“同物异谱，同谱异物”会对影像分类产生的影响，加上高分辨率影像的光谱信息不是很丰富，还有经常伴有光谱相互影响的现象，这对基于像素的分类方法提出了一种挑战，面向对象的影像分类技术可以一定程度减少上述影响。

本专题以ENVI中的面向对象的特征提取FX工具为例，对这种技术和处理流程做一个简单的介绍。

本专题包括以下内容：

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，充分利用高分辨率的全色和多光谱数据的空间，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。它主要分成两部分过程：对象构建和对象的分类。

影像对象构建主要用了影像分割技术，常用分割方法包括基于多尺度的、基于灰度的、纹理的、基于知识的及基于分水岭的等分割算法。比较常用的就是多尺度分割算法，这种方法综合遥感图像的光谱特征和形状特征，计算图像中每个波段的光谱异质性与形状异质性的综合特征值，然后根据各个波段所占的权重，计算图像所有波段的加权值，当分割出对象或基元的光谱和形状综合加权值小于某个指定的阈值时，进行重复迭代运算，直到所有分割对象的综合加权值大于指定阈值即完成图像的多尺度分割操作。

影像对象的分类，目前常用的方法是“监督分类”和“基于规则（知识）分类”。这里的监督分类和我们常说的监督分类是有区别的，它分类时和样本的对比参数更多，不仅仅是光谱信息，还包括空间、纹理等对象属性信息。基于规则（知识）分类也是根据影像对象的属性和阈值来设定规则进行分类。

表1为三大类分类方法的一个大概的对比。

类型

基本原理

影像的最小单元

适用数据源

缺 陷

传统基于光谱的分类方法

地物的光谱信息特征

单个的影像像元

中低分辨率多光谱和高光谱影像

丰富的空间信息利用率几乎为零

基于专家知识决策树

根据光谱特征、空间关系和其他上下文关系归类像元

单个的影像像元

多源数据

知识获取比较复杂

面向对象的分类方法

几何信息、结构信息以及光谱信息

一个个影像对象

中高分辨率多光谱和全色影像

速度比较慢

表1 传统基于光谱、基于专家知识决策树与基于面向对象的影像分类对比表

全名叫“面向对象空间特征提取模块—Feature Extraction”，基于影像空间以及影像光谱特征，即面向对象，从高分辨率全色或者多光谱数据中提取信息，该模块可以提取各种特征地物如车辆、建筑、道路、桥、河流、湖泊以及田地等。该模块可以在操作过程中随时预览影像分割效果。该项技术对于高光谱数据有很好的处理效果，对全色数据一样适用。对于高分辨率全色数据，这种基于目标的提取方法能更好的提取各种具有特征类型的地物。一个目标物体是一个关于大小、光谱以及纹理（亮度、颜色等）的感兴趣区域。

可应用于：

具有易于操作（向导操作流程），随时预览效果和修改参数，保存参数易于下次使用和与同事共享，可以将不同数据源加入ENVI FX中（DEMs、LiDAR datasets、shapefiles、地面实测数据）以提高精度、交互式计算和评估输出的特征要素、提供注记工具可以标识结果中感兴趣的特征要素和对象等特点。

ENVI FX的操作可分为两个部分：发现对象（Find Object）和特征提取（Extract features），如图1所示。

图1 FX操作流程示意图

下面在ENVI5.x下的FX工具，以0.6米的QB图像为例，介绍向对象信息提取的流程。下面我们。

该方法的工具为Toolbox /Feature Extraction/ Rule Based Feature Extraction Workflow

第一步：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做一些预处理工作。

   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Toolbox/Raster Management/Resize Data工具实现。

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Toolbox/Raster Management/Layer Stacking工具实现。

ENVI5.6版本后改为/Raster Management/Build Layer Stack

当您有其他辅助数据时候，可以将这些数据和待处理数据组合成新的多波段数据文件，这些辅助数据可以是DEM, lidar 影像, 和SAR 影像。当计算对象属性时候，会生成这些辅助数据的属性信息，可以提高信息提取精度。可利用Toolbox/Raster Management/Layer Stacking工具实现。

ENVI5.6版本后改为/Raster Management/Build Layer Stack

如果您的数据包含一些噪声，可以选择ENVI的滤波功能做一些预处理。

这里直接在ENVI中打开qb_colorado.dat图像文件。

第二步：发现对象

在Toolbox中，找到Feature Extraction，选择/Feature Extraction/Rule Based Feature Extraction Workflow，打开工作流的面板，选择待分类的影像qb_colorado.dat，此外还有三个面板可切换：在Input Mask面板可输入掩膜文件，在Ancillary Data面板可输入其他多源数据文件，切换到Custom Bands面板，有两个自定义波段，包括归一化植被指数或者波段比值、HSI颜色空间，这些辅助波段可以提高图像分割的精度，如植被信息的提取等自定义的属性，在Normalized Difference和Color Space属性上打钩，如下图所示，点击Next；

图2 输入数据和属性参数选择

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。通过不同尺度上边界的差异控制，从而产生从细到粗的多尺度分割。

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，分割效果的好坏一定程度决定了分类效果的精确度，我们可以通过preview预览分割效果，选择一个理想的分割阀值，尽可能好地分割出边缘特征。有两个图像分割算法供选择：

调整滑块阀值对影像进行分割，这里设定阈值为40。

注：按钮

是用来选择分割波段的，默认为Base Image所有波段。

影像分割时，由于阈值过低，一些特征会被错分，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。合并算法也有两个供选择：

这里我们设置的阈值为90，点Next进入下一步。

Texture Kernal Size：纹理内核的大小，如果数据区域较大而纹理差异较小，可以把这个参数设置大一点。默认是3，最大是19。

注：这一步是可选项，如果不需要可以按照默认的0直接跳过。

图3 图像分割、合并

这时候FX生成一个Region Means 影像自动加载图层列表中，并在窗口中显示，它是分割后的结果，每一块被填充上该块影像的平均光谱值。接着进行下一步操作。

目前，已经完成了发现对象的操作过程，接下来是特征的提取。

第三步：根据规则进行特征提取

在规则分类界面。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。规则与规则之间是与的关系，属性表达式之间是并的关系。

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。每条规则又有若干个属性来描述，如下是对水的一个描述：

对道路的描述：

这里以提取居住房屋为例来说明规则分类的操作过程。

首先分析影像中容易跟居住房屋错分的地物有：道路、森林、草地以及房屋旁边的水泥地。

点击按钮

，新建一个类别，在右侧Class properties下修改好类别的相应属性。

图4 规则分类面板

在默认的属性Spectral Mean上单击，激活属性，右边出现属性选择面板，如图所示。选择Spectral，Band下面选择Normalized Difference。在第一步自定义波段中选择的波段是红色和近红外波段，所以在此计算的是NDVI。把Show Attribute Image勾上，可以看到计算的属性图像。

通过拖动滑条或者手动输入确定阈值。在阈值范围内的在预览窗口里显示为红色，在Advanced面板，有三个类别归属的算法：算法有二进制、线性和二次多项式。选择二进制方法时，权重为0或者1，即完全不匹配和完全匹配两个选项；当选择线性和二次多项式时，可通过Tolerance设置匹配程度，值越大，其他分割块归属这一类的可能性就越大。这里选择类别归属算法为Liner，分类阈值Tolerance为默认的5，如下图

图5 对象属性面板

图6 归属类别算法和阈值设置

居住房屋和道路的最大区别是房屋是近似矩形，我们可以设置Rectangular fit属性。在Rule上右键选择Add Attibute按钮，新建一个规则，在右侧Type中选择Spatial，在Name中选择Rectangular fit。设置值的范围是0.5~1，其他参数为默认值。

注：预览窗口默认是该属性的结果，点击All Classes，可预览几个属性共同作用的结果。

同样的方法设置

Type：Spatial；Name：Area——Area>45

Type：Spatial；Name：Elongation——Elongation