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1 第卷第期燕山大学学报年月文章编号 : X (2010) 基于信息融合的遥感分类与回归分析研究 白文路 赵巍 崔淑梅 唐降龙 ( 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 黑龙江哈尔滨 ; 哈尔滨工业大学电气工程及自动化 学院 黑龙江哈尔滨 ) 摘要 : 本文提出了组合纹理和光谱信息的遥感图像解译技术 将其运用于陆地水体的二元分类 目的是通过组合两种分析方法的优点 得到更好的解译结果 利用灰度共生矩阵来进行纹理分析 同时 红光和红外光谱分析的使用能够改善陆地和水体的分类边界 纹理分析和光谱特征的融合改进了两类标记的精确度 在此基础上 本文针对多光谱数据的特点提出了灰度级差联合概率矩阵 利用提取的特征对多光谱高度数据进行了回归分析 关键词 : 多光谱遥感图像 ; 纹理特征 ; 光谱特征中图分类号 :TP753 文献标识码 :A 引言在遥感成像领域中 多种地物覆盖类型的分类如土壤 树木 草地 裸岩 河流或海洋等 是一项相当重要的研究 遥感图像中不同的地物类型对不同波段的电磁波反射不同 这就成为了能够区分不同的地物类型的基础 传统的遥感分类大都使用光谱特征 如将空间变化 ( 如纹理等 ) 与光谱亮度 ( 如色调等 ) 进行组合 将能够极大的克服遥感图像的误分类问题 对于遥感图像 纹理是数字化图像光谱亮度或者数字值 ( ) 空间变化的一种度量 给出了以下的定义 图像的纹理是通过基元的数目和类型及其空间的组织和布局来进行描述的 基元的空间的组织可以是随机的 可以是一对相关的相邻基元 或者每次一个基元的相关性 这种相关性可能是结构上的 概率上的或者说是基于某种函数的 随着多光谱图像以及高光谱图像的发展 针对多光谱和高光谱图像的研究越来越多 舒宁提出了多光谱纹理的概念 对多光谱和高光谱的纹理问题进行了研究 他提出纹理就是地物目标在光谱空间中的光谱矢量映射到 二维空间地物平面上的一种分布模式 本文第部分针对陆地和水体两种类型 使用灰度共生矩阵 ( ) 提取的纹理特征和红光与红外波段的光谱信息进行分类分析 然后将两种类型标记的结果进行组合 得到最终的分类结果 第部分对多光谱图像的纹理进行了研究 并提出了灰度级差联合概率矩阵对遥感图像的高度数据进行回归分析 纹理特征与光谱特征的组合分类深水区域和洁净的水体呈现蓝色或者蓝绿色 对蓝色和绿色波段的反射率大约是 相比较而言对红光的反射率则降到了 而近红外和短波红外的入射能量几乎完全被吸收了 另一方面 红光和红外波段在植被 土壤和裸露的岩石上的反射率则在另一个等级 由于城市建设或者自然物体如公路 建筑 河流或者森林等 所形成的地物的纹理可以从不同的城市或植被的类型中提取 但是从水体的覆盖类型很难得到相似的特征 尤其是从平静的海洋 湖泊或河流中 因此 在某种程度上融合光谱特征与纹 收稿日期 : 作者简介 : 白文路 ( ) 男 河北沧州人 硕士研究生 主要研究方向为遥感图像处理 ; 通信作者 : 赵巍 ( ) 女 河 南武陟人 博士 讲师 主要研究方向为模式识别 图像处理 计算机视觉 :

