多尺度理論及圖像特征

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1、多尺度理論及圖像特征2012.6廣義尺度制圖尺度地圖比例尺圖上距離與實(shí)際距離之比大比例尺→小范圍、詳細(xì)信息地理尺度觀測(cè)尺度研究的空間范圍或大小如：大尺度覆蓋大的研究區(qū)域分辨率測(cè)量尺度區(qū)分目標(biāo)的最小可分辨單元(如：像元)遙感主要關(guān)注的尺度運(yùn)行尺度有效尺度地學(xué)現(xiàn)象發(fā)生的空間范圍一定環(huán)境中發(fā)揮效應(yīng)的尺度如：森林比樹(shù)的運(yùn)行尺度大空間尺度時(shí)間尺度語(yǔ)義尺度1.1尺度Lam等【1】尺度研究的問(wèn)題（Goodchild[2]）：尺度在空間模式和地表過(guò)程檢測(cè)中的作用，以及尺度對(duì)環(huán)境建模的沖擊；尺度域（尺度不變范圍）和尺度

2、閾值的識(shí)別；尺度轉(zhuǎn)換，尺度分析和多尺度建模方法的實(shí)現(xiàn)。1.1尺度研究的問(wèn)題遙感尺度問(wèn)題（李小文[3],周覓[4]）：遙感主要關(guān)注的是測(cè)量尺度，不同來(lái)源的遙感信息數(shù)據(jù)在時(shí)間尺度和空間尺度上都有著很大的差距，在一個(gè)尺度上觀察到的現(xiàn)象、總結(jié)出的規(guī)律、構(gòu)建的模型，在另一個(gè)尺度下則有可能不適用。因此，需要根據(jù)不同應(yīng)用目的選擇最佳的尺度，使得所選尺度的影像能夠最大限度的反映目標(biāo)地物的空間分布特征。例如：一張樹(shù)葉到一片森林的空間尺度是數(shù)量級(jí)，很難想像在葉片上適用的模型會(huì)同樣適用于森林。1.1遙感尺度問(wèn)題尺度問(wèn)轉(zhuǎn)換(

3、周覓[4]）：在同一幅影像中也會(huì)存在不同尺度的地物，導(dǎo)致信息提取時(shí)所需的最佳尺度不甚一致。但是，獲取的遙感信息數(shù)據(jù)的尺度卻比較單一。因此，需要進(jìn)行尺度轉(zhuǎn)換來(lái)適應(yīng)不同尺度地物的提取。尺度轉(zhuǎn)換定義為：將一幅影像從一個(gè)空間或光譜尺度轉(zhuǎn)換到另一個(gè)空間或光譜尺度的過(guò)程。1.1尺度轉(zhuǎn)換分類(lèi)(周覓[4],彭曉鵑[5]）（按不同的轉(zhuǎn)換方向）：尺度擴(kuò)展（聚合）：從小尺度影像轉(zhuǎn)換到大尺度影像的過(guò)程，也就是將高分辨率影像轉(zhuǎn)換為低分辨率影像的過(guò)程。常見(jiàn)轉(zhuǎn)換方法：基于統(tǒng)計(jì)和基于機(jī)理尺度收縮（分解）：大尺度影像進(jìn)行轉(zhuǎn)換得到小尺度

4、影像的過(guò)程，從低空間分辨率數(shù)據(jù)中提取亞像元成分的信息，即把低分辨率影像轉(zhuǎn)換為高分辨率影像的過(guò)程。主要是通過(guò)多源遙感信息影像融合的方法實(shí)現(xiàn)的。1.1尺度轉(zhuǎn)換分類(lèi)方法(彭曉鵑[5]）（按轉(zhuǎn)換基礎(chǔ)）：基于像元（簡(jiǎn)單易行）：統(tǒng)計(jì)方式、融合轉(zhuǎn)換以及分類(lèi)轉(zhuǎn)換像元包括數(shù)據(jù)的空間分辨率、時(shí)間分辨率、光譜分辨率等信息缺點(diǎn)：只考慮了地物的光譜信息,無(wú)法兼顧地物的空間結(jié)構(gòu)形態(tài)特征,難以解決同譜異物和同物異譜問(wèn)題,致使難以得到穩(wěn)定的轉(zhuǎn)換效果。而地物類(lèi)別的空間結(jié)構(gòu)形態(tài)是根據(jù)類(lèi)別的屬性差異呈聚集狀分布,因此遙感影像中的地物類(lèi)別特

