第十章 面向对象图像特征提取
10.1面向对象图像分类技术
面向对象分类技术集合临近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素， 的全色和多光谱数据的空间、纹理和光谱信息对图像分割和分类， 矢量输出。它主要分成两个过程：图像对象构建和对象的分类。
充分利用高分辨率
以高精度的分类结果或者
FX的操作可分为两个部分：发现对象
笈现对彖 (Find Object)和特征提取(Extract Features)
10.2 发现对象
10.2.1 准备工作
根据数据源和特征提取类型等情况，可以有选择地对数据进行一些预处理工作。 （ 1）空间分辨率的调整
如果您的数据空间分辨率非常高、 覆盖范围非常大， 而提取的特征地物面积较大 （如云、 大片林地等） ，可以降低分辨率，提供精度和运算速度。可利用 ENVI 主菜单 ->Basic Tools->Resize Data 工具实现。
（2）光谱分辨率的调整 如果您处理的是高光谱数据，可以将不用的波段除去。可利用 ENVI 主菜单
->Basic Tool->layer stacking 工具实现。
（3）多源数据组合
（ 4）空间滤波
10.2.2 发现对象
第一步 启动 FX 模块
（ 1） 在 ENVI EX 中，选择 File-Open, 打开图像文件 qb_colorado.img ，如图 10.1。 （2）
在 ENVI EX 中，双击 Toolbox 中的 Feature Extraction 。选择输入文件（图 10.2），单 击
Select Additional Files 前的三角形符号，有三种数据可输入：
Basic Image: 必选项 辅助数据（ Ancillary Data ） :可选项 掩膜文件（ Mask File ）:可选项
（3）
单击 OK 按钮，进入下一步操作。
-￡ x K & A ?
■(- M 話
14 倨 if
日
y Laper huHjper
_j FSilx
■ =' [T1.\IM *钢 i 啊
■
E ￡i WO ) ■曲
hr o MM J ■ !ITF rtW“
■W T谊■［也贏
*i F虫 Diuj-in i r.{
*■ I ■\? >tx h 丄qpr ?1>3 A _1
Wfl-i ■■■
S
F“
图 10.1 ENVI EX 界面
图10.2选择数据第二步图像分割
FX根据临近像素亮度、纹理、颜色等对图像进行分割，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。 边界的差异控制，从而产生从细到粗的多尺度分割。图
选择高尺度图像分割将会分出很少的亮斑，
选择一个理想的分割阈值，尽可能好地分割出边缘特征。
（1） 在Scale Level项中，通过滑块或者手动输入一个分割阈值，
默认是50,值越小分割的块越多。
（2） 将P review前的复选框打勾，在 Zoom图像显示区域出现一个矩形的预览区。
在鼠标为选择状态下（在工具栏中选择 边缘拖动鼠标调整预览区大学。
（3） 单击一丄按钮，选择分割波段，默认为 Base Image所有波段。
设置好参数后单击
到图层列表中并在窗口中显示。
按钮），按住鼠标左键拖动预览区，按住预览区
阈值范围为0~100，
图斑。分割效果的好坏在一定程度上决定了分类效果的精确度，
通过不同尺度
10.3所示为阈值设定界面。
选择一个低尺度图像分割将会分割出更多的
我们可以通过预览分割效果，
(4) Next按钮，这时 FX生成一个 Region Means图像自动加载
Scale Leve
------- ] ----- 丽
V x '? r L*
si u ：i?
■齢 z
第三步合并分块
图像分割时，由于阈值过低，一些特征对象会被错分，
有的特征对象也有可能被分成很
多部分。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。这一步是可选项， 如果不需要可以直接单击
（1）
Next按钮跳过。
在Merge Level项中，通过滑块或者手动输入一个合并阈值，
阈值范围为0~100，
默认是0，值越大被合并的块越多。
（2） （3）
勾选Preview前的复选框，预览合并后的结果。 单击Next按钮，进入下一步。
第四步分块精炼
_______________________ 图10.6精炼分块 _________________________ 第五步计算对
这一步是计算对象的属性，
（Texture）、
高级选项（Advaneed）.
