基于高分辨率遥感影像信息提取研究

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1、南阳师范学院20XX届毕业生毕业论文（设计）题目：基于高分辨率遥感影像信息提取研究完成人：班级：学制：专业：测绘工程指导教师：完成日期：目录摘要…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………（1）0引言……………………………………………………………………………………………………………………………………………………（1）1基于像元的信息提取方法………………………………………………………………………………………………………(2)1.1监督分类………………………………

2、………………………………………………………………………………………………………(3)1.2非监督分类…………………………………………………………………………………………………………………………………(3)2基于面向对象的提取方法…………………………………………………………………………………………………………(3)2.1多尺度分割…………………………………………………………………………………………………………………………………(4)2.2模糊分类……………………………………………………………………………………………………………………

3、………………(6)3高分辨率遥感影像信息提取实验…………………………………………………………………………………………(6)3.1实验区概况…………………………………………………………………………………………………………………………………(6)3.2影像预处理…………………………………………………………………………………………………………………………………(7)3.3面向对象的信息提取…………………………………………………………………………………………………………………(8)3.3.1多尺度分割…………………………………………………

4、………………………………………………………………………(8）3.3.2信息特征提取……………………………………………………………………………………………………………………(9)3.4基于像元的信息提取………………………………………………………………………………………………………………(11)3.5精度评定及结果分析………………………………………………………………………………………………………………(11)4结论与展望……………………………………………………………………………………………………………………………………(13)参考文献

5、……………………………………………………………………………………………………………………………………………(13)Abstract………………………………………………………………………………………………………………………………………………(14)基于高分辨率遥感影像信息提取研究摘要：本文主要介绍基于像元的和面向对象两种对高分辨率遥感影像信息提取的方法。通过对比，引入面向对象的思想，能更为有效地对高分辨率遥感影像进行信息提取。对道路和植被等进行提取测试，实验结果表明基于面向对象的方法对高分辨遥感影像信息提取有更高的精度和更好的效果。

6、关键词：高分辨率遥感；信息提取；面向对象；多尺度分割0引言随着遥感技术的发展，高空间分辨率已然成为其发展方向，高空间分辨率数据愈加丰富。虽然高分辨率影像数据空间信息丰富，但光谱分辨率却很低，光谱信息相对较弱，其光谱统计特性不如中低分辨率影像稳定，光谱差异较大。仅考虑单个像元光谱信息因素的方法极易出现大量错分，结果往往出现大量的椒盐噪声。如果用灰度域滤波方式抑制又会降低影像分辨率，失去高分辨率影像的意义。利用基于像元的遥感分类算法对高分辨率遥感数据进行分类，往往难以取得满意的效果。这样的方法更适合于中、低空间分辨率多光谱遥感影像信息

7、的提取。虽然传统的基于像元的提取方法虽然技术比较成熟，但由于其精度不高，效率低等原因在高分辨率遥感影像的信息提取中逐渐失去地位。因此我们不得不探寻对高分辨率遥感影像信息提取更为高效的方法，基于面向对象的方法成为当下研究的热点。国外对高分辨率遥感影响的信息提取研究较多，如KevinTensey利用英国南部乡村的航空影像，用面向对象的分类方法实现了对农业用地中的灌木的自动提取[1]。GeoffreyJ.Hay采用面向对象的分类方法，对IKONOS影像中加拿大地区森林景观进行多尺度分割实验，得出该地区的森林覆盖情况[2]。Michael

8、Book使用EOS数据，以德国北部地区为实验区，用面向对象分类方法实现了栖息地多尺度制图工作[3]。Bauer对奥地利维也纳市进行航空影像土地利用分类，认为目视解译能取得一定的精度，但速度很慢，采用面向对象的计算机自动分类技术，速度快、精度高，是高