基于面向对象方法的高分辨率遥感影像提取

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5、分辨率遥感影像来说，对于单一的传统的基于像元光谱信息分类方法不但会导致分类精度降低，而且也会造成空间数据大量冗余和资源浪费。在对传统的基于像元的分类方法分析的基础上，把一种新的信息提取方法——面向对象的信息提取方法引入到高分辨率遥感影像提取中，影像分割和信息提取是这种方法的两个关键步骤。本文所做的工作如下：多尺度影像分割，需要用户输入适当的参数来得到较好的分割结果。本文用目标函数法来对分割结果质量进行评价，已得到最优的影像分割结果。目标函数法的目标是:使影像对象内部同质性和影像对象之间异质性尽量最大化，其中同质性保证对象的纯度，异质性保

6、证对象的可分性。针对研究区域的特征，本文采用决策树分析的方法为研究区域的相应类别选择了合理的特征，并根据决策树分析过程建立了相应的分类体系，取得较高精度的信息提取结果。面向对象信息提取方法和基于像元分类方法进行了综合比较：（1）理论上的比较；（2）目视效果的比较。关键字：高分辨率面向对象基于像元AbstractThedevelopmentoftheremotesensingtechnologymakesusobtainveryabundantinformationofthenature,especiallywiththeappearan

7、ceofhighresolutionremotesensing,itextendsthevisualfieldofthenature.Comparedwiththelowormiddleresolutionimage,thehighresolutionremotesensingimagesuchasQuickBirdandIKONOShasricherstructureinformationandthetextureinformation.Itwillresultinnotonlyreducingtheaccuracyofclassif

8、icationbutalsomakingthespatialdataredundantandwastingtheresourcewhenthesingletraditionalclassificationm