遥感影像计算机视觉应用实践：地物分类与变化检测
随着遥感技术的飞速发展，遥感影像在地理信息系统（GIS）、环境监测、城市规划等领域发挥着越来越重要的作用。计算机视觉技术在遥感影像处理中的应用，使得地物分类和变化检测等任务变得更加高效和准确。本文将围绕这一主题，通过代码实践，探讨遥感影像的地物分类与变化检测技术。
1. 地物分类
1.1 数据准备
在进行地物分类之前，我们需要准备遥感影像数据。这里以Landsat 8影像为例，数据可以从USGS网站下载。
python
import os
import rasterio
设置影像路径
image_path = 'path_to_landsat8_image.tif'
打开影像
with rasterio.open(image_path) as src:
获取影像数据
img = src.read()
获取影像元数据
meta = src.meta
1.2 预处理
遥感影像预处理包括辐射校正、几何校正、大气校正等步骤。这里以辐射校正为例。
python
from rasterio.plot import show
import numpy as np
计算辐射校正系数
gain = src.meta['gain']
offset = src.meta['offset']
辐射校正
img_corrected = np.add(np.multiply(img, gain), offset)
显示校正后的影像
show(img_corrected)
1.3 特征提取
特征提取是地物分类的关键步骤。常用的特征包括纹理、颜色、形状等。
python
from skimage.feature import greycomatrix, greycoprops
计算纹理特征
glcm = greycomatrix(img_corrected[0, :, :], distances=[1], angles=[0], symmetric=True, normed=True)
textural_features = greycoprops(glcm, 'contrast', mode='min')
1.4 分类器选择与训练
分类器有很多种，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等。这里以SVM为例。
python
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(textural_features, labels, test_size=0.3, random_state=42)
训练SVM分类器
clf = SVC(kernel='linear')
clf.fit(X_train, y_train)
评估分类器性能
score = clf.score(X_test, y_test)
print(f'Accuracy: {score}')
2. 变化检测
2.1 数据准备
变化检测需要准备两期遥感影像。这里以Landsat 8影像为例。
python
设置两期影像路径
image_path1 = 'path_to_landsat8_image1.tif'
image_path2 = 'path_to_landsat8_image2.tif'
打开两期影像
with rasterio.open(image_path1) as src1, rasterio.open(image_path2) as src2:
img1 = src1.read()
img2 = src2.read()
2.2 归一化植被指数（NDVI）计算
NDVI是变化检测中常用的指标。
python
def calculate_ndvi(image):
red = image[3, :, :]
nir = image[4, :, :]
ndvi = (nir - red) / (nir + red)
return ndvi
计算两期影像的NDVI
ndvi1 = calculate_ndvi(img1)
ndvi2 = calculate_ndvi(img2)
2.3 变化检测算法
变化检测算法有很多种，如基于阈值、基于分类后比较等。这里以基于阈值为例。
python
from skimage.measure import label, regionprops
设置阈值
threshold = 0.1
计算变化
change_mask = np.where(np.abs(ndvi1 - ndvi2) > threshold, 1, 0)
标记变化区域
labels = label(change_mask)
props = regionprops(labels)
统计变化区域信息
for prop in props:
print(f'Area: {prop.area}, Centroid: {prop.centroid}')
总结
本文通过代码实践，介绍了遥感影像的地物分类与变化检测技术。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的算法和参数，以达到更好的效果。随着遥感影像数据的不断丰富和计算机视觉技术的不断发展，遥感影像在各个领域的应用将更加广泛。
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