基于高分辨率遙感影像的農(nóng)村地區(qū)土地信息提取技術(shù)研究.pdf

1、隨著遙感影像的空間分辨率不斷提高，傳統(tǒng)的基于像素的信息提取技術(shù)已不能很好地提取影像中的土地信息，它產(chǎn)生的專題圖中土地完整性差并且混分、錯分現(xiàn)象嚴重，同時無法解決“同譜異物”與“同物異譜”的問題。
　　 根據(jù)高分辨率遙感影像的特點，本文以對象為最小的操作單元進行農(nóng)村地區(qū)土地信息提取，對象通過影像分割得到。針對現(xiàn)有的對象分割技術(shù)在分割過程中出現(xiàn)的精度缺陷與自動化程度低等問題，提出了一種基于多特征數(shù)據(jù)融合與對象合并的遙感影像分割技術(shù)，

2、該技術(shù)在影像分割之前進行了多特征影像數(shù)據(jù)融合，從原始影像中發(fā)掘邊緣特征、光譜特征、形狀特征并將其融合為一幅影像，融合后的假彩色影像保留了原始圖像的關(guān)鍵特征并增強了邊緣特征，減少了原始影像的數(shù)據(jù)冗余，然后選取適當小尺度進行面向?qū)ο蠓指睿詈髴?yīng)用一種融合顏色和空間信息的區(qū)域合并算法將過分割的對象合并。本文的分割方法讓各類地物對象在一個分割層上自動呈現(xiàn)，而現(xiàn)有的對象分割技術(shù)通過建立對象多層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行分割，對比兩種方法分割效果發(fā)現(xiàn)，本文方法分

3、割后的土地對象更接近實際的土地空間形狀大小，同時避免了多尺度分割在尺度選擇上的主觀性與復雜性，提高了系統(tǒng)運行的實時性，減小了操作的復雜性。
　　 在對象分割基礎(chǔ)上，綜合分析對象的光譜、形狀、紋理等特征，擇優(yōu)后建立分類規(guī)則，再根據(jù)對象的多元優(yōu)化特征應(yīng)用面向?qū)ο蠓诸惼鬟M行信息提取。最后，利用Quickbird0.61米高分辨率遙感影像對成都平原某農(nóng)村地區(qū)進行了土地信息提取試驗，試驗結(jié)果與精度評價顯示：土地單元總體精度為92.6％，內(nèi)