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    基于面向對象的多光譜數據的地表信息提取應用

    2014-03-22 14:22:03 來源:  作者:
    聊聊

     隨著計算機技術和遙感技術的發展,遙感技術在社會的各個方面得到了廣泛應用,如對資源、環境、災害、城市等進行調查、監督、分析和預測、預報等方面的工作。所以分類作為遙感技術中的一項最基本的研究,也是遙感技術運用最為廣泛的一項技術,也相應的提出了更高的要求。然而目前主要的分類方法是監督分類和非監督分類,這兩種方法是基于像元的分類方法,不能有效的利用影像的空間紋理信息。而且基于像元的分類方法還存在著分類結果出現椒鹽現象的問題,從而導致大量無效破碎圖斑的產生,最終導致分類精度不高。隨后又提出了在此兩種方法的基礎上該進的方法,如模糊分類法、基于神經網絡的分類方法和基于決策樹的分類方法等。雖然后述這些方法在一定的程度上提高了分類的精度,但是他們依舊是建立在像元的基礎上,也沒有考慮到對象的空間紋理信息。所以也會出現上述的一些問題(如:椒鹽現象等)。所以傳統的分類方法已不能滿足分類的需求。

    所以基于以上這些問題,面向對象的分類方法應運而生,面向對象的分類方法充分利用影像的光譜信息、空間幾何信息、紋理信息來進行分類。采用多尺度分割算法,采用不同的分割尺度,能夠較好的提取各種尺寸大小的地物。所以運用面向對象的分類方法提取地表信息是,能夠細致的提取出地表所覆蓋的地物種類,并且能夠達到更高的提取精度,能夠更加準確的為相關部門提供數據資料,為相關部門作出決策判斷提供依據。本文中采用面向對象的分類方法與傳統的基于像元的分類方法相比有一下有點:基于影像多尺度分割得到同質像元組成的影像對象,對象內部的光譜差異值很小可以忽略其內部的信息,從而避免了椒鹽現象的出現,對象之間的區分同時考慮了光譜和形狀兩種因子,為分類提供了更多的特征,有效地克服了基于像元分類的一些局限性;多尺度的空間分析,可以滿足不同尺度地物的信息提取要求;模擬人腦的思維方式充分利用影像對象的各種特征,以達到盡可能高的精度提取地物信息的目的。

    本文以四川省樂山市為實驗區,以全市范圍的中分辨率的TM影像作為研究分析的數據源,對樂山市市中區的TM影像分別進行基于像元的監督分類和面向對象分類方法的分類,并將結果進行比較分析,并以此經驗來完成整個樂山市的TM影像的面向對象分類,提取出地表的地物信息。TM影像是典型的多光譜數據,共有七個波段分別是藍、綠、紅、近紅外、中紅外、熱紅外、短波紅外波段。分類結果表明,面向對象的分類方法在進行地表信息提取時相對于傳統基于像元的分類方法能夠取得較高的精度,并且運用面向對象的方法較好地完成了快速、精確地提取實驗區的地表信息的目標。

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