2 第 期 白文路等 基于信息融合的遥感分类与回归分析研究 理信息能够更有效的和更准确的在遥感图像中标记出水体和陆地区域 级为与灰度级为的像素对的数目 图度共生矩阵的空间图 给出了灰 灰度共生矩阵提取纹理特征等人提出的灰度共生矩阵是一个很重要的纹理分析工具 已经在很多的遥感应用中使用 建立在二阶条件概率密度函数的基础上 灰度共生矩阵 ( ) 通过计算图像中任何一对在一定方向和一定距离的像素的相关性 反映了图像方向 距离 范围或者变化速率的整体信息 从灰度共生矩阵中可以提取如角二阶矩 对比度 相关性 总体方差 总体均值 熵 总体熵 差熵和相异性等纹理特征 这些特征描述了不同像素间的关系 而且并不过分强调区域的边界 同时 这些特征对方向敏感 但对噪声并不敏感 矩阵记录了图像中在一定方向 一定距离上 灰度 图 中 轴是图像的坐标轴 表示像素 的灰度级 为被测量的像素对 ; 为在 方向的像素数目 ; 为水 平域 ; 为垂直域 ; 为量化的灰 度等级 ; 为量化的灰度级集合 ; 为图像的像素集合 每个像素的灰度级来自 集合 见式 式 是 个方向上的灰度共生矩阵的计算 公式 分别是 和 像素对的距 离是 式中 是在集合中的元素数目 是相关方向的 灰度共生矩阵 很明显矩阵均是对称的 也即 的存在冗余和重复 其中角二阶矩 对比度 相关性和逆差距的代表性和独立性较好 经常被使用 本文中使用这几个特征进行训练和分类 具有很好的性能 光谱特征的分析水体对于红光和红外波段的反射率非常低 而具有充足光照的陆地 ( 没有阴影区域 ) 的反射率则比较高 这样从每幅陆地和水体的训练样本中提取红光的度量进行统计分析 图灰度共生矩阵的空间图本文中将图像灰度级由级压缩到了级 滑动窗口的大小为 以上从灰度共生矩阵提取的特征能够表达特定的纹理信息 但是不可避免 表中给出了部分的统计结果 其中陆地样本的最小值的均值为 最大值的均值为 ; 而水体样本的最小值均值为 最大值均值为 陆地样本的最小均值几乎和水体样本的最大均值相等 整个训练集合中包含幅水体和幅陆地的训练样本 经过分析及实验 最后将阈值定为 在此阈值基础上 所有的水体均能通过对红光的反射率进行识别

3 表 训练样本的红色光谱特征对比 燕山大学学报 理特征分类标记为陆地 而光谱分类则正确地进行 了识别 训练图像 最小值 每行最小值 平均值 最大值 每行最大值 的平均值 的平均值 陆地 从最终的结果中可以看到 细化后的边界相当的不错 小区域的水体和陆地依然能够被正确的识别 因此可以证明 本文利用纹理特征和光谱特征的组合对遥感图像进行分类可以获得更加精确的分类结果 水 体 实验结果及分析纹理分析过程使用多元正态分布的基于最小错误率准则的贝叶斯判别函数作为分类器 公式如下 : 原始样本 光谱分类结果 纹理分类结果 最终分类结果 图样本的分类结果 其中 为类别标记 为协方差矩阵 为类别的先验概率 为均值向量 在遥感的应用中通常假定不同类别被观测的概率是相等的 忽略与类别无关的项后公式简化为 原始样本 光谱分类结果 式中 为类内各特征标准差的平均值 光谱特征分类采用阈值分类方法 分类阶段分别执行 测试样本的集合包含幅水陆共存的图像 图和图给出了部分的分类结果 纹理分类结果 最终分类结果 由于缺乏纹理信息 陆地部分的阴影和平滑区域被标记成了水体 而光线比较明亮的陆地区域和较浅的水体容易被识别为陆地 图中给出了仅使用光谱特征分类的结果 则给出了仅使用纹理特征的分类结果 是光谱特征和纹理特征也即图和图融合的结果 从图中可以很明显的看到 小岛区域包括水下的部分也被标记成了陆地 另外 图中陆地中的湖泊也被纹 图样本的分类结果多光谱图像的纹理分析在计算机视觉的研究中 从视觉的计算理论出发 将系统视觉信息从最初的原始数据 ( 二维图像数据 ) 到最终对三维环境的表达分为个级别的视觉处理过程 : 一是初级视觉 从原始图像中