5、性不僅表現(xiàn)在單純的光譜信息上,還表現(xiàn)在形狀、紋理等特征上?；趯?duì)象：對(duì)遙感影像紋理特征的提取及合理分割以對(duì)象為基本單元,在高空間分辨率影像上利用影像多尺度分割技術(shù),構(gòu)建不同尺度的影像信息等級(jí)結(jié)構(gòu),實(shí)現(xiàn)遙感影像信息在不同尺度層之間的傳遞。1.1尺度轉(zhuǎn)換方法轉(zhuǎn)換方法比較(彭曉鵑[5]）：基于像元（簡(jiǎn)單易行）：優(yōu)點(diǎn)：易于操作缺點(diǎn)：無(wú)法有效利用影像提供的地物空間信息,導(dǎo)致精度難以提高?；趯?duì)象：優(yōu)點(diǎn)：能夠包含地物的空間信息,提高轉(zhuǎn)換精度。缺點(diǎn)：如何合理定義對(duì)象的分割尺度是難點(diǎn)。轉(zhuǎn)換方法：地理差異法（Geogr

6、aphicvariancemethod），小波變換法（Wavelettransformmethod），局部差異法(Localvariancemethod)，半方差函數(shù)法（Semivariagrambasedemthod），分形方法（Fractalmethod）1.1尺度轉(zhuǎn)換方法融合(周覓[4]，彭曉鵑[5]）：主要用于尺度收縮的轉(zhuǎn)換,通過(guò)將一個(gè)尺度影像信息融入另一尺度影像來(lái)達(dá)到尺度轉(zhuǎn)換目的。遙感影像的空間細(xì)節(jié)信息多體現(xiàn)在高頻信息上,而光譜信息則多集中于低頻部分。(彭曉鵑[5]）在轉(zhuǎn)換過(guò)程中，基本原則是

7、在盡可能保持原圖像光譜信息的前提下,提高其空間分辨率。(彭曉鵑[5]）利用高空間分辨率影像和高光譜分辨率影像進(jìn)行融合，使得融合后的影像具有較高的空間分辨率有利于目視解譯，同時(shí)還有較高的光譜分辨率，同時(shí)還為后續(xù)的光譜運(yùn)算、光譜分析提供了可能。(周覓[4]）1.1融合轉(zhuǎn)換融合(周覓[4]，彭曉鵑[5]）：尺度收縮的方法：基于空間域和基于變換域。(周覓[4]）1.基于空間域的融合：針對(duì)影像的像素灰度值直接進(jìn)行運(yùn)算的方法，算法簡(jiǎn)單、易于實(shí)現(xiàn)，但是細(xì)節(jié)表現(xiàn)力達(dá)不到要求；2.基于變換域的融合：先將原始圖像進(jìn)行變換

8、，然后在變換域中進(jìn)行信息融合，最后進(jìn)行逆變換得到融合后影像的方法，細(xì)節(jié)表現(xiàn)力強(qiáng)，但是算法相對(duì)復(fù)雜。目前常用的主要有彩色模型變換方法、直方變差圖、主成分分析法、高通濾波、小波分析。(彭曉鵑[5]）1.1融合轉(zhuǎn)換結(jié)果評(píng)價(jià)(周覓[4]）：遙感影像進(jìn)行尺度轉(zhuǎn)換后，進(jìn)行了重采樣，不可避免地會(huì)導(dǎo)致不同程度的信息損失或變異，例如面積、形狀、細(xì)節(jié)、紋理等變化。因此，需要一些主、客觀評(píng)價(jià)方法來(lái)評(píng)定不同轉(zhuǎn)換方法的優(yōu)劣。尺度轉(zhuǎn)換方法評(píng)價(jià)的標(biāo)準(zhǔn)是轉(zhuǎn)換后影像能夠最大限度的保持轉(zhuǎn)換