遙感圖像分類技術(shù)綜述

1、遙感圖像分類技術(shù)綜述 摘 要：近年來，遙感圖像相關(guān)的圖像處理技術(shù)得到了飛速發(fā)展，在遙感圖像的分析中，人們可以獲取的信息越來越豐富，也越來越全面，進(jìn)而關(guān)于遙感圖像分類技術(shù)的專利申請量也隨之大幅增加，文章通過對(duì)中文專利庫的相關(guān)專利的統(tǒng)計(jì)分析和對(duì)重要申請人的相關(guān)專利的分析，從中了解遙感圖像分類器及其分類方法的發(fā)展歷程，并挖掘?qū)＠暾埍澈蟮男畔?，把握相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展。 關(guān)鍵詞：遙感圖像；檢索；分類器；訓(xùn)練集；監(jiān)督 1 遙感圖像分類技術(shù)概述 遙感技術(shù)應(yīng)用的核心是根據(jù)地物輻射電磁輻射強(qiáng)弱在遙感圖像上表現(xiàn)的特征來識(shí)別地物類屬及其分布情況。其取決于遙感探測通道、地物光譜特征、大氣傳播特征及傳感器響應(yīng)特征等因

2、素。只要了解這些因素對(duì)遙感圖像特征的影響，即可據(jù)其判斷識(shí)別地物屬性及其分布范圍，實(shí)現(xiàn)分類識(shí)別。對(duì)遙感圖像進(jìn)行分類，便于對(duì)某地域環(huán)境情況掌握和了解，便于進(jìn)行相關(guān)研究。 2 遙感圖像專利分析 圖1顯示遙感圖像專利申請量隨年份的變換情況。自2003年至2010年，遙感圖像分類專利申請基本保持增長的態(tài)勢。在2010年至2014年內(nèi)更是迅猛發(fā)展。 圖2則是對(duì)遙感圖像分類專利主要申請人進(jìn)行的分析。相關(guān)專利申請共涉及141個(gè)企業(yè)或院校、研究所。其中主要是分布在各大重點(diǎn)高校和知名研究所。中國科學(xué)院下的各個(gè)相關(guān)研究所占有最多的發(fā)明專利申請，其次是西安電子科技大學(xué)和武漢大學(xué)。 3 遙感圖像分類方法 如圖3所示，主

3、要分析了遙感圖像分類新方法中的主要幾種情況。其中，6%的申請涉及決策樹的分類方法，7%的申請涉及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類方法，而支撐向量機(jī)的分類方法占據(jù)了70%的席位。以下主要列舉了百分比較大的兩類分類器支撐向量機(jī)與面向?qū)ο蠓诸惼飨嚓P(guān)發(fā)明專利申請。 3.1 支撐向量機(jī) 支撐向量機(jī)算法的主要思想是建立一個(gè)超平面作為決策曲面，使得正例和反例之間的隔離邊緣被最大化。同理，在多維空間假定訓(xùn)練數(shù)據(jù)可以被一個(gè)超平面分開，如果這個(gè)向量集合能被超平面沒有錯(cuò)誤地分開，并且離超平面最近的向量與超平面之間的距離最大，則稱這個(gè)向量集合被這個(gè)最優(yōu)超平面最大分開。 例如： 申請?zhí)枺?01310461044 發(fā)明名稱： 基于安全

4、半監(jiān)督支持向量機(jī)的遙感影像變化檢測方法 簡要說明：該專利申請公開了基于安全半監(jiān)督支持向量機(jī)的遙感影像變化檢測方法，該方法分為兩個(gè)層次：（1）采用主成分（pca）變換與相關(guān)系數(shù)融合法相結(jié)合的方式構(gòu)造差異影像；（2）利用s4vm對(duì)差異影像進(jìn)行二分類，并實(shí)現(xiàn)多光譜遙感影像的變化檢測。該檢測方法可以提高遙感圖像的分類精度，進(jìn)而提高變化檢測的精度。 3.2 面向?qū)ο?在面向?qū)ο蟮挠跋穹治鲋兄灰鞔_城市綠地的背景為城市地區(qū)，就可以輕松地區(qū)分綠地與濕地，而在基于像元的分類中這種背景信息幾乎不可利用。面向?qū)ο蟮挠跋穹治黾夹g(shù)是在空間信息技術(shù)長期發(fā)展的過程中產(chǎn)生的，在遙感影像分析中具有巨大的潛力，要建立與現(xiàn)實(shí)世界

