面向对象土地利用信息提取技术研究

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1、2009年22卷3期西南农业学报V0lI22No．3SouthwestChinaJournalofAculturalSciences733文章编号：1001—4829(2009)O3—0733一O6面向对象土地利用信息提取技术研究蒋永涛，任国业，邓良基，高雪松，龚碧凯(1．四川农业大学资源环境学院，四川雅安625014；2四川省农科院遥感应用研究所，四川成都610066)摘要：采用面向对象影像分析方法，以成都郫县古城镇土地利用信息提取为研究内容，对预处理后的QuickBird影像进行多层次分割，建立分类体系，定义相应知识库，综合运

2、用模糊分类器和最邻近分类器进行土地利用信息提取研究。试验区影像提取OA为87．04％，Kappa系数为0．8434，结果表明，面向对象影像分析能准确、快速的获取土地利用信息。关键词：面向对象；信息；提取中图分类号：s—O3文献标识码：AStudyonObject—OrientedLand-useInformationExtractionJIANGYong—tao·，RENGuo—ye，DENGLiang~i，GAOXue—song，GONGBi—ka／(1．CoUegeofResourceandEnvironment，Sichua

3、nAgriculturalUniversity，SiehuanYa'an625014，China；2．Rem~eSensingApplieationIn—stitute，SichuanAcademyofAculturalSciences，SichuanChengdu610066，China)Abstract：TheextractionofthelandinformationinGucheng，Pixian，ChengduWa$studiedbytheobject—orientedimageanalysis．Thepre—treat

4、mentQuiekBirdimageWK$segmentedinmulti-level，theclassificationsystemWasestablishedandthecorrespondingknowledgebasewasdefined．TheextractionofthelandapplicationinformationWasanalyzedbythefuzzyclassifierandthenearest—classifier．TheimageextractionOAoftheexperimentalareawas

5、87．04％．Kappacoefficientwas0．8434．Theresultsshowedthattheland-useinformationcouldbeaccu—ratelyandquicklyextractedbytheobjcct—orientedimageanalysis．Keywords：Object—ofien~d；Information；Extraction高空间分辨率是遥感技术发展的趋势，高分辨糊分类为主，但模糊分类特征空间的选择以及阈值率遥感数据通常包含较少波段，光谱信息不如空问的确定较为困难。本研究以

6、纹理参与的影像多尺度特征丰富⋯，分辨率的提高，地物景观的结构、纹理分割为基础，综合运用模糊分类法和最邻近分类法，和细节等以往所不能得到信息会更加清楚的表现出对研究区土地利用信息进行提取。来，土地的利用类型也更为直观。因而一方面有利1面向对象影像分析方法于反映土地利用类型的差异，提高影像的分类精度；另一方面，地物的细节信息得到表征，使光谱特征不1．1面向对象影像分析概念稳定，分类精度降低。面向对象(object．oriented)的影像分析采用一传统面向象元分类已存在很大局限性，面向对种影像多尺度分割的法则，以任意尺度生成属性信象分

7、类方法应运而生。面向对象的影像分类采用多息类似的影像多边形对象J，运用模糊数学方法获尺度分割法则，并以影像对象为信息提取基本单元，得每个影像对象的包括光谱特征、纹理结构、形状指实现专题信息自动提取J。很多学者在这方面进数、位置关系等属性信息，并以影像对象为信息提取行研究，但仍有一些不足，如：影像分割基本以的基本单元而非基本单个象元，实现类别信息自动光谱、形状为主，忽略了纹理的参与；影像分类以模提取的目的7j。1．2多尺度影像分割收稿日期：2009—03一10多尺度影像分割首先是波段权重的选取，参与基金项目：国家“十一五”科技支撑计

8、划(2006BAJ05A13)作者简介：蒋永涛(1983一)，硕士，研究方向为土壤学。分割的波段能提供的信息量越多，权重就应越大。如果目标地物在某个波段的特征信息明显，易于识734西南农业学报22卷别，则此波段的权重就高，在分割过程中这个波段的别的