基于数学形态学和最大似然法的遥感图像分类研究.pdf

第27卷 增刊2 2005年12月 北 京 林 业 大 学 学 报 JOURNAL OF BEIJING FORESTRYUNIVERSITY Vol 27 Supp 2 Dec 2005 收稿日期 20052 2102 216 http journal 基金项目 国家自然科学基金项目 30471424 90302014 863 国家高新技术项目 2003AA245030 北京市自然科学基金重点项目 4041002 第一作者 琚存勇 博士生 主要研究方向 恢复生态学和遥感图像处理 电话 04512 282190615 Email qcyony 1631com 地址 150040哈 尔滨和兴路东北林业大学林学院 责任作者 蔡体久 博士 教授 博士生导师 研究方向 恢复生态学 电话 04512 282190615 Email caitj 263 net 地址 同上 基于数学形态学和最大似然法的遥感图像分类研究 琚存勇 1 蔡体久 1 冯仲科 2 1 东北林业大学林学院 2北京林业大学测绘与3S技术中心 摘要 随着高空间分辨率遥感影像应用范围的不断扩大 传统基于灰度值的遥感图像分类方法很难满足实际需要 该 文通过数学形态学方法 对高空间分辨率遥感全色图像进行处理 通过交互式选择训练区 构造包含形态学梯度 高 帽变换和灰度均值的三维特征向量 利用Bayes最大似然分类器对高空间分辨率遥感图像不同土地利用类型进行自 动识别 改善了分类精度 这种分类方法 可以用于指导森林资源监测 土地利用现状调查和国土荒漠化监测与评价 的工程实践 关键词 数学形态学 最大似然法 高空间分辨率遥感影像 图像分割 中图分类号 S77118 文献标识码 A 文章编号 10002 21522 2005 增刊22 200842 204 JU Cun2yong 1 CAI Ti2jiu 1 FENG Zhong2ke 2 Automatic segmentation of high2resolution remote sensing image based on mathematical morphology and maximum likelihood estimate Journal of Beijing Forestry University 2005 27 Supp 2 842 287 Ch 10 ref 1 College of Forestry Northeast Forestry University Harbin 150040 P R China 2 Institute of GIS RS 闭运算能减弱或消除输入图像中小孔 洞的影响 填补轮廓线上的断裂 这两种运算交替使 用 能基本保证输入与输出图像中对象的外轮廓线 一致 形态学梯度用于检测图像的边缘 梯度值大的 地方 图像的明暗变化迅速 可能有边缘通过 TOP2 2 HAT变换用于识别算法 能有效检测亮背景中暗的 像素聚集体 颗粒 或暗背景中亮的像素聚集体 得 到感兴趣区域的边缘 2 计算机识别分类 计算机遥感图像处理的最终目的是用计算机代 替人去识别图像 并找出图像中人们感兴趣的目标 地物 这是模式识别分类技术在遥感领域中的具体 应用 为了把不同的地物区别开来 取得良好的分类 效果 在选取分类特征时必须使其具有可区分性 可 靠性和独立性 此外 还要在保证一定精度的前提 下 减少特征的维数 以提高计算机运算效率 文献 5 中曾提到用灰度的多级形态分解作为分类特征 作者尝试采用扁平结构元素时分类效果不理想 同 样采用扁平结构元素 以灰度 形态学梯度和T op2 2 Hat变换作为特征向量 利用Bayes最大似然分类器 分类取得了理想的效果 为简化计算 似然度函数用 其对数形式 Bayes最大似然分类器函数的对数形式为 10 Yg X lnPg 1 2 ln g 1 2 x Ug T g 1 X Ug 7 式中 Pg为第g个类别的先验概率 本文试验中根 据各类所占图幅面积目估确定 Ug为第g个类别总 体的均值向量 通过训练区计算 g 为第g个类 别总体的协方差矩阵 g 1 为 g 的逆阵 X为 像元的特征向量 扁平结构元素是指在其定义域上取常数的结构 元素 采用扁平结构元素的腐蚀和膨胀运算 是图像 在结构元素确定领域内的取小取大运算 若结构元 素大小选的合适 就能有效屏抑类别内的细节差异 不会弱化类别间的边界 本文通过试验 选取半径为 5像素的圆盘形结构元素对图像做形态运算 有效 减弱了树冠间缝隙的影响 使分类效果得到明显改 善 该结构元素为9 9矩阵 每个角上3个元素为 0 其余为1 58增刊2琚存勇等 基于数学形态学和最大似然法的遥感图像分类研究 3 实验步骤 选取空间分辨率为0161 m的Quick2 2Bird遥感 图像 242 205像素 进行试验 图上主要地物是林 地 农田和水体 根据上文提到的算法 用Matlab编 程将3类地物自动区分识别 实验步骤如图1所示 图1 自动识别分类计算流程 FIG URE 1 The process of automatic identification and classification 1 对遥感图像做直方图均衡化处理 使影像明 暗对比明显 2 以3 3的滑动窗口对影像做中值滤波 初步 减弱类内孤立背景像素的影响 把经过中值滤波得 到的图像记为I 图2 遥感图像 FIG URE 2 Original remote sensing image 3 采用半径为5的圆盘形扁平结构元素对均衡 化处理后的图像做形态学梯度运算和TOP2 2HAT运 算 得到图像Igrad和Itop 4 对每一类别每一像素可以构造向量为 I i j I grad i j I top i j 人机交互选取训练区 求出每一类 别的均值向量和协方差阵 5 根据每一像素的特征向量和每一类别的均值 向量与协方差阵 