5、真正相匹配的地表模型，面向?qū)ο蟮姆椒ㄊ悄壳盀橹馆^為理想的方法。 例如： 申請?zhí)枺?008010227007 發(fā)明名稱：利用遙感影像探測和計(jì)數(shù)城市道路車輛的方法 簡要說明：該專利申請公開了利用遙感影像進(jìn)行對(duì)象探測的方法，其中包含以下四個(gè)步驟：步驟一：基于道路中心線生成城區(qū)道路掩膜，限制車輛探測在道路區(qū)域進(jìn)行；步驟二：對(duì)上個(gè)步驟中生成的道路掩膜的影像進(jìn)行二次不同尺度的分割，以獲得道路車道條帶目標(biāo)層和車輛探測對(duì)象基本層；步驟三：在車輛探測對(duì)象基本層構(gòu)建面向?qū)ο蟮哪：诸惼鲗?duì)該車輛探測基本層的對(duì)象進(jìn)行分類，以確定該對(duì)象為車輛還是非車輛；步驟四：在被分類的車輛探測對(duì)象基本層上，融合相鄰的同類對(duì)象生成車輛

6、探測融合對(duì)象層，在該車輛探測融合對(duì)象層上對(duì)車輛進(jìn)行分類，最終獲得完成車輛探測的影像。 4 重點(diǎn)申請人專利分析中國科學(xué)院 在分析的專利中，中國科學(xué)院的申請量最大，所占比例為16%。以中國科學(xué)院旗下各個(gè)研究院為代表的研究單位一直致力于研發(fā)遙感圖像分類技術(shù)。中國科學(xué)院對(duì)各種分類方式均有研究。且不限于對(duì)各種單個(gè)的分類器與分類算法進(jìn)行研究，其在近幾年的研究中，更多的側(cè)重于對(duì)集成分類器、多分類器的研究，其引領(lǐng)了遙感圖像分類方法的發(fā)展潮流，通過不斷改進(jìn)分類方式與分類算法，逐步提高分類的精確度與準(zhǔn)確性。同時(shí)也發(fā)現(xiàn)，中國科學(xué)院的專利申請大部分都被授予專利權(quán)，其專利申請的超高的被授權(quán)率延續(xù)至今。 5 結(jié)束語 （1

7、）前幾年，遙感圖像應(yīng)用技術(shù)中，人們使用的較多的分類技術(shù)仍是傳統(tǒng)的監(jiān)督分類和非監(jiān)督分類兩類分類方法。但是，近幾年來，得益于計(jì)算機(jī)圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)的爆炸式發(fā)展，專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等一些原先在工程實(shí)踐中實(shí)現(xiàn)起來較為困難的新方法也在遙感圖像處理中逐漸開始發(fā)揮起其優(yōu)勢作用。同時(shí)，多分類器集合分類的方式也逐步得到更為有效的應(yīng)用。因此，多學(xué)科的交叉是遙感圖像分類發(fā)展的重要方向。 （2）當(dāng)前研究遙感圖像分類方法的高校、研究所眾多，企業(yè)還相對(duì)來說較少，發(fā)明專利申請想要被授予專利權(quán)難度較早期更大，但是幾個(gè)領(lǐng)域中的重要申請人的申請授權(quán)率依然很高。由此可見，遙感分類相關(guān)技術(shù)的發(fā)展還處在高速發(fā)展的階段。并且，在申請人中，幾大主要申請人還集中在高校和研究所，企業(yè)申請人仍然很少，由此也可以看出，遙感分類方法大多還處于研發(fā)階段，能夠獲得商業(yè)應(yīng)用的相關(guān)技術(shù)仍然欠缺。 參考文獻(xiàn) 1韓敏，程磊，邢軍.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的扎龍濕地土地覆蓋分類研究j.大連理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2004（4）. 2施益強(qiáng)，陳嵩成，陳玲.遙感技術(shù)在環(huán)境資源中的應(yīng)用進(jìn)展與展望j.國土資源遙感，2004（4）. 3基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的支持向量機(jī)學(xué)習(xí)方法研究j.計(jì)算工程與應(yīng)用，2009（2）. 4蒲智，劉萍，楊遼，等.面向?qū)ο蠹夹g(shù)在城市綠地信息提取中的應(yīng)用j.福建林業(yè)科技，2006