基于分割參數(shù)的高分辨率遙感影像信息提取.pdf

1、高分辨率遙感影像因其具有豐富的形狀、紋理等空間特征信息，成為當(dāng)前在遙感專題信息獲取與地學(xué)分析應(yīng)用中廣泛應(yīng)用的空間數(shù)據(jù)類型。目前，針對(duì)高分辨率遙感影像信息提取主要采用面向?qū)ο蟮男畔⑻崛》椒?，針?duì)該方法的研究與應(yīng)用已成為遙感領(lǐng)域的熱點(diǎn)和難點(diǎn);其中，對(duì)影像進(jìn)行多尺度分割以及最優(yōu)分割參數(shù)的選擇，是面向?qū)ο蟾叻直媛蔬b感影像信息提取的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，它決定著遙感專題信息提取的精度。因此，研究針對(duì)面向?qū)ο蟾叻直媛蔬b感影像分割的最優(yōu)分割參數(shù)的獲取方法，并基于

2、該分割參數(shù)進(jìn)行專題信息的提取，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和應(yīng)用價(jià)值。
　　本研究以杭州市西湖區(qū)的WorldView-2數(shù)據(jù)為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，在對(duì)高分辨率遙感影像的進(jìn)行預(yù)處理的基礎(chǔ)上，圍繞面向?qū)ο笥跋穹指畹淖顑?yōu)分割參數(shù)及其高分辨率影像信息提取，開展了如下幾個(gè)方面的工作:
　　1)確定了參與信息提取的高分辨率遙感影像最佳組合波段及其權(quán)重。首先利用最佳指數(shù)因子計(jì)算得到最佳組合波段為7、5、3波段;然后根據(jù)波段的信息量確定各波段的權(quán)重，其中第7波

3、段的權(quán)重設(shè)置為3，第3、5波段權(quán)重為1，其余波段權(quán)重為0。
　　2)面向?qū)ο笥跋穹指畹淖顑?yōu)分割參數(shù)的計(jì)算。首先，明確了分割參數(shù)包含的內(nèi)容，并利用控制變量法，分析了分割參數(shù)對(duì)分割結(jié)果的影響;其次，改進(jìn)提出了加權(quán)均值方差法，利用該方法進(jìn)行最優(yōu)分割尺度的選擇;再次，運(yùn)用異質(zhì)性與同質(zhì)性指數(shù)法，計(jì)算分析了最佳的形狀因子參數(shù)與緊密度因子參數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:分割尺度為70，形狀因子為0.3，緊密度因子為0.6時(shí)，提取植被、裸地信息最好;當(dāng)分割尺

4、度為100，形狀因子為0.4，緊密度因子為0.4時(shí)，提取建筑物、陰影信息最好;當(dāng)分割尺度為180，形狀因子為0.3，緊密度因子為0.7時(shí)提取道路、水體信息比較好。
　　3)基于面向?qū)ο笥跋穹指顓?shù)的遙感專題信息的提取。根據(jù)計(jì)算得到的最優(yōu)分割參數(shù)對(duì)影像進(jìn)行多尺度分割，建立層次網(wǎng)絡(luò)等級(jí)結(jié)構(gòu)，通過設(shè)置信息提取的規(guī)則，進(jìn)行面向?qū)ο笮畔⒌奶崛?，提取的總體精度達(dá)到89.55％，Kappa系數(shù)為86.17％。通過對(duì)比基于監(jiān)督分類法的信息提取的結(jié)