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文檔簡介
1、隨著遙感影像的空間分辨率不斷提高,傳統(tǒng)的基于像素的信息提取技術(shù)已不能很好地提取影像中的土地信息,它產(chǎn)生的專題圖中土地完整性差并且混分、錯(cuò)分現(xiàn)象嚴(yán)重,同時(shí)無法解決“同譜異物”與“同物異譜”的問題。
根據(jù)高分辨率遙感影像的特點(diǎn),本文以對象為最小的操作單元進(jìn)行農(nóng)村地區(qū)土地信息提取,對象通過影像分割得到。針對現(xiàn)有的對象分割技術(shù)在分割過程中出現(xiàn)的精度缺陷與自動化程度低等問題,提出了一種基于多特征數(shù)據(jù)融合與對象合并的遙感影像分割技術(shù),
2、該技術(shù)在影像分割之前進(jìn)行了多特征影像數(shù)據(jù)融合,從原始影像中發(fā)掘邊緣特征、光譜特征、形狀特征并將其融合為一幅影像,融合后的假彩色影像保留了原始圖像的關(guān)鍵特征并增強(qiáng)了邊緣特征,減少了原始影像的數(shù)據(jù)冗余,然后選取適當(dāng)小尺度進(jìn)行面向?qū)ο蠓指?,最后?yīng)用一種融合顏色和空間信息的區(qū)域合并算法將過分割的對象合并。本文的分割方法讓各類地物對象在一個(gè)分割層上自動呈現(xiàn),而現(xiàn)有的對象分割技術(shù)通過建立對象多層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行分割,對比兩種方法分割效果發(fā)現(xiàn),本文方法分
3、割后的土地對象更接近實(shí)際的土地空間形狀大小,同時(shí)避免了多尺度分割在尺度選擇上的主觀性與復(fù)雜性,提高了系統(tǒng)運(yùn)行的實(shí)時(shí)性,減小了操作的復(fù)雜性。
在對象分割基礎(chǔ)上,綜合分析對象的光譜、形狀、紋理等特征,擇優(yōu)后建立分類規(guī)則,再根據(jù)對象的多元優(yōu)化特征應(yīng)用面向?qū)ο蠓诸惼鬟M(jìn)行信息提取。最后,利用Quickbird0.61米高分辨率遙感影像對成都平原某農(nóng)村地區(qū)進(jìn)行了土地信息提取試驗(yàn),試驗(yàn)結(jié)果與精度評價(jià)顯示:土地單元總體精度為92.6%,內(nèi)
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