至少选择一种类型的对象属性，默认为全选，单击
包括四个类型：空间（Spetial）、光谱（Spectral）、纹理
Next按钮执行计算对象属性。
目前为止，已经完成了发现对象的操作过程，接下来是特征提取过程。
图10.7计算对象属性 10.3特征提取
FX提供三种提取特征的方法：
监督分类(Choose by Selecting Examples)、规则分类(Choose by
Creating Rules)和直接输出矢量(Export Vectors )。如图 109
10.3.1规则分类
在特征提取方法选择的界面中，选择 进入规则分类界面。
Classify by creating rules选项，单击 Next按钮,
每一个分类由若干个规则组成，每一个规则由若干个属性表达式来描述。 每个分类可以
拥有若干个规则，他们之间是“ OR ”的关系；每一个规则可以拥有若干个属性表达式，它 们之间是“ And”的关系。
同一类地物可以由不同规则来描述，比如水体，水体可以是人工池塘、湖泊、河流，也 可以是自然湖泊、河流等，描述规则就不一样，需要多条规则来描述。 属性来描述。如下是对湖泊的一个描述： 面积大于500像素And
延长线小于0.5 And
每条规则又由若干个
NDVI 小于 0.3
对道路的描述：
延长线大于0.9 And 紧密度小于0.3 And 标准差小于20
下面以提取居民住宅为例来说明规则分类的操作过程。 首先，分析图像中容易与居民住宅错分的地物有 泥地，可以利用规则一一将这些地物排除。
双击 Feature_1 图标，修改 Feature Name:House 第一步第一条属性描述，划分植被覆盖区和非覆盖区
（1）双击rule[weight :1.00]图标，打开对象属性选择对话框，如图所示，列出所有计算 得到的对象
属性。
：道路、森林、草地以及房屋旁边的水
on
5己王ect STL 注ttri bute^ then click Show JVttri bute Imto determine i￡ tKe attribute vill pr0^1 de *n*ugl ￡*r Cliek t
ilka at tri but a ini ti 4^ hi u屯* 歹an MtrihiUK
I卡匚I Spwctr&l !+ Lj Textur e + |_| Spatial Custoiri z^d
图10.10对象属性选择对话框
(2) 选择Customized->bandratio。FX会根据选择的波段情况计算波段比值，如这里在
属性计算步骤中选择的
Ratio Ba nd是红色和近红外波段，所以此时计算的是
NDVI。
(3) 勾选 Show Attribute Image 选择框，在 ENVI Zoom 中显示 bandratio 属性图像。 (4) 单击Next按钮，或者双击bandratio选项，进入bandratio属性对话框，如图10.11。
Cli ck axi.d dr4￡ t.h? verti a-al liu.QS: on tKa hi stogv&m to dctfino tke miiumom and naximuiri value for the attribtite, or enter
the range in the fields provided.
