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1、第37卷第6期武汉大学学报·信息科学版VO1.37No.62012年6月GeomaticsandInformationScienceofWuhanUniversityJune2012文章编号:1671—8860(2012)06—0636—04文献标志码:A利用规则进行高分辨率遥感影像地物提取司利赵展聂倩姚尧(1武汉大学测绘学院,武汉市珞喻路129号,430072)(2宁波市测绘设计研究院,宁波市和济街36号,315ooo)摘要:针对高分辨率遥感影像中地物的复杂性和多变性带来的地物提取难点,提出了一种基于多层次规则的面向对象的典型地物提取方法。改进了基于
2、区域增长的影像分割方法,利用小区域内的全局最优策略进行初始增长,避开了种子点的选择。利用影像分割得到的影像对象作为地物提取的基元,针对影像上典型地物选择提取特征,利用多层次的提取规则进行地物提取,总的提取精度达到87.1。关键词:高分辨率遥感影像;影像分割;面向对象影像分析;地物提取;多层次规则中图法分类号:P237.4高分辨率卫星影像已经成为遥感对地观测的始增长形成分割区域,不同的种子点选择会影响主要数据来源之一。相比中低分辨率卫星影像,到最后的分割结果。本文利用局部区域内的全局高分辨率影像在很大程度上消除了混合像元的影最优增长策略来避免种子点的选择
3、,分割方法分响,地物的几何结构和纹理信息更加明显,在提取为初始分割和区域合并两个过程。地表覆盖的空间细节信息方面具有更高的潜1.1初始分割力口]。然而,高分辨率影像也给地物信息提取带初始分割将影像划分为不同的小区域。在小来一些新的难题。在更细致的空间尺度下,影像区域内,每个像素都作为一个分割对象,建立其与上地物的光谱、纹理、形状等差异增大,地物更具邻近像素的邻接关系,并计算相应的同质性指数。空间破碎性,高分辨率影像分类的精度并没有随对邻接关系表根据同质性指数大小进行排序,依着分辨率的提高而得到显著提高[2]。如何充分利次将同质性指数最小的相邻对象合并,
4、直到邻接用高分辨率影像的纹理、空间关系和先验知识等关系表中的最小的同质性指数大于给定的阈值为提高地物提取的精度,仍需要进行深入研究口]。止。由于初始分割区域较小,可以不考虑形状因具有高复杂性和差异性的高分辨率影像地物素,仅根据光谱信息计算同质性指数。需要利用多种提取知识进行判断提取。多层次的1.2区域增长提取规则可以灵活处理各种不同的知识,组成复杂完成影像的初始分割后,进一步根据同质性的规则网络进行推理,实现地物的有效提取。另指数合并初始分割对象。在这一过程中,根据对外,面向对象分析已经成为高分辨率影像分类的基象间的同质性指数,采用双向最优策略寻找可合
5、本思路[4]。本文提出了一种基于规则和面向对象并的分割对象_4]。对于某个分割对象A,寻找其的地物提取方法,利用改进的区域增长影像方法分具有最小同质性指数的邻接对象B(最优合并对割获得影像对象,根据多种分类特征和分类知识建象),对于对象B同样寻找其最优合并对象,若为立多种分类规则,组成层次规则网络进行地物提取。A,则A和B为双向最优合并对象。如果A和B的同质性指数小于给定的阈值,则将其合并。迭1改进的区域增长影像分割代进行这一过程,直至影像中不存在可以合并的对象为止。计算对象间的同质性指数时,既要考传统的区域增长方法都是从一定的种子点开虑影像的光谱信息
6、,也要考虑对象的形状信息,形收稿日期:2012—04—18。项目来源:国家自然科学基金资助项目(40871172)。第37卷第6期闫利等:利用规则进行高分辨率遥感影像地物提取状同质性又包括对象的紧支度和光滑度Ⅲ。通过种特征,建立多个规则集来进行提取。影像上的设置区域合并中同质性指数的阈值,可以决定最水体在近红外波段的灰度值相对较小,具有较高终分割的尺度。同时,也可以设置光谱同质性和的归一化水体指数。植被在近红外波段有强反形状同质性的不同权重,以实现更好的分割效果。射,具有较高的归一化植被指数。道路是影像上的典型线状地物,具有较高的长宽比。同时,道路2基
7、于多层次规则的地物提取方法的光谱反射与其铺设材质密切相关,如水泥和沥青的反射特性。影像上的房屋也有多种类别,主2.1提取规则设计要有面积比较大的水泥屋顶建筑物、工厂厂房以高分辨率遥感影像上地物显得复杂而破碎。及密集的居民地。水泥建筑物和工厂厂房在影像在高分辨率遥感影像上提取地物,需要综合多种上面积较大,并具有规则的矩形形状。水泥建筑特征和知识进行判断。针对地物多种多样的不同物的3波段反射率都较高,而工厂厂房在近红外特征,需要建立不同类型的判别规则。波段反射率较高。密集居民地的房屋较小,形状本文中采用的规则有两种:确定性规则和模不规则,光谱反射变化范围也
8、较大,但密集居民地糊性规则。确定性规则是针对某一特征设定阈值具有较高的纹理度量值。和逻辑运算方
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