4 第 期 白文路等 基于信息融合的遥感分类与回归分析研究 抽取诸如边缘和纹理等基本几何元素或特征 这些 此关联概率矩阵反映了在两幅不同波段图像 特征的集合称为基元图 ( ) 或要素 的相同窗口位置和尺寸下 两幅图像素灰度差的相 图 ; 二是中级视觉 由输入图像和基元图恢复场景的深度 法线方向等 这些信息包含了部分深度信息称为二维半图 ; 三是高级视觉 由输入图像 基元图和二维半图来恢复 表示和识别三维物体的过程 关变化的统计信息 经过归一化之后 主对角线元素表示两幅图的相邻像素灰度差相同的概率 ; 各非主对角线元素表示两幅图的相邻像素灰度差不同的概率 本文利用此关联矩阵提取多光谱图像的特征 希望能够一定程度上反映遥感图像中不同地物 目前针对遥感图像的处理尚处于初级视觉阶段 大部分比较成熟的图像处理技术均是应用在单波段图像上 多光谱图像的理论还十分的贫乏 多光谱图像中的每一幅都是单波段的 就如同人用不同度数的眼镜来观察事物 图像的每一个像元中可以获得一个连续的光谱曲线 具有更多丰富的信息 随着多光谱纹理理论的不断成熟 使得对纹理的提取趋于多维化 由多光谱图像中恢复图像的三维信息或者部分深度信息成为可能 灰度级差联合概率矩阵不同的地物由于地面覆盖类型以及高度的不同 对不同波段的电磁波反射率 折射率和吸收率均不同 因此体现在不同波段的二维图像上就具有不同的灰度值及分布 而不同波段图像之间相同地物的灰度值变化以及分布具有某种相关性 这种相关性描述了多光谱图像的更丰富的纹理特征以及高度信息 的高度信息 回归结果分析本文采用美国地球资源卫星提供的遥感数据作为数据源 为了避免相近波段间图像信息的冗余 选择第波段和第波段的图像进行矩阵的计算并提取特征 利用数据源提供的控制点高度信息作为已知信息进行训练 训练样本图像的数目为幅 为了减少矩阵运算的计算量将原始图像的灰度级压缩到了级 使用支持向量机 ( ) 分类器对个点位的高度信息进行回归分析 得到的结果绘成曲线 结果如图所示 高度值 原始高度回归结果 鉴于以上讨论 本文提出了一种应用在多波段图像之间的二元灰度共生矩阵 灰度级差联合概率矩阵 ( ) 矩阵方向的计算公式如下 : 式中 代表在该集合中的元素数目 ; 为相应方向的关联灰度共生矩阵 ; 为两点坐标 ; 分别为两点灰度差值 ; 为窗口内两点之间的距离 本文中取值为 即只比较相邻两像素点的灰度变化 回归样本数图利用的回归结果从图中可以看出回归的结果同地物的实际高度存在一定程度的相关性 但是差距还是比较大 回归后的曲线起伏比较小 不能充分体现原始数据的高度 分析原因有以下几个 : ) 仅采用两个波段图像进行矩阵的计算 信息量不够 ; ) 灰度级压缩使得图像的信息损失了很多 ; ) 训练的样本数量太少 ; ) 选取的特征不够合理 不能很好的反映物体的高度信息 ; 另外 加上噪声以及物体阴影等的影响 因此得到的结果并不能很好的拟合真正的高度曲线 在今后的研究中 这一问题可以通

5 燕山大学学报过选取更多合适的特征 减少灰度级压缩时的信息损失 充分利用更多波段的图像信息 增加训练样本的数量来逐步的解决 结束语 为了弥补光谱分类和纹理特征分类各自的不足 本文将两者组合进行分类 利用灰度共生矩阵进行纹理分析 最后将标记的结果与光谱分类的进行融合 得到了比较好的分类结果 这说明将光谱特征与纹理特征进行组合分类能提高遥感分类的精确度 另外 本文针对多光谱图像纹理理论的发展 提出了一种灰度级差联合概率矩阵 以此来计算多波段图像的特征并对图像的高度信息进行回归分析 回归的结果虽然比较差 但也能说明从该矩阵提取的特征与高度信息之间确实存在一定程度的相关性 如何充分挖掘更能反映图像高度信息的具有一定代表性的特征将成为今后工作的重点 舒宁关于多光谱和高光谱影像的纹理问题武汉大学学报信息科学版宋杨万幼川陈鹏基于的纹理特征量在热红外波段影像信息分析中的研究遥感信息盛辉殷守敬遥感与地理信息系统技术在湿地研究中的应用遥感信息崔林丽遥感影像解译特征的综合分析与评价北京中国科学院遥感应用研究所 参考文献 Classification and regression analysis of remote sensing images by information fusion Abstract: Key words:

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