第三节遥感图像多种特征的抽取 遥感图像解译,除了利用地物的光谱特征外,还利用地物的形状特征和空间关系特征,因此需要提取图像其它特征。对于高分辨率遥感图像,可以清楚的观察丰富的结构信息,例如:城市是由许多街区组成的,每个街区又由多个矩形楼房构成,其中“人造地物”具有明显的形状和结构特征,如建筑物、厂房、农田田埂,我们可以设法提取含有这类地物形状特征及其空间关系特征,作为结构模式识别的依据。 6.3.1纹理特征描述与提取 图像中在局部区域内呈现了不规则性,而在整体和宏观上表现出某种规律性的图斑称作纹理。纹理是图像的一个重要的特性。为了定量地研究纹理,需要研究纹理本身可能具有的特征。粗糙度和方向性是人们区分纹理时所用的两个最主要的特征。多年以来研究者们建立了许多纹理算法以测量纹理特性,这些方法大体可以分为两大类:统计分析方法和结构分析方法。前者从图像有关属性的统计分析出发;后者则着力找出纹理的基元,然后再从结构组成上探求纹理的规律,也还有直接去探求纹理构成的结构规律。占主导地位的是统计的方法。 6.3.2形状特征的提取 (1)地物边界跟踪方法边界 跟踪主要有两种方法:第一种方法以图像像元作为跟踪的落脚点,跟踪点的连线作为地物的界线。这种跟踪方法适用于线状物体的跟踪;第二种方法认为地物的界线在相邻地物之间,因此边界跟踪的路径应该从两个相邻地物边界的像元中间穿过,这种方法适用于点状地物与面状地物的跟踪。 (2)形状特征描述与提取 通过边界跟踪可以获得一系列有序的边界点,这些边界点提供了地物单元形状特征的大量信息。地物单元边界特征描述和形状特征提取可以采用多种方法,地物形态特征提取的要素主要有:地物单元周长P、地物面积S、线状物体的曲率等。 6.3.4 空间关系特征的描述与获取 这里所讲的地物空间关系是指遥感数字图像中两个地物或多个地物之间在空间上的相互联系,这种联系是由地物的空间位置所决定的。 在二维空间,地物的空间关系主要表现为以下几种: (1)方位关系 指两个地物之间方向与位置的相对关系。 方位关系的描述包括以下内容: 距离关系。即一个物体到另一个物体的直线距离。由于空间分布的地物具有三种类型,因此,各种物体之间的距离关系定义也不相同。点状地物之间的距离则是两点间的距离,点状地物到线状地物的距离是该点到该线上某一点的最短垂直距离。点状地物到面状地物的最短距离为该点到面状地物边界的最短距离。线状地物到面状地物的最短距离是线上一点到面状地物边界点的最短距离,面状地物到面状地物的距离是两个面状地物边界点的最短距离。 方向关系:即一个物体相对与另一个物体的方向。方向关系常用八个方向来描述,它们分别为:正北、东北、正东、东南、正南、西南、正西、西北。每个方向可以用方位角区间来定量表示。 (2)包含关系 一个物体位于另一个物体内部,并且边界不相邻。包含关系具有三种情况:点包含在面状地物内部,线状地物被包含在面状地物内部,一个小的面状物体被另一个大的面状物体所包围。 (3)相邻关系,指两个地物在边界上相邻。两个面状物体的相邻关系,存在着两种不同状况:外接邻域(a),内接邻域(b)。点与面相邻是指点状地物位于面状地物的边界,线状地物与面状地物相邻是指线状地物上一点或多点位于面状地物边。 (4)相交关系,两个地物在一点上交汇,它主要用来描述点状地物与线状地物,线状地物与线状地物的空间关系。它包含两种情况;点状地物位于线状地物的某一点(a),两条线状地物相交一点或相交多点(b)。 (5)相贯关系。一个线状物体通过面状物体的内部,例如穿过林区的线状地物。 提取点状地物与面状地物的包含关系,关键是判明点状地物是否为面状地物所包含,有两种方法可以判断点状地物是否在区域内:铅垂线法和射线法。 相邻关系特征抽取包括三种不同情况: 点与面相邻,这可以通过检测“点”是否在多边形的边界上来确认。 线状地物与面状地物相邻,首先需要了解线状地物是否与面状地物边界是否相交,如果存在相交,那么以相交点为裁剪点,将线状地物一分为二,分别检测这两个线段是否同时在面状地物的外部或者在面状地物的内部。若同时在面状地物的外部或者在面状地物的内部,这说明线状地物与面状地物相邻,否则不是。 两个面状地物相邻问题,可以采取更为简单的方法:因为两个相邻多边形(面状地物)共用一条边界,每条边界记录了两个多边形标号,其标号中一个是该边对应的当前多边形,另一个是相邻接的多边形。通过检索一个多边形边界,必然能够找到相邻接的多边形。可以利用弧段建立多边形与边界的关系。根据定义,弧段是一条规定了起点和终点的线段,区域分割时,一组弧形形成的封闭曲线确定了多边形(面状地物)的空间位置,一个弧段仅属于一个唯一的区域。两个相邻的区域,必然存在两条具有不同起点和终点的弧段,但是两条弧段具有方向相反,各点在空间位置相同的特征,利用这个特性,可以找到区域相邻关系的方法。 |