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1、第1期,总第75期国土资源遥感No.1,20082008年3月15日REMOTESENSINGFORLAND&RESOURCESMar.,2008利用面向对象方法提取湿地信息1,21,31孙永军,童庆禧,秦其明(1.北京大学遥感与地理信息系统研究所,北京100871;2.中国国土资源航空物探遥感中心,北京100083;3.中国科学院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室,北京100101)摘要:利用面向对象方法和ETM数据提取湿地信息。选取的试验区位于黄河源区,提取的湿地信息包括沼泽湿地和湖泊湿地。该方法通过
2、图像分割、类型划分、特征选取与分类以及精度评价等4个步骤实现。试验结果表明,面向对象方法能够有效提取湿地信息,提取的图斑边界平滑,避免了椒盐状破碎图斑。该方法可以推广应用到其它地区,它在一定程度上能提高信息提取自动化程度,减少工作量,提高工作效率。关键词:面向对象方法;ETM数据;湿地;信息提取中图分类号:TP79文献标识码:A文章编号:1001-070X(2008)01-0079-04干燥,多风少雨,温差大;地物类型主要有沼泽、牧0引言草地、沙漠化裸地、河流和湖泊。黄河自源头经两湖穿过草甸、沙漠,蜿蜒东流
3、。大小湖泊星罗棋布、密湿地属于分布在地表的景观对象,利于应用遥密麻麻,有星宿海之称。湖泊中除了扎陵湖、鄂陵湖2感技术进行调查与研究。国内外遥感工作者在该领面积比较大(大于50km)外,其它湖泊面积大多小2域已经进行过大量的研究工作,其中的基于像元的于0.1km。数以万计的湖泊与沼泽、草地、沙地交统计分类技术已经比较成熟,而且在许多领域取得织在一起,互相依赖、互相影响。[1]了较好的应用效果。但实践证明,要达到工程性1.2遥感数据应用,已有方法的信息提取自动化程度还有待于提研究采用的遥感数据是美国陆地卫星获取
4、的高。近年来,基于面向对象的分类方法已成为研究ETM数据,景号为134/36,成像时间为2001年7月[2]热点,其主要思想是首先将图像分割成具有一定3日。GLCF(GlobalLandCoverFacility)提供的ETM意义的对象,然后综合运用对象的光谱、形状及邻近遥感数据已经过几何校正,UTM47N投影,WGS-关系等特征进行分类。该方法考虑了更多的判别特84坐标系,分辨率为28.5m。征,接近人的目视解译思维习惯,为信息提取提供了一种新的思维方法。黄河流域工作区面积大,如果2信息提取方法不引入有效
5、的自动或半自动信息提取方法,全凭目视解译和手工勾绘方法提取相关信息,其工作量将信息提取按处理方式可分为直接和间接2种。非常大,而且目视解译结果的可重复性和稳定性有直接信息提取指直接针对研究对象,利用特征增强方[3]时难以保证。为此,我们选取有代表性的典型区法使目标物从背景中分离出来;间接信息提取方法进行信息提取方法试验,以便为进一步开展整个黄指通过对图像进行分类,从而间接得到感兴趣的目标河流域湿地调查工作提供方法技术支撑。信息。就湿地而言,除了湖泊水体特征比较单一明确外,其它湿地(如沼泽地)是水体、植被及沙
6、地的混合1试验区与遥感数据简介体,采用分类方法间接提取湿地信息比较合适。图像分类实质上是将单个或一组像元按照一定[4]1.1试验区概况的规则划分到指定类别中。传统的基于像元统实验区位于黄河源头两湖(扎陵湖、鄂陵湖)地计特征的监督分类方法处理的对象是具体像元,像区,地理范围介于东经97°20′50″～97°36′52″,北纬元间的拓扑关系隐含在行列坐标中,考虑的因素主34°39′18″～34°52′40″之间,地处玛多县境内,交通要是像元的邻近关系和统计特征,分类规则的建立不便,人烟稀少,平均海拔4500m左
7、右;区内气候主要依据像元的统计规律,分类结果往往由于个别收稿日期:2007-10-02;修订日期:2007-12-20©1994-2008ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreserved.http://www.cnki.net·80·国土资源遥感2008年像元的不确定性而呈椒盐状。由于在图像分析时,为2个级别,尺度参数分别选择5(1级)和50(2非常重要的语义信息并不是通过单个像元表达的,级)。1级分割对象用于提取面积较小的湖泊,
8、2级[5]而是通过分割出的图像对象(一组像元)反映的,分割对象用于提取面积较大的沼泽,各级参数的选所以,面向对象法首先将图像分割成具有一定意义择如表1所示。的均质对象,然后用一组特征来描述对象,最后通过表1图像分割参数建立对象与类结构之间的关系和判别规则,将对象分割尺度色调形状紧密度平滑度数据分配到相应的类中。本次试验采用eCognition提供等级参数参数参数参数参数的面向对象分类方法提取湿地信息。2ETM50
