面向对象的影像分析模型，面向对象的影像分类

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面向对象的分析方法主要是建立三类模型

面向对象的分析方法主要是建立三类模型，它们分别是：对象模型、动态模型和功能模型。对象模型主要关注系统中对象的结构、属性和操作，以及它们之间的关系。

面向对象分析的方法步骤如下：描述用户需要。建立创建软件设计的基础。定义软件完成后可被确认的一组需求。发现角色与参与者。发现用例。建立用例模型。进行领域分析。建立对象关系模型。

【设计思想、算法】：用面向对象方法分析上述系统，建立它的对象模型、动态模型、功能模型。

Q1: 遥感图像分类法

1、利用遥感图像进行分类，就是对单个像元或比较匀质的像元组给出对应其特征的名称，其原理是利用图像识别技术实现对遥感图像的自动分类。计算机用以识别和分类的主要标志是物体的光谱特性，图像上的其它信息如大小、形状、纹理等标志尚未充分利用。

2、用于图像分类的数学理论目前有3个分支：统计图像分类、专家系统分类和模糊分类。

3、在遥感应用中有按遥感平台类型分称航天、航空、地面遥感图像；按影像记录的电磁波波段分为紫外、可见光、近红外、热红外、微波图像和多波段、超多波段图像；按影像比例尺有大中、小比例尺图像。

4、QuickBird遥感影像可以通过基于NDVI指数的分类方法、基于纹理信息的分类方法、基于决策树分类的方法区分。

5、监督分类，又称训练分类法，即用被确认类别的样本像元去识别其他未知类别像元的过程。已被确认类别的样本像元是指那些位于训练区的像元。

Q2: 什么是面向对象的遥感图像分析软件?

该模型为对中高分辨率遥感图像目标单元群体的处理和分析，提供面向纹理特征和结构特征，并能够最大限度地利用地学分类知识与时/空推理模型的智能化识别与提取方法。目前软件包括十余种不同的遥感影像分割算法。

ArcGIS Extensions：它是为ArcGIS用户提供的一个使用方便的地理影象分析和处理功能的扩展模块。LPS（Leica Photogrammetry Suite）――徕卡遥感及摄影测量系统是各种数字化摄影测量工作站所适用的软件系列产品。

所有后续的分类工作都基于这些影像对象进行，因而分类结果避免了斑点噪声而具有很好的整体性。

遥感图像的识别就是把它变成可用的东西，比如在真彩色图像上，蓝色的一般代表河流，绿色的代表植被。就是把对应的地物一一识别出来。

这个有很多软件都可以实现，如易康软件，ERDAS的DeltaCue模块都可以实现图像的变化检测，易康软件比较适合做研究，里面有很多算法，但是使用时相对麻烦，需要对其比较了解才能获得较好的结果。

Q3: 什么是面向地理对象的影像分析技术

面向对象的影像分析技术是在空间信息技术长期发展的过程中产生的，在遥感影像分析中具有巨大的潜力，要建立与现实世界真正相匹配的地表模型，面向对象的方法是目前为止较为理想的方法。

GIS地理信息系统技术是一种用于收集、存储、管理、分析和展示地理信息的技术。GIS地理信息系统技术将地理空间数据与属性数据相结合，为用户提供了一个直观、交互式的界面，使他们能够更好地理解和分析地理现象。

GIS）有时又称为“地学信息系统”。它是一个特殊的、非常重要的空间信息系统。它是在计算机硬件和软件系统的支持下，收集、存储、管理、计算、分析、显示和描述整个或部分地球表面（包括大气）的地理分布数据的技术系统。

GIS技术(Geographic Information Systems，地理信息系统)是多种学科交叉的产物，它以地理空间为基础，采用地理模型分析方法，实时提供多种空间和动态的地理信息，是一种为地理研究和地理决策服务的计算机技术系统。

Q4: 面向遥感图像分类基于注意力机制,你有哪些了解算法?

改进过的平行管道方法基于每个图像波段内两类之间累积百分比直方图的最大差值自动分离已知目标类，这种分离值和图像波段都是自动选择的。他利用改进过的平行管道分类对TM遥感数据进行了森林覆盖分类，结果取得了较好的效果，提高了分类的精度。

计算机图像分类方法，常见的有两种，即监督分类和非监督分类。监督分类，首先要从欲分类的图像区域中选定一些训练样区，在这样训练区中地物的类别是已知的，用它建立分类标准，然后计算机将按同样的标准对整个图像进行识别和分类。

视觉解译：这是一种传统的方法，主要依赖于人的视觉和经验进行遥感图像解译，识别和分类地表特征。

Q5: 多尺度分割

1、多尺度分割两种方向生成层次在时间利用和生成对象个数方面有很大差异，以研究区某一子区域为例，如表5 －1所示。

2、我们提出一种层次化的注意力机制，学习预测相邻尺度之间的关系权重，由于它是层次化的，所以我们只需要增加一个额外的尺度的训练pipeline，而其它的方法，例如[1]，则需要在训练阶段显示地增加每一个额外的推理尺度。

3、面向对象的影像信息提取的基本处理单元是经过多尺度分割后具有较好的完整性和单一性的影像对象。其关键步骤有两个：多尺度影像分割 ( 对象生成) 和影像信息提取。

4、从大的方面来说，图像分割方法可大致分为基于区域的方法、基于边缘的方法、区域与边缘相结合的方法，以及在此基础上的、采用多分辨率图像处理理论的多尺度分割方法。

5、在envi ex中实现，要下载8及以上版本才可以。没有那么麻烦，只是几个按钮的点击。

6、大小等特征，每一种地物所呈现的纹理都有自己的特点。空间关系特征空间关系是指经过多尺度分割后的影像对象之间的相互位置或相对方向关系。加入空间关系特征可以更好地描述影像对象的特征，有利于提高分类结果的精度。

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