Fjärranalys av bilder måste omvandlas till konkret information som kan användas tillsammans med andra datamängder, ofta inom allmänt använda geografiska informationssystem (GIS). Så länge pixelstorlekarna var vanligtvis grövre än, eller som bäst, liknande i storlek som objekten av intresse, lades tonvikten på perpixelanalys, eller till och med subpixelanalys för denna omvandling, men med ökande rumsliga upplösningar har alternativa vägar följts, som syftar till att härleda objekt som består av flera pixlar. Detta dokument ger en översikt över utvecklingen av objektbaserade metoder, som syftar till att avgränsa lätt användbara objekt från bilder och samtidigt kombinera bildbehandling och GIS-funktioner för att utnyttja spektral och kontextuell information på ett integrativt sätt. Den vanligaste metoden för att bygga objekt är bildsegmentering, som går tillbaka till 1970-talet. Runt år 2000 började GIS och bildbehandling växa ihop snabbt genom objektbaserad bildanalys (OBIA - eller GEOBIA för geospatial objektbaserad bildanalys). I motsats till typiska Landsat-resolutioner stöder högupplösta bilder flera skalor i sina bilder. Genom en omfattande litteraturgranskning har flera tusen abstracts visats, och mer än 820 OBIA-relaterade artiklar med 145 tidskriftspapper, 84 bokkapitel och nästan 600 konferensbidrag analyseras i detalj. Det blir uppenbart att de första åren av utvecklingen av OBIA/GEOBIA kännetecknades av den "grå" litteraturens dominans, men att antalet peer-reviewed tidskriftsartiklar har ökat kraftigt under de senaste fyra till fem åren. Pixelparadigmet börjar visa sprickor och OBIA-metoderna gör betydande framsteg mot ett rumsligt explicit arbetsflöde för informationsextraktion, såsom krävs för fysisk planering och för många övervakningsprogram.
REF diskuterade förbättringar av objektbaserad över perpixel bildanalys.
Object based image analysis for remote sensing
{'venue': None, 'journal': 'Isprs Journal of Photogrammetry and Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}