Fuz-sy Tole:Tdi匸亡
%
i)
s. a
Logic DUCT
Membership Functi an Set Tyje S~Tyjie ￥
0 Shjw Rul^ CdtLfi
Imige
Cancel | OK 图10.11属性设置对话框
图10.12预览结果 （5） 在bandratio属性设置对话框中，需要设置以下几个参数: （6） 勾选Show Attribute Image可选框，预览结果。 （7） 单击0K按钮，完成第一条属性描述。
第二步 第二条属性描述，剔除道路干扰。
居住房屋和道路的最大区别是房屋是近似矩形，可以设置 （1） 双击rule选项，在对象属性选择对话框中选择
Rect_fit属性。
Spatial->rect_fit。
（2） 在Rect_fit属性设置对话框中， 设置Rect_fit属性值范围是0.5~1，其他参数为
默认值。
（3） 单击0K按钮。
同样的方法设置： Spatial->Area:Fuzzy Tolerance=0,90 Spatial->elongation（延长）:elongation<3 捶 Extract Features 恤 Based Chsstcstion ■加5申」 =粘 lllil才[iti ^iL E ODE —HqirdLD ID.tHl U.jULCl □ ivcLjiA > Q 诫闻 11魁创目到创国旦Ellrnw 图10.13预览结果 第三步 第三条属性描述，剔除水泥地干扰。 水泥地反射率较高，居住房屋反射率较低，所以可以设置评价像元属性。 （ 1） 双击 rule 选项，在对象属性选择对话框中选择 Spectral->avgband_2 。 （ 2） 在 avgband_2 属性设置对话框中， 设置 avgband_2 属性值的范围小于 50 ，Fuzzy Tolera nce=0,其他参数为默认值。 （ 3） 单击 OK 按钮，回到规则分类界面中，勾选 Preview 可选框，预览效果图。如 图 10.13。 重复以上步骤，采用类似的思路可以定义规则用于提取道路、林地、草地等地物类别。 当所有规则定义好之后，单击 Next 按钮，输出规则分类结果，输出分类结果的步骤与监督 分类类似。 目前为止，已经完成了规则分类的操作过程。 10.4 耕地信息提取实例 本实例是以Landsat7 ETM为数据源，基于面向对象的方法从图像上识别和提取种植不 同作物的耕地类型，联系面向对象的方法在中等分辨率中的应用。 （1） 启动 ENVI EX, 选择 File->Open, 打开第一步得到的图像 imperial_vally_subset.img, 或 者选择“第 10 章面向对象图像特征提取 \\Fx_Agriculture\\imperial_valley_subset\\ imperial_vally_subset.img ”打开文件，按照默认显示为真彩色。 （2） （3） 在 ToolBox 中，双击 Feature Extraction 工具，在打开的 Select Fx Input Files 对话框 中选择 imperial_valley_subset.img 文件。单击 OK, 打开 Find Objects-Segment 对话框。 在 Find Objects-Segment 对话框中，设置 Scale Level 为 50，单击 Preview 预览。单 击 Next 按钮，指向分割处理并进入 Find Objects-Merge 对话框。 （4） 在 Find Objects-Merge 对话框中，设置 Merge Level 为 80，单击 Preview 预览。单击 Next 按钮，执行合并并进入 Find Objects-Refine 对话框。 （5） 直接单击 Next 按钮，进入 Find Objects-Compute Attributes 对话框，保留默认设置， 单击 Next 按钮，计算每个对象的属性。 （6） 计算完成每个对象的属性后，进入 Extract Features-Classify or Export 对口框，选择 Choose by Selecting Examples, 单 击 Next 按 钮 ， 进 入 下 一 个 对 话 框 （ Extract Features-Supervised Classification ）。 （7） 在 Extract Features-Supervised Classification 对话框中定义样本对象，双击 Feature_1, 修 改 Featue Name 为 生 长 中 期 作 物 。 在 Layer Manager 中 鼠 标 按 住 imperial_valley_subset.img 层移动到 Layers 最上层，这样有利于选择样本。 （8） 由于图像是以真彩色显示，在工具栏中选择按钮，在图上选择“墨绿色”的斑块对 象作为“生长中期作物” ，在图上选择一些对象。 （9） 单击按钮，新增类型并修改为无作物耕地，同样的方法在图上选择颜色很淡的耕地 作为样本。 ，图上的样本特征为“淡绿色” ；“居民地或 裸 （10） 同样的方法新增“生长早期或晚期作物” 地”，图上的样本特征为 “白色且形状为非矩形” ；“水体”，图上的样本特征为 “黑 色”。 （11） 选择样本后，勾选 Preview 选项在图上预览分类结果。 （12） 单击 Next 按钮，在 Extract Features-Export Features 对话框中，选择输出路径，其他 按照默认设置结果输出 Shapefile 矢量格式，单击 Next 按钮输出结果。 13) 输出的矢量结果自动加载到 ENVI EX 窗口中。同时，每一个 Polygon 的面积自动计 算并保存在属 性数据表中。 14)
10-面向对象图像特征提取
