基于WorldView-2影像的面向?qū)ο笮畔⑻崛〖夹g(shù)研究.pdf

1、近年來(lái),衛(wèi)星遙感技術(shù)發(fā)展迅速.隨著應(yīng)用領(lǐng)域的不斷擴(kuò)展,遙感技術(shù)作為一門先進(jìn)的空間探測(cè)技術(shù)越來(lái)越受到人們的重視。隨著新型傳感器日新月異的發(fā)展,遙感影像的空間分辨率越來(lái)越高,這為眾多應(yīng)用領(lǐng)域提供了豐富多樣的數(shù)據(jù)資料.然而面對(duì)海量的遙感數(shù)據(jù),如何充分挖掘和利用這些數(shù)據(jù)所蘊(yùn)藏的信息,如何快速、自動(dòng)、精確地識(shí)別并提取出所需要的信息,已成為當(dāng)前遙感技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域中迫切需要解決的問(wèn)題和新的挑戰(zhàn).
　　 傳統(tǒng)的遙感影像分類方法主要是依據(jù)地物的光譜

2、特征進(jìn)行的,比較適合中低分辨率的遙感影像。而高分辨率影像的特點(diǎn)是具有豐富的幾何形狀、空間位置和紋理等信息,但光譜信息相對(duì)較弱。這樣,用基于像元的傳統(tǒng)分類方法提取高分辨遙感影像不僅不能有效利用其豐富的空間結(jié)構(gòu)信息,還會(huì)導(dǎo)致分類結(jié)果出現(xiàn)較多的誤分和漏分現(xiàn)象以及相同地物光譜異質(zhì)性引起的椒鹽效應(yīng),嚴(yán)重影響分類精度。因此,傳統(tǒng)的分類方法難于應(yīng)用在高分辨率遙感影像的信息提取上。針對(duì)上述問(wèn)題,研究者提出了面向?qū)ο蠹夹g(shù),由于面向?qū)ο蟮姆诸惙椒軌蚩朔?/p>

3、統(tǒng)方法的局限,充分利用高分辨率影像的光譜和空間信息,從而快速準(zhǔn)確地提取所需的專題信息,因而得到重視。
　　 本文以富陽(yáng)市漁山鄉(xiāng)為研究區(qū),采用WorldView-2遙感影像對(duì)其中的地物信息進(jìn)行識(shí)別和提取。WorldView-2是Digital Globe公司于2009年10月發(fā)射成功的新一代高分辨率8波段商用衛(wèi)星。該衛(wèi)星能夠提供0.5米全色圖像和1.8米分辨率的多光譜圖像。而且,它除了擁有較高的分辨率和豐富的空間信息外,其豐富的光

4、譜波段與光譜信息將更加有利于信息的提取和遙感制圖能力。
　　 在文中,對(duì)WorldView-2影像的融合進(jìn)行了一些研究。從主觀定性和客觀定量?jī)蓚€(gè)方面對(duì)四種融合方法的結(jié)果進(jìn)行了質(zhì)量評(píng)價(jià),發(fā)現(xiàn)Gram-Schmidt變換法能夠更好地保持影像的光譜信息特征并增強(qiáng)影像的紋理和細(xì)節(jié)信息。本研究對(duì)影像融合作出的分析評(píng)價(jià),為WorldView-2影像的融合提供了參考。通過(guò)影像的多尺度分割試驗(yàn),取得了適合研究區(qū)各地物的分割參數(shù):分割尺度為175

5、時(shí),提取水體較為理想;分割尺度為130時(shí),提取林地、耕地、植被陰影、道路、廠房、裸地等最好;分割尺度為55時(shí),提取農(nóng)居點(diǎn)和建筑物陰影比較理想。這樣,通過(guò)多分辨率分割,各類地物能夠在不同尺度上進(jìn)行提取,進(jìn)而建立起合適的分類等級(jí)體系。通過(guò)對(duì)影像光譜、形狀和紋理信息以及對(duì)象間關(guān)系的統(tǒng)計(jì)分析,選取各地物最佳的特征組合,以此構(gòu)建合理的分類規(guī)則,運(yùn)用最近鄰法和成員函數(shù)法相結(jié)合的方法對(duì)研究區(qū)地物信息進(jìn)行提取,并獲得最終的分類結(jié)果。研究結(jié)果表明,面向?qū)?/p>