本文主要是介绍使用 Python 进行基于对象的土地利用分类，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
航空图像以不同的空间和时间分辨率覆盖整个地球。从航空图像中及时提取信息需要进行自动分析，以训练计算机识别人眼立即识别的内容。基于对象的图像分析 (OBIA) 通过实施图像分割算法将像素组组合成对象（片段），从而减少图像中的信息量，从而提高处理效率。本文介绍如何使用开源Python包对航空图像进行图像分割和土地覆盖分类。具体来说，我将演示基于地理对象的图像分析 (GeOBIA) 的过程，分 5 个步骤执行监督土地覆盖分类。
- 图像分割
- 量化段光谱特性
- 真实数据
- 土地覆盖分类
- 准确性评估
1. 图像分割
上图是美国农业部 (USDA) 在国家农业影像计划 (NAIP) 下收集的航拍照片的一部分。水平图像分辨率为1米。我们的第一个任务是将相似的像素分组为片段。分割有效地减少了图像中需要分类的元素数量。这可以将 100 万像素的图像减少到 50,000 个片段，这更易于管理。
有多种分割算法可用。我们不会在本文中详细讨论细节。我将向您展示两种不同算法的结果，以及如何使用skimage.
下面的代码演示了使用 SLIC（简单线性迭代聚类）和 Quickshi
这篇关于使用 Python 进行基于对象的土地利用分类的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
