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高空间分辨率遥感信息处理与应用的进展

高空间分辨率遥感信息处理与应用的进展. 李培军 pjli@pku.edu.cn 北京大学. 提纲. 高空间分辨率遥感数据及特点 面向对象的分析方法及实例 应用实例 问题及展望. 高分辨率遥感. 早期高分辨率传感器的研制与应用主要是在军事领域，以大比例尺遥感制图和对地物的分析和人类活动的监测为目的， 20 世纪 90 年代以后才逐渐进入商业和民用领域的范围，并迅速地发展起来。

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高空间分辨率遥感信息处理与应用的进展

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Presentation Transcript

  1. 高空间分辨率遥感信息处理与应用的进展 李培军 pjli@pku.edu.cn 北京大学

  2. 提纲 • 高空间分辨率遥感数据及特点 • 面向对象的分析方法及实例 • 应用实例 • 问题及展望

  3. 高分辨率遥感 早期高分辨率传感器的研制与应用主要是在军事领域，以大比例尺遥感制图和对地物的分析和人类活动的监测为目的，20世纪90年代以后才逐渐进入商业和民用领域的范围，并迅速地发展起来。 1993年1月，美国 Space Imaging公司首先领到了制造和经营 3 m分辨率传感器的许可证，随后1m分辨率的许可证陆续发给了洛克希德公司、EarthView公司、Ball公司。

  4. 高分辨率数据 IKONOS， GeoEye-1 Quickbird，WorldView-1, 2 ORBVIEW-3，SPOT 5(法)， ALOS PRISM （2.5m）(日本) EROS A1，B1，B2 (荷)，SPIN-2 (俄)， IRS-1C，1D，Cartosat-1(IRS P5)，Cartosat-2, IRS P6 (ResourceSat-1) - (印度) …… SAR: COSMO-SkyMed : X band,1m (意) TerraSAR-X ，(3m)（德）, Radarsat-2, C band (3m)（加） ……

  5. IKONOS and GeoEye-1

  6. DigitalGlobe

  7. DigitalGlobe Worldview-1 and Worldview-2 Worldview-2于09年10月发射

  8. GeoEye-1 图像

  9. GeoEye-1卫星拍摄到的奥巴马就职典礼的高清卫星图像GeoEye-1卫星拍摄到的奥巴马就职典礼的高清卫星图像 奥巴马就职典礼的图片 左为观礼人群，右为国会大厦

  10. Cosmo Sky-med

  11. 高分辨率与中低分辨率图像的差异 高分辨率图像上，地物类别内部的不均一性

  12. 成像角度不同、太阳高度角不同、大气状况不同、地面状况不同成像角度不同、太阳高度角不同、大气状况不同、地面状况不同 T1 T2 Quickbird

  13. 高分辨率遥感 与传统的低空间分辨率的卫星影像相比，高分辨率卫星影像具有以下特点： (1) 地物的几何结构和纹理信息更加明显； (2) 地物内部的光谱特征变化更大； (3) 光谱分辨率较低（一般4波段多光谱）； (4) 高的时间分辨率； (5) 三维信息更加显著； （6）单幅影像的数据量显著增加： ……

  14. 面向对象的处理方法 • 对高分辨率图像来说，处理单元不再是单个像元（pixel），而是图像对象(image object，segment) • 面向对象，object-oriented • 基于对象, object-based • 对象 （object）： • 实际地物， • 图像对象，实际地物或其一部分

  15. 面向对象的处理方法 Object Based Image Analysis (OBIA) GEOgraphical Object Based Image Analysis (GEOBIA)

  16. GEOBIA GEOBIA: GEO-Object-Based Image Analysis (pronounced ge-o-be-uh) is a recent sub-discipline of Geographic Information Science devoted to developing automated methods to partition remote sensing (RS) imagery into meaningful geographically based image-objects, and assessing their characteristics through spatial, spectral and temporal scales. Its applications range from agriculture and natural resource management, to national defense and global climate change. Its economic impact spans from data collection, hardware and software vendors, developers and users, to recipients of sound sustainable environmental policy. At its most fundamental level, GEOBIA requires image segmentation, attribution, classification and the ability to query and link individual objects (a.k.a. segments) in space and time. In order to achieve this, GEOBIA incorporates knowledge from a vast array of disciplines involved in the generation and use of geographic information (GI). It is this unique focus on RS and GI that distinguishes GEOBIA from related disciplines such as Computer Vision and Biomedical Imaging, where outstanding research exists that may significantly contribute to GEOBIA. A key objective of GEOBIA is to develop and apply appropriate theory, methods and tools sufficient to replicate (and or exceed experienced) human interpretation of RS images in automated/semi-automated ways, that will result in increased repeatability and production, while reducing subjectivity, labour and time costs.

