基于面向对象的高分辨率遥感影像目标信息提取.pdf

第 33卷 第 2期 世 界 核 地 质 科 学 V01．33No．2 2016年 6月 World Nuelear Geoscience Jun．2016 DOI：IO．3969／j．issn．1672-0636．2016．02．005 基于面向对象的高分辨率遥感 影像 目标信息提取 吴文欢，于 宏 ，赵英俊 ，陆冬华，伊丕源 (核工业北京地质研究院，遥感信息与图像分析技术 国家级重点实验室 ，北京 100029) [摘要]分析 比较多光谱遥感影像分割任务中应用较多的3种分割算法．得出分形网络演化 (FNEA)方法在影像对象获取 中的优势 明显 。综合考虑 目标地物 的光谱 、形状 、纹理结构等属性特 征，上下文语义特征 ，空间关系特征，辅 以地物 的边缘信息，提取研究区高分辨率遥感影像地物信 息，并对分类结果进行精度评价 ，实验表 明，基于面向对象的FNEA算法在高分辨率遥感影像 目标信 息提取方面具有 良好的应用价值 。 [关键词]面 向对象；信息提取 ；空间关系；精度评价 [中图分类号]TP75 [文献标志码]A [文章编号]1672—0636(2016)02—0091—05 Targetinformationextraction ofhighresolutionremotesensingimage withObject—Oriented WUWenhuan，YUHong，ZHAOYingjun，LUDonghua，YIPiyuan (NationalKeyLaboratoryRemoteSensingInformationandImageAnalysisTechnology，Beijing ResearchInstituteofUraniumGeology，Beijing100029，China) Abstract：Threealgorithmsused inmulti—spectralremotesensing imagesegmentationwereanalyzed， andFractalNetEvolutionApproachwasbelieved tohaveobviousadvantagesinhighresolutionimage segmentation． Spectralproperties，shape，texturestructurewasusedtoextractthetargetinformation withthesemanticfeature，spatialrelation． Theclassificationresultsofