圖像分割技術(shù)在遙感影像地物信息自動(dòng)提取中的應(yīng)用研究.pdf

1、在國(guó)土資源調(diào)查或土地利用遙感監(jiān)測(cè)的工作中，有時(shí)需要從遙感影像中把地物或地類(lèi)等信息提取出來(lái)，以便進(jìn)行下一步的分析決策使用。如何提取，怎樣保證提取效果就成為擺在相關(guān)工作人員面前的一個(gè)重要問(wèn)題。目前主要依靠人工判讀解譯，但遙感影像數(shù)據(jù)量龐大，單純依靠人工判讀解譯就顯得費(fèi)時(shí)費(fèi)力。圖像分割技術(shù)是一項(xiàng)關(guān)鍵性的技術(shù)，它是數(shù)字圖像處理的基礎(chǔ)。它可以把圖像中需要的部分提取出來(lái)。鑒于上述內(nèi)容，如何把圖像分割技術(shù)更好的應(yīng)用在遙感影像地物信息自動(dòng)提取中就顯得尤

2、為重要和迫切。本文就是針對(duì)這方面的研究。
　　遙感影像的地物信息提取在計(jì)算機(jī)中屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的圖像識(shí)別問(wèn)題，即圖像分割問(wèn)題，圖像分割技術(shù)從上世紀(jì)中葉發(fā)展至今，解決這類(lèi)問(wèn)題一般有三種方法：基于閾值的圖像分割的方法、基于邊緣檢測(cè)的圖像分割的方法和基于區(qū)域的圖像分割的方法。鑒于遙感影像自身的一些特點(diǎn)，例如屬性相類(lèi)似像素基本集中、地物形狀基本呈面狀且有一定的輪廓性等特點(diǎn)，結(jié)合圖像分割算法特點(diǎn)，因?yàn)镺tsu算法和“分水嶺”算法的分割原理

3、比較適合有一定面積的面狀地物信息識(shí)別，而 Canny算法的分割檢測(cè)原理比較適合有一定輪廓，且輪廓較清晰的地物信息識(shí)別。因此選取Otsu算法、Canny算法和“分水嶺”算法做為本文的實(shí)驗(yàn)算法。通過(guò)實(shí)驗(yàn)，以達(dá)到從遙感影像中盡可能以小的誤差提取出地物信息的過(guò)程，并對(duì)整個(gè)過(guò)程進(jìn)行逐步分析。具體過(guò)程是：采用Visual C++2008開(kāi)發(fā)工具作為軟件開(kāi)發(fā)平臺(tái)，編制調(diào)試成功三個(gè)算法程序，選取有代表性的遙感影像為實(shí)驗(yàn)圖像。首先，用三個(gè)算法程序處理實(shí)驗(yàn)

4、圖像，根據(jù)處理后所展現(xiàn)出來(lái)的效果進(jìn)行分析研究。其次，用圖像處理軟件把實(shí)驗(yàn)圖像處理為灰度值形式、圖像增強(qiáng)形式和圖像去噪形式，然后用三個(gè)算法程序?qū)μ幚砗蟮膶?shí)驗(yàn)圖像進(jìn)行處理，并對(duì)處理結(jié)果進(jìn)行分析研究。再次，根據(jù)三個(gè)算法的特點(diǎn)，對(duì)三個(gè)算法采取組合或者先后順序的方法對(duì)實(shí)驗(yàn)圖像進(jìn)行分割處理，并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行綜合分析研究。
　　最后，經(jīng)過(guò)對(duì)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容和實(shí)驗(yàn)效果進(jìn)行總結(jié)歸納，得出以下結(jié)論：Otsu算法和“分水嶺”算法基本解決了遙感影像中地物信息的自

5、動(dòng)提取，效果較理想，通過(guò)實(shí)驗(yàn)部分也對(duì)這一觀點(diǎn)進(jìn)行了驗(yàn)證。而由于遙感影像本身復(fù)雜、噪點(diǎn)多等原因，Canny算法在遙感影像地物信息的自動(dòng)提取中不太適用。在進(jìn)行圖像分割前，對(duì)原圖進(jìn)行預(yù)處理，或采用算法組合的方法，可對(duì)圖像中地物信息的自動(dòng)提取產(chǎn)生積極影響。通過(guò)實(shí)驗(yàn)也可看出全自動(dòng)的提取方法總體來(lái)說(shuō)要優(yōu)于人工判讀解譯提取、人機(jī)交互式提取和半自動(dòng)提取?？偟膩?lái)說(shuō)，本文通過(guò)理論分析并加以實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，很好的支持了本文的觀點(diǎn)，達(dá)到了預(yù)期的效果。實(shí)現(xiàn)了遙感影像地