基于面向?qū)ο蠖喑叨确指畹哪繕?biāo)信息提取研究.pdf

1、隨著衛(wèi)星遙感技術(shù)的快速發(fā)展，面對海量的遙感影像數(shù)據(jù)，如何能夠準(zhǔn)確、快速、自動地提取所需信息，并對其進(jìn)行有效利用是當(dāng)前面臨的重大問題之一。
　　面向?qū)ο蟮挠跋裉幚砗头治黾夹g(shù)是近年來業(yè)界重點研究、應(yīng)用的遙感影像信息提取的新方法、新技術(shù)。該方法不但能夠有效提高高分遙感影像信息識別、提取的精度，還對中分辨率遙感影像的信息提取有一定的借鑒。
　　由于遙感影像中不同類型的地物具有層次性、差異性和多尺度等特點。在影像分割過程中，若用單一尺

2、度對同一景影像中所有的地物進(jìn)行分割，則會使的一些地物出現(xiàn)“過分割”和“欠分割”現(xiàn)象，難以達(dá)到分割精度要求。因此，為了克服單一分割尺度的局限性，用不同的分割尺度分割不同的地物，即多尺度分割技術(shù)。多尺度分割是面向?qū)ο笥跋穹治觯∣bject Oriented Image Analysis,OBIA）技術(shù)中的一項關(guān)鍵技術(shù)，后續(xù)目標(biāo)物的分析、識別及提取精度與分割尺度密切相關(guān)，因此，多尺度分割技術(shù)已成為學(xué)者們關(guān)注、研究的熱點問題。該問題的解決將有效

3、拓展、完善遙感影像目標(biāo)地物提取方法，提高目標(biāo)地物的解譯精度和效率，具有十分重要的科學(xué)研究和社會應(yīng)用價值。
　　現(xiàn)有關(guān)于面向?qū)ο蠖喑叨确指畹哪繕?biāo)識別與提取研究大多依賴商業(yè)軟件進(jìn)行，基本還處于應(yīng)用上的創(chuàng)新階段，隨著眾多遙感影像的出現(xiàn)，需要提出新的方法以拓展面向?qū)ο竽繕?biāo)識別與提取的應(yīng)用范圍，進(jìn)而作為現(xiàn)有方法的有力補(bǔ)充。而已有最優(yōu)分割尺度的選擇模型存在計算量大、與直觀感覺不相符、針對性不強(qiáng)等方面的問題，研究針對具體數(shù)據(jù)和應(yīng)用、直觀高效的最

4、優(yōu)分割尺度選擇方法一直以來成為多尺度分割技術(shù)中的一大難題。
　　基于此，本文在深入分析面向?qū)ο蠖喑叨确指罴夹g(shù)的基礎(chǔ)上，從最優(yōu)分割尺度的選擇方法以及多尺度分割信息提取兩方面進(jìn)行了初步嘗試，主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新之處為：
　　（1）最優(yōu)分割尺度選擇方法的改進(jìn)。為保證影像分割后目標(biāo)物對象內(nèi)部標(biāo)準(zhǔn)差v值最小和對象之間的Moran指數(shù)(I)最大，即影像對象的可分性最好。本文在前人研究基礎(chǔ)上，改進(jìn)最優(yōu)分割尺度選擇方法。首先將v值和I值分別進(jìn)

5、行歸一化處理，并計算各分割尺度下的兩因子值，然后構(gòu)建分割質(zhì)量評價函數(shù) F(v,I)，分別計算在各分割尺度下滿足ρ取值范圍在[0,1]區(qū)間的F(v,I)函數(shù)最大值和ρ=0.5時的F(v,I)函數(shù)值，最后繪制函數(shù)值隨分割尺度變化的曲線，當(dāng)曲線上某一尺度下兩個函數(shù)值相差最小時，此時對應(yīng)的尺度值即為最優(yōu)分割尺度。
　　（2）基于中分辨率遙感影像的積雪信息提取研究。本文采用面向?qū)ο蠖喑叨确指罴夹g(shù)，提出了一種先對影像特征合并后進(jìn)行多尺度分割的

6、積雪提取模型，以克服傳統(tǒng)基于像元方法提取精度較低等缺點。論文提出的積雪提取模型的主要思路為：首先選擇預(yù)處理后的影像波段IRS2、PC1及CCD2進(jìn)行波段組合，然后將組合后的多波段影像進(jìn)行多尺度分割，在最優(yōu)分割尺度下建立積雪提取的規(guī)則集，從而提取出積雪信息。通過對比分析NDSI方法和本文方法提取積雪的結(jié)果，并利用目視解譯積雪提取結(jié)果定量地進(jìn)行了精度評價。結(jié)果表明：采用面向?qū)ο蠖喑叨确指罘椒ㄌ崛》e雪具有較高的可靠性和準(zhǔn)確性。
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7、）基于高分影像的滑坡信息提取研究。針對中分辨率影像的滑坡提取方法不能有效利用滑坡的地質(zhì)特性，無法識別面積較小的滑坡體及滑坡提取結(jié)果圖斑破碎化嚴(yán)重等問題，本文通過研究滑坡的地學(xué)特征和影像特征，提出了一種先對預(yù)處理后的高分影像進(jìn)行多尺度分割，然后在改進(jìn)的分割質(zhì)量評價函數(shù)基礎(chǔ)上選擇滑坡最優(yōu)分割尺度，最后在最優(yōu)分割尺度上構(gòu)建滑坡提取規(guī)則集并進(jìn)行滑坡信息提取的模型。通過對提取的滑坡信息進(jìn)行精度驗證與分析。結(jié)果表明：滑坡體的正確提取率大于75％，表