QGIS 使用OTSU插件实现遥感数据分割

OTSU算法(大津法)是一种确定二分类分割阈值的常用方法,其原理是就是同一类地物类型光谱或者某些特征指数近似。例如使用NDWI来区分水体和非水体时候的分割阈值取多少,就可以用OTSU法来确定,GEE平台上有相关的功能,今天和大家分享一下QGIS软件中如何实现OTSU方法来确定分割阈值。

2024年12月9日测试了下,目前这个插件还在测试阶段,大家用的时候要测试一下,看看结果是否合理。

1.下载otsusmethod插件
打开https://plugins.qgis.org/,在右上方搜索栏中搜OTSU

2.打开后下载,获得安装包

3.打开QGIS-插件管理-从压缩包安装插件

4.安装成功后,点击这个黑猫图标,打开插件

5.选好参数,运行插件

6. 打开分割结果和分割报告(最佳阈值在分割报告中)

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### 如何使用 QGIS 处理高光谱遥感数据 #### 高光谱数据分析基础 高光谱遥感数据通常具有数百甚至上千个波段,这些波段能够提供丰富的地表反射率信息。为了有效利用 QGIS 对高光谱数据进行分析,可以借助 Orfeo Toolbox (OTB)[^1] 和 OTSU 插件[^2] 来完成特定的任务。 #### 数据预处理 在加载高光谱数据之前,需确认数据格式兼容于 QGIS 的支持范围(如 ENVI 或 TIFF 文件)。通过 **Raster → Miscellaneous Tools** 菜单中的工具可执行基本的数据转换操作。对于多波段图像,建议先提取感兴趣的波段组合以减少计算负担并提高可视化效果。 #### 利用 Orfeo Toolbox 执行高级分析 一旦安装并配置好 Orfeo Toolbox,在 QGIS 中可以通过 Processing Toolbox 访问其算法集合。以下是几个常用的 OTB 工具及其用途: - **BandMathX**: 实现复杂的波段运算,比如构建植被指数 NDVI、NDWI 等。 ```python from otbApplication import * app = Application.Create("BandMathX") app.SetParameterString("il", "input_image.tif") app.SetParameterString("exp", "(im1b4 - im1b3)/(im1b4 + im1b3)") app.SetParameterOutputImagePixelType("out", ImagePixelType_uint8) app.SetParameterString("out", "ndvi_output.tif") app.ExecuteAndWriteOutput() ``` - **Smoothing Filters**: 应用于降噪和平滑影像质量。 - **Classification Algorithms**: 支持监督和非监督分类方法,适用于土地覆盖制图。 以上每一步都需要确保输入参数设置无误,并且路径指向有效的栅格文件位置。 #### 使用 OTSU 方法确定最佳分割阈值 当需要从高光谱数据中分离特定目标(如水体检测),OTSU 法能自动寻找最优的二值化界限。此过程可通过如下方式达成: 1. 加载所需波段至 QGIS; 2. 安装并启用 `Semi-Automatic Classification Plugin` 或其他支持 OTSU 功能的扩展模块; 3. 设置感兴趣区域及所选波段作为输入变量; 4. 启动插件内的 OTSU 分析选项获取推荐阈值。 最终结果将以矢量边界形式呈现出来,便于进一步编辑或导出。 ```python import numpy as np from skimage.filters import threshold_otsu image_data = np.array([[...]]) # 假设这是读入的一个波段数组 threshold_value = threshold_otsu(image_data) print(f"The optimal Otsu's threshold is {threshold_value}") ``` 上述脚本展示了如何基于 Python 编写简单的 OTSU 阈值计算逻辑,尽管实际应用可能更复杂一些。 ---
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