场景分类

随着卫星遥感图像和航空遥感图像分辨率不断提高,可以从遥感图像中获得更多有用的数据和信息。针对不同场合的应用,对遥感图像的处理也有着不同的要求,为了有效地对这些遥感图像数据进行分析和管理,需要根据图像内容给图像贴上语义标签,而场景分类就是解决该类问题的一种重要途径。

场景分类是根据一定的地物特征对影像数据进行分类,区分出具有相似特征的区域,为每一幅图像赋予场景标签,所以场景分类的关键就在于对图像特征的提取。

场景分类结果为大小均匀(32*32像元)的矢量网格,每个网格带有其对应位置影像的场景标签,是一种高于像元级别的粗粒度分类方法。场景分类一般用于较大尺度的分类任务,如城市局部气候区分类等。

主要参数

  1. 功能入口工具箱 -> 机器学习 -> 影像分析 -> 场景分类 工具。
  2. 数据源/数据集 :选择需要进行场景分类的影像或栅格数据。
  3. 模型文件 :选择场景分类的模型文件(*.sdm)。
  4. 结果数据 :即场景分类的结果面数据集,设置结果数据集保存的数据源和保存名称。
  5. 运行 :单击对话框中的 运行 按钮,即可执行场景分类操作,此时,Python 窗口会显示功能执行的进度信息。

局部气候分区(Local Climate Zone,LCZ)是一种新兴的城市热岛研究标准理论方法,可广泛应用于城市规划、气象建模等领域,我们可使用场景分类功能,将整个城市划分为大量规则网格(32*32像元)。通过神经网络模型,对每个网格的类型进行推理。下图为北京地区的局部气候分区场景分类结果图,右侧红色为稠密建筑区,橙色为开阔建筑区,绿色为植被,白色为裸地,蓝色为水域。

SceneClassifyResult

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