用Bayes判别函数计算并判断像 素的归属类别 6 统计各类像素 并用不同的颜色标记显示 实 验结果见图2 3 图3 计算机分类后的图像 FIG URE 3 Automatically classified image 4 结论与分析 1 通过比较原遥感图像与本文方法分类后的图 像可以看出 利用本文提到的数学形态学算法 结合 最大似然法模式识别技术 可以比较真实可靠地将 高空间分辨率遥感图像中林地 农田 水体等地物自 动识别分开 2 通过比较训练区与分类后对应图像的灰度值 均值和标准差 表 1 可以发现 它们具有很高的统 计相关性 说明分类结果精度较高 表1 训练区与分类结果的统计比较 TABLE 1 Statistical comparison between the sample plot and classified image 训 练 区 均 值标 准 差 分类后对应图像 均 值标 准 差 农 田1631119816015113 林 地1223811912347109 水 体9714487152 3 空闲林地由于其形态特征更接近农田 在计 算机自动识别分类中会被误判 如图3中散布于林 地范围内的小图斑 具体应用时 可以将计算机自动 识别分类得到的林地区域通过闭运算滤波 来消除 其内部图斑 如图4 目前利用数学形态学的方法处理高空间分辨率 遥感图像的研究还不多 有待深入和加强 从而使其 在遥感图像计算机自动识别分类中得到广泛应用 最大程度的减轻人的劳动强度 提高分类精度 本文 68北 京 林 业 大 学 学 报第27卷 图4 闭运算处理后图像 FIG URE 4 Image dealt with close algorithm 方法可以应用于森林资源估测 土地利用现状调查 和国土荒漠化监测与评价的工程实践中 参 考 文 献 1 马廷 高分辨率卫星影像及其信息处理的技术模型 J 遥感信 息 2001 3 62 210 MA T High resolution remote sensing image and technological model of its information processing J Remote Sensing Information 2001 3 62 210 2 杨晓明 黎镇湘 应用分层采样技术进行大面积遥感图像分类 的研究 J 北京林业大学学报 2003 25 增刊 33 2 235 Y ANG X M LI Z X Application of stratum sampling to classification of RS image J Journal of Beijing Forestry University 2003 25 Supp 332 235 3 崔屹 图像处理与分析 数学形态学方法及应用 M 北京 科学出版社 2000 CUI Y Image process and analysis mathematical morphology method and application M Beijing Science Press 2000 4 唐常青 吕宏伯 黄铮 等 数学形态学方法及其应用 M 北 京 科学出版社 1990 TANGC Q L U H B HUANG Z et al Mathematical morphology method and application M Beijing Science Press 1990 5 张宝光 数学形态学在遥感数字图像分类处理中的应用 J 测 绘信息与工程 2000 2 12 25 ZHANGB G Application of mathematical morphology in classifying remote sensing digital image J Journal of Geomatics 2000 25 2 12 25 6 王让会 张慧芝 游先祥 等 塔里木河流域生态景观格局的遥 感信息提取与分析 J 北京林业大学学报 2003 25 2 432 247 WANG R H ZHANG H Z Y OU X X et al Remote sensing information extraction and analysis on ecological landscape pattern in Tarim River Basin J Journal of Beijing Forestry University 2003 25 2 432 247 7 王宇 王乘 刘吉平 一种基于数学形态学的遥感图像边缘检 测算法 J 重庆邮电学院学报 2003 15 2 572 260 WANG Y WANG C LIU JP A mathematical morphological algorithmfor edge detection in remotely sensed image J Journal of Chongqing University of Posts and Telecommunications 2003 15 2 572 260 8 张青年 秦建新 面状分布地物群识别与概括的数学形态学方 法 J 地理研究 2000 19 1 932 2100 ZHANG Q N QIN J X Identification and generalization of area clusters by mathematical morphology J Geographical Research 2000 19 1 932 2100 9 翟辉琴 王明孝 张保明 等 一种利用数学形态学提取遥感影 像水域的方法 J 遥感信息 2005 1 182 220 ZHAI HQ WANGM X ZHANGB M et al A method of extracting water on remote sensing image u