基于遥感影像多尺度分析技术的LUCC研究

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第2O卷第6期遥感技术与应用o1．20No．62005年12月REMOTESENSINGTECHN0L0GYANDAPPLICAT10NDec．2005基于遥感影像多尺度分析技术的LUCC研究唐古拉，周万村，冯文兰，马泽忠(1．中国科学院成都山地灾害与环境研究所，四川成都610041；2．中国科学院研究生院，北京100039)摘要：基于遥感和地理信息系统技术研究土地利用／覆被变化(LUCC)是目前普遍采用的方法，其中研究区不同时期遥感影像土地利用／覆被信息的获取是研究的关键，

2、而传统的单一尺度的信息自动提取方式很难满足高精度LUCC研究的需要。为此，提出了以多尺度分析技术来提取土地利用／覆被信息的方法，并以江津市的LUCC研究为例，显示出这种方法的优越性。关键词：尺度；像元合并；网络模型；LUCC中图分类号：TP75文献标识码：A文章编号：1004—0323(2005)06—0581—051引言2土地利用／覆被影像的尺度效应分析土地是人类赖以生存和发展的最基本的自然资源，是人类生存和发展的物质基础。土地利用和土地对影像分析来说尺度是一个关键的概念，它决覆被牵涉到大量其它的陆地表层物质循环与生命过

3、定研究目标是否存在及其存在的状态。在不同的尺度下同一物体的影像表现形式不同。通常的尺度概程，因此LUCC研究越来越被认为是一个重要的研念包括空间尺度和时间尺度，本文所指的是空间尺究课题。国内外对LUCC的研究已经取得了大量的度。尺度不同于分辨率，分辨率表示影像一个像元所成果。其中大多采用基于遥感影像提取土地利用／覆代表的实际地物大小，而尺度表示信息提取的数量被信息的方法，遥感影像的信息提取又采用完全人等级。研究一幅遥感影像采用不同尺度而非分辨率，工提取和人机交互提取两种途径。完全人工信息提能够容易地理解影像内各目标对象之间

4、的相互关取依赖经验丰富的专业影像信息提取人员，并且速系。忽视遥感应用中的尺度效应，影像分析就难以获度相当慢，无法满足当前利用海量遥感数据开展区得精确成果。因此在不同尺度之间转换影像信息是域乃至全国、全球LUCC研究的需要；而完全自动土地利用／覆被信息提取的重要方法。尺度转换尽管信息提取由于诸多不确定因素的影响又往往达不到存在许多诸如重采样等技术，但真正适合遥感数据解译的精度要求。因此首先用监督分类或非监督分的方法并不多。基于异质性最小原则的像元合并算法为影像多尺度分析提供了解决方案。该方法以不类等方法对遥感图像进行自动提取

5、，再人工判读纠同的尺度值进行影像像元合并后生成不同尺度影像错，采用人机交互信息提取的方法，是当今利用影像对象层，每个对象层的多边形对象在空问尺度上有获得土地利用／覆被信息研究IUCC的主要途径。差异，但大尺度对象与小尺度对象一样为原始像元但传统的影像信息提取是基于像元或统计信号的。的合并图斑，只是合并阈值大小不一样。信息提取精度和效率不尽如人意，同时对同一影像图1显示了TM标准假彩色影像在3个不同尺数据也无法进行多尺度分析。土地利用／覆被类型的度上像元合并生成的图斑和其矢量多边形的叠加情多样性及其差异性决定了单尺度的影像分

6、析不能满况。由图可见尺度大小不一样，像元合并生成的图斑足LUCC研究的需要。大小、数目以及矢量多边形的属性都有明显的差别。收稿日期；2005—03—25；修订日期：2005—09—27基金项目；国家高技术研究发展计划(863计划)“粮食预警遥感辅助决策系统”(2003AA131051)，科技部国际合作重点项目“中国西部开发的生态研究综合评价”(2OO1DFDF00O4)。作者简介：唐古拉(1980一)，男，硕士，主要从事遥感技术和地理信息系统方面的研究。维普资讯http://www.cqvip.com582遥感技术与应用第

7、20卷研究表明，当像元合并尺度增大时，处于图斑边缘的零星居民地及区分林地密度等。在像元合并过程中混合像元数量增加，图斑内部的光谱差异性变大，适最关键的是理解多尺度这一概念，因为所有数据都台于提取影像内面积较大的同类地物，如整个城市来自处于同一地理参考下同一空间分辨率的影像效区域、林地范围等，反之则图斑边缘处的混合像元数据。对土地利用／覆被信息提取而言，决定究竟哪种量减少，图斑内部的光谱差异性减小．适合提取影像尺度适合提取哪些类型是一个难点，同时也跟内面积较小的地类或区分大类+如城市内部的街道、IUCC研究需要达到的具体目标

8、直接相关。图1TM标准很彩色影像的多尺度分析类似像元台并而成的有意义的对象，而非单个像元，3遥感影像多尺度分析技术由此提高了信息提取的效率。3．1基于异质性最小原则的像元合并算法3．2多层次对象网络模型实现尺度内对象信息的图像上由于某种地物的连片分布会形成很多大传递大小小的光谱均一区域。这些区域内的众多