面向对象的遥感图像分类方法研析——以北京市通州区为例.pdfVIP

面向对象的遥感图像分类方法研究——以 北京市通州区为例 孙源1,2,5 顾行发 1,2,4,5 余涛 1,2, 5 陈江 1,3,5 武佳丽 1,2,5臧文乾1,3,5 1,4,5 魏飞鸣 (1. 遥感科学国家重点实验室, 中国科学院遥感应用研究所, 北京100101; 2. 中国科学院研究生院, 北京 100039; 3. 河南理工大学,河南焦作 454001; 4. 电子科技大学自动化工程学院, 成都 610054; 5. 国家航天局航天遥感论证中心, 北京100101;) 摘 要：近年来，随着大量高质量高分辨率遥感影像的出现，其相关应用迫切需要有效的分类方法。但由于 高分辨率遥感影像本身的一些特点，传统的基于像素的统计特征的分类方法在处理高分辨率影像的分类问 题上难以达到满意的效果。本研究是以SPOT高分辨率影像为数据源，利用面向对象的影像分析方法对其进 行分类。不仅对面向对象的影像分类方法进行详细介绍，还对研究区分类结果进行了精度评估，并将传统 基于像素的分类精度与基于对象信息的分类精度进行对比分析。 结果表明：基于像素的传统影像分类方法具有一定的局限性。而面向对象的分类方法灵活地运用高分 辨率影像的光谱信息，几何信息，空间信息, 充分地利用影像中目标的色调，纹理，几何等属性，因此在 高分辨率遥感影像分类方面更具有优势。同时在一定程度上解决了图像过分割现象，有效抑制了传统影像 分类方法所存在的 “椒盐噪声”现象，可有效区分“同谱异物”，还显著提高了分类精度，具有明显的优越性 和应用前景。 关键词：高分辨率影像；SPOT；同谱异物；面向对象方法 0 ．引言 SPOT-5 于 2001 年 9 月发射升空，2002 年初正式运营。它有着所不可比拟的优势：如 分辨率几乎提高了一个数量级，最高可达 2.5 米；以前后模式实时获取立体像对；在运营性 能上也有了大大的提高；在数据压缩、存储和传输等一系列方面都有了显著的提高。SPOT-5 号卫星上搭载有三种成像装置，除了高分辨率几何装置(HRG)和植被探测器(VEGETATION) 外，SPOT-5 更有一个高分辨率立体成像(HRS)装置。以下用遥感分类方法对 SPOT-5 星的北 京市通州区数据进行分类实验研究。 1．SPOT-5 卫星数据介绍 本文选用的数据为北京通州工业开发区周边居民地的 SPOT-5 2.5m 高分辨率数据，包括 四个波段：B1,B2,B3 以及一个短波红外 SWIR。获取时间为2006 年 10 月中旬。在研究区选 取了一块具有代表性的影像，即包括了信息复杂的居民小区，也包括了不同类型的农用地， 基金项目: 中国科学院知识创新工程重要方向项目: 航天遥感图像仿真模拟关键技术研究 (kzcx2-yw-303). 作者简介：孙源（1987.3-），女，汉族，湖北人，遥感所硕士二年级学生，导师为：顾行发，主要从事定量遥感仿真模型研究。 其研究结果可以为城市规划，精准农业信息提供有价值的参考信息。 2 面向对象的遥感图像分类方法 面向对象分类技术是近年来提出的一种分类算法，与传统的图像处理方法相比，面向对 象的影像分析方法中的基本处理单元是图像对象，而不是单个象素(Baatz and Schäpe, 1999) [5]，分类过程也都是按图像对象进行的。影像对象是数字影像中单个、可分解的实体，可理 解为光谱信息类似的影像象素集合体(Hay et al, 2001) [1] 。这里所指的面向对象中的“对象” 是图像分割后生成的多边形对象，具有明显的空间性，影像对象也可以看成相对离散的空间 模型，内部的象素存在均匀性与离散性，且属性信息不同于背景空间单元，不同的影像分析 目标要求影像对象的大小是不同的，可以通过分割的尺度值来确定。面向对象影像分析技术 的目的是希望基于真实世界中目标物提取影像信息，而且要求目标物具有较高的形状与类别 [2] 一致性，这一要求通过基于象素的技术是很难达到的(Lillesand, 2001) 。 2.1 面向对象的优越性 面向对象解译是基于对象的理念对影像空间和波谱两方面信息的信息提取，采用面向