基于MATLAB的遥感影像纹理特征分析

遥感资料

第32卷第2期2009年4月

测绘与空间地理信息

GEOMATICS&SPATIALINFORMATIONTECHNOLOGY

Vol.32,No.2Apr.,2009

基于MATLAB的遥感影像纹理特征分析

宋铁群

(辽宁省第一测绘院,辽宁锦州121003)

摘要:随着遥感技术的飞速发展,遥感影像计算机分析也随之成为遥感技术应用的一个重要组成部分。传统

的遥感影像分析方法大都是基于影像光谱特征的计算机自动分类,忽略了影像的空间结构信息,精度不高。研究了利用灰度共生矩阵提取遥感影像的纹理特征,实现了MATLAB下采用监督分类方法应用最短距离分类器及滤波完成了全色遥感影像的分类分析。

关键词:纹理特征;监督分类;MATLAB;灰度共生矩阵中图分类号:TP75　　　文献标识码:B　　　文章编号:1672-5867(2009)02-0071-04

AnalysisofRemoteSensingImageTextureBasedonMATLAB

SONGTie-qun

(TheFirstSurveyingandMappingInstituteofLiaonigince,Jina)

Abstract:Withtherapiddevelmotesensingimagesbecomesanimportantpartofit.Traditionalicharacteristicsofthecomputerimageautomaticclassifica2tion,ignoredthesofinforon,theaccuracyisnothigh.Thispaperstudiestheextractionoftexturefeaturesofremotesensingimages-scaleextractionofco-occurrencematrix,realizedtheclassificationandanalysisforpanchromaticremotesensingimageusingtheshortestdistanceclassifierandfilterofthesupervisedclassificationmethodsunderMATLAB.Keywords:texturefeatures;supervisedclassification;MATLAB;co-occurrencematrix

0　引　言

计算机遥感影像分类是利用地物的光谱能量特征差异性和结构特征差异性,将影像上的像元按其性质分为若干类别的处理过程。传统的遥感影像分类方法忽略了

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影像的空间结构信息,精度不是很高。特别是上个世纪90年代以来,高分辨率遥感影像(如IKONOS,SPOT5,COSMOS,OrbView,QuickBird等)被广泛应用,景观的结构、纹理等就表现得更加清楚。遥感影像的纹理特征提取已经成为一种重要的提高遥感影像分类精度的手段。目前,遥感影像纹理分析方法主要有自相关函数分析法、行程长度分析法、灰度共生矩阵分析法、傅立叶频谱分析

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法、小波分析法及分形分析法等。文章主要研究如何在MATLAB下利用灰度共生矩阵提取遥感影像的纹理特征,并采用监督分类方法对其进行分析。

视觉直接感受到的自然特征,如区域的亮度,边缘的轮廓,纹理或色彩;而有些则需要通过变换或测量才能得到的人为特征,如变换频谱、直方图、矩阵等。图像的特征主要有光谱特征、纹理特征和形状特征三大类。

1.1影像纹理特征的描述

纹理是遥感影像上重要的信息,现在有很多定义和描述方法。从色彩和灰度变化的角度,纹理可以看做是物体表面灰度变化内容的表征。从统计的角度,纹理可以定义为图像的一组局部统计特性,就称该图像的这一区域有确定的纹理特征。纹理具有如下几个特征:

1)纹理具有局部的随机性和整体上的统计规律性;2)复杂纹理是简单纹理的组合;

3)纹理是图像中某个区域共同的特征,对于单一的像元没有纹理可言;

4)不同的分辨率下的纹理也是不同的。

1遥感影像纹理特征分析方法

图像特征是指图像的原始特性或属性,其中有些是

1.2灰度共生矩阵统计学原理

基于统计的纹理研究方法中,纹理被视为相邻像元或相邻小区灰度上包括几何位置等相互关系的表征。灰

收稿日期:2008-03-10

作者简介:宋铁群(1955-),男,辽宁锦州人,高级工程师,大专,毕业于大连海军舰艇学院海洋制图专业,主要从事大地测量、航空

摄影测量、地图制图等工作。

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