结合gis数据与遥感影像地类图斑更新探究

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1、结合GIS数据与遥感影像地类图斑更新探究　　摘要：为提高地类图斑的更新准确率，提出一种结合GIS数据和高分辨率遥感影像的土地利用现状库中局部地类图斑快速更新的方法。该方法在遥感影像和地类图斑数据坐标配准套和的前提下，首先采用面向对象的影像分析方法对遥感影像进行分类，并利用已有的地类图斑数据作为分类的先验知识，以提高影像分类的精度；然后将影像分类后的矢量结果与地类图斑数据进行布尔判断确定变化区，对变化区进行变化类型更新。实验结果表明提出的方法能准确的更新地类图斑，是一种可行的土地利用现状数据更新方法。Abstract：Inordertoimprovetheupdatin

2、gaccuracyofclassdiagramspot，thepaperputsforwardamethodofcombinationofGISdataandlocallyclassdiagramspotquickupdateinlandusestatusrepositoryofhighresolutionremotesensingimage.Thismethodinpremiseofregistrationofremotesensingimageandclassdiagramspotcoordinatedata，firstlyusestheobject-orient

3、edimageanalysismethodtoclassifytheremotesensingimage，andusestheexistingclassdiagramspotdataasprior8knowledgeofclassification，inordertoimprovetheaccuracyofimageclassification，andthenusesimageclassificationresultsandclassdiagramspotdatatojudgethevariationarea，toupdatethevariationarea.Thee

4、xperimentalresultsshowthattheproposedmethodcanaccuratelyupdateclassdiagramspot，andisafeasiblemethodoflandusestatusdataupdate.关键词：遥感影像；地理信息系统；数据更新；面向对象Keywords：remotesensingimage；geographicinformationsystem；dataupdate；object-oriented中图分类号：P208文献标识码：A文章编号：1006-4311（2013）35-0199-030引言8当今时代

5、对基于地理的信息需求量不断增加，如各种规划决策、线路导航、地理信息服务等[1]。这些服务都需依赖GIS数据，尤其是土地利用现状数据，而且要求这些数据具有很高的现势性。因此，如何提高数据更新频率和准确性变得非常迫切。目前，针对GIS数据更新已开展了很多研究并取得了一定的成果[2-4]。万幼川等[2]利用融合的遥感影像进行监督分类，在分类基础上通过对现有地图的叠加来实现地图面状要素的更新；周宁平等[3]利用IKNOS高空间分辨率影像探讨了1：1万比例尺的土地利用现状数据更新；赵敏等[4]利用两期影像间的变化检测结果探讨了地形图的更新。然而现有地理数据更新的研究大多都依赖影

6、像的分类结果，其只利用了影像的光谱特征，受噪声的影响较大。研究表明，利用矢量数据的图斑边界信息对高分辨率遥感影像进行分类，较传统的影像分类准确率能有较大提高[5]。为此，本文提出引入GIS数据参与影像分类，将GIS数据的属性作为一种建立分类的规则，使分类结果更加符合地理数据更新需求。1结合GIS数据和遥感影像的地类图斑更新1.1基本流程本文在基于面向对象影像分类的基础上提出了结合GIS数据与影像的地类图斑更新方法，其基本流程如下：首先，对遥感影像进行必要的预处理，主要包括几何校正和空间配准，使得影像与要更新的GIS数据位于同一坐标系中；然后，通过多尺度分割得到分割像斑

7、，利用GIS数据作为光谱特征、空间特征和几何特征之外的先验知识参与层次分类规则的建立，根据分类规则对分割后的像斑进行分类。导出的分类结果并与要更新图层叠加，建立拓扑关系修改面缝隙和面重叠。然后提取变化区，更新变化区。技术流程如图1所示。1.2地类图斑更新方法81.2.1影像分割面向对象中的多尺度分割法是通过同质性区域合并策略对单个影像对象的空间关系进行均质性和连通性搜寻，查找在阈值范围内光谱特征、形状特征上有着相同或相似的图像对象，并连接相邻的相同或相似像素，得到一个同质或均质量像素集，即影像对象。不同影像对象间有明显的区别属性，分割后得到的影像对象