法。由于 OBIA 同时使用光谱和上下文信息，因此具有更高的准确性。

这项研究是基于像素的图像分类技术的一些局限性的一个很好的例子。

： 10 个免费的全球土地覆盖/土地利用数据集

基于对象的分类的增长

像素是图像中表示的最小单位。图像分类使用各个像素的反射率统计数据。

技术进步和高空间分辨率图像的可用性有了很大的发展。但图像分类技术也应该考虑在内。人们的注意力集中在基于对象的图像分析上，以提供优质的产品。

根据Google Scholar的搜索结果，所有图像分类技术的出版物数量都呈现稳定增长。最近，基于对象的分类显示出很大的增长。

如果您喜欢本图像分类技术指南，我建议您下载遥感图像分类信息图。

参考

1. Blaschke T，2010。基于对象的遥感图像分析。ISPRS 摄影测量与遥感杂志 65 (2010) 2–16
2. 基于对象的分类与基于像素的分类：多分辨率图像的相对重要性（Robert C. Weih, Jr. 和 Norman D. Riggan, Jr.）
3. 多分辨率分割：高质量多尺度图像分割的优化方法（Martin Baatz 和 Arno Schape）
4. Trimble eCognition Developer