  17. 面向对象的处理方法 • 历史与思路来源： • ECHO，David Landgrebe，Purdue University (美国) • R. L. Kettig and D. A. Landgrebe, 1976,“Computer Classification of Remotely Sensed Multispectral Image Data by Extraction and Classification of Homogeneous Objects,” IEEE Transactions on Geoscience Electronics, Volume GE-14, No. 1, p.19-26. • Per-field, Per parcel （欧洲，英国） • eCognition- Definiens （欧洲）：商用软件（德国） • Object based, object oriented, （奥地利、德国、比利时、英国、加，…） • Parcel based, Per Field, per parcel

  18. 相关的国际会议 第一届面向对象分析方法国际研讨会（2006）-ISPRS/ASPRS 奥地利 第二届面向对象分析方法国际研讨会（2008） -ISPRS/ASPRS 加拿大（卡尔加里大学） 第三届面向对象分析方法国际研讨会（2010）比利时 城市遥感与数据融合（urban remote sensing）IEEE GRSS … 国内：科协青年论坛

  19. 与高分辨率遥感分析相关的专题国际会议 第四届GEOBIA将于2012年在巴西举行

  20. 面向对象的图像分析与处理 • 基本流程： • 图像对象的提取： • 图像分割, …., -----前提和核心 • 对象特征（属性）的提取与表达 • 光谱、空间结构、关系、… • 对象的类别确定、分析与应用 • 图像分类、专题信息提取、变化检测、空间分析…

  21. 图像分割（image segmentation） • 将图像分为互不重叠的具有一定意义（内部相对均一）的区域。 • 在计算机视觉、医学图像处理等的有许多算法 • 不完全统计, 已有上千种算法 • 类型： • 基于阈值的分割、区域增长、基于边缘的分割 • 遥感领域： • 70年代，普度大学遥感应用实验室最早运用和研究 • 80年代，零星，比较 • 90年代-21C，广泛应用、方法研究 • 多波段（多光谱） 遥感图像的分割；

  22. 图像分割 最终目的：模仿人的视觉系统，形成有明确意义的图象分割（划分） 难点：技术上困难、地物本身具有多层次性（哪个层次meaningful） 人：多种模型匹配 多层次 （hierarchical, multilevel） 目前：绝大多数，单一层次、单一结果

  23. 地物的多尺度、多层次特征

  24. 多层次、多尺度的图像分割

  25. 图像分割的评价 • Visual inspection: qualitatively, other evaluation methods must match with it • (目视分析) • Quantitative evaluation can be divided into three types: analytical, empirical goodness （优度） and empirical discrepancy （差异度） • （定量评价） • 差异度：各种几何形状指数，边界、内部 • Application based: feature extraction, image classification accuracy • （基于应用的评价）

  26. 对象: 定量表达和描述 • 图像对象具有许多像元所不具有的特征或属性： • 光谱特征 • 形状、结构、空间关系、层次关系、语义关系、… • 不确定性：图像分割的不确定性、混合像元 • 模糊性：混合像元 • 特征提取与特征选择 • … • 现状：没有统一的、公认的表达描述方法

  27. 面向对象的图像分类 • 方法和策略： • 像元分类与分割结果的融合 • 基于像元分类结果与分割结果的叠加判别 • 统计每个区域内的类别比例，确定阈值（如>50%），取高于阈值的类别；众数滤波（Majority filtering） • 基于分割区域特征的分类 • 对象特征：均值、方差、形状、结构、空间关系、… • 精度评价： • 专题误差指数（混淆矩阵） • 几何误差指数

  28. 分类精度评价的几何指标选择

  29. TGRS, 2004,41(10) 城市地区IKONOS图像分类 采用模糊逻辑及空间相邻关系区分相似的类别: building and impervious surface

  30. 多层次的分析与处理 Bruzzone (2006): multi-level context classification

  31. 面向对象的变化检测 不同时相图像分割区域的边界问题：一致性 多时相的图像分割 对象的变化：光谱、空间信息、…

  32. 高分辨率遥感的应用 高分辨率卫星遥感影像的出现使得在较小的空间尺度上观察地表的细节变化、进行大比例尺遥感制图以及监测人为活动对环境的影响成为可能，具有广阔的应用前景。 在城市生态环境评价、城市规划、地形图更新、地籍调查、精准农业、森林、灾害等方面广泛引用

  33. 面向对象的变化检测方法 监测伊朗核设施建设

  34. 精准农业

  35. 葡萄园信息提取 Vine plot

  36. Forest

  37. 城市土地覆盖制图

  38. 地震灾害引起的建筑物及道路损毁探测与评价

  39. 用IKONOS图像提取难民营（Tanzania）

  40. 用IKONOS图像提取难民营（Tanzania）

  41. 新进展实例 高分辨率图像阴影区的分类

  42. 阴影提取及分类结果

  43. 新进展实例 高分辨率图像中遮挡与不透水面分析 建筑物和树（主要街道两侧）对提取不透水面的影响 通过图像分类得到不透水面的空间分布，用地面实况图来分析评价建筑物和树对提取结果的影响 与航空相片解译结果对比（左），以及与地面实际调查结果比较（右）

  44. 高分辨率遥感处理与分析: 问题与展望 1、面向对象 VS 基于像元 ？？ (面向对象不是唯一) 2、对象的表达与定量描述：有效的方法？ 3、特征选择与特征提取 4、几何：配准、正射？ 5、阴影与遮挡 6、专题信息提取（道路、建筑物、车辆、…） 7、新的应用？ 8、…

  45. 谢 谢 !

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