(邓媛媛 国土资源遥感 2010.12)面向对象的高分辨率影像农用地分类.pdfVIP

第 期总第 期 国土资源遥感 年 月 日 面向对象的高分辨率影像农用地分类 邓媛媛 巫兆聪 易俐娜 胡忠文 龚正娟 武汉大学遥感信息工程学院武汉 摘要 采用面向对象的影像分类方法结合多尺度分割技术以 影像为实验数据进行农用地的精细自动 分类 首先根据地物大小选择最优分割尺度构建多尺度分割等级网 然后综合利用高分辨率影像的光谱信 息 纹理和形状特征 建立各个对象的特征集 最后 通过目视解译建立隶属度函数 实现地物的分层提取 实验表 明 该方法能有效区分农作物种类 相对于传统的像素级分类方法 该方法明显提高了高分辨率影像的分类精度 且避免了椒盐 噪声的产生 关键词 面向对象 高分辨率影像 多尺度分割 农用地分类 中图分类号 文献标识码 文章编号 了武汉江夏区的农用地自动分类并用野外采样数 引言 据进行精度验证分析评价面向对象方法在农用地 分类中的效果 在农业遥感应用中利用遥感影像准确提取农 用地信息对农业资源调查遥感估产以及灾害监测 研究区概况和数据 等具有重要意义 传统基于像素的分类方法仅依靠 光谱特征提取地物容易造成地物的错分和漏分难 以武汉江夏区为研究区域该区位于东经 以满足实际应用的需要 面向对象的分类方法 北纬之 间 耕地占总面积的 其余主要为山林 果园以 以多尺度分割为基础根据生成的多边形对象的属 及少量的水体建筑物和道路 实验数据源为 性信息 采用模糊逻辑分类方法 实现类别信息的自 动提取 其明显优势是充分挖掘高分辨率影像 年 月 日获取的 影像具有 个多光 的信息 除利用常用的地物光谱特征之外 结合对象 谱波段和 个全色波段空间分辨率分别为 的纹理形状和拓扑关系有效地改善了分类的细化 和 影像成像质量较好实验区晴朗无云 程度提高了分类精度 王海君等利用基于纹理 可假设影像各部分的大气状况基本一致 不对影像 的分割方法对南京市水田信息进行模糊分类提高 进行大气校正 选取农作物多样且典型的 像 了图像的分类精度 等采用面向对象的分 元 像元大小的子区为实验区如图 所示 类方法分析了纹理灰度几何和位置等 个特征 在植被精细分类中重要性选择最有效特征用最邻近 分类器将植被分为林地灌木和草地等显著提高了 分类精度 等用距离法选择 不同对象的最相关特征结合专题图和等辅助 信息对甚高分辨率遥感影像进行城市用地分类改 善