基于對象信息的遙感影像分類研究.pdf

1、與中、低分辨率的遙感影像相比，高分辨率遙感影像具有更加豐富的結(jié)構(gòu)信息和紋理信息，利用傳統(tǒng)的基于像元光譜信息的分類技術(shù)無法取得理想的效果，它產(chǎn)生的專題圖中因含有大量椒鹽噪聲而失去完整性，并且不能夠區(qū)分“異物同譜”和“同物異譜”現(xiàn)象。
　　本文將面向?qū)ο蟮乃枷胍氲礁叻直媛市畔⑻崛〖夹g(shù)中,這種方法通過影像分割技術(shù)生成同質(zhì)的影像對象，然后提取對象的特征信息，最后運(yùn)用模糊分類器實(shí)現(xiàn)分類。針對傳統(tǒng)分割技術(shù)容易引起過分割現(xiàn)象，本文闡述了一種融

2、合光譜與空間信息的分割合并算法，在考慮區(qū)域間光譜差異的基礎(chǔ)上，融入了空間信息，使得分割效果更加理想，其結(jié)果與eCognition專業(yè)軟件分割結(jié)果相比較，精度可以相媲美，而且避免了后者需要大量重復(fù)實(shí)驗(yàn)選擇合理尺度的繁瑣人機(jī)交互。在提取對象信息時(shí)，本文不僅僅考慮了遙感影像傳統(tǒng)的光譜信息，并且提取了對象的形狀信息，紋理信息，以及空間位置信息，通過擇優(yōu)組合構(gòu)成分類規(guī)則。實(shí)驗(yàn)證明加入了對象特征信息后，在解決“同譜異物”問題方面具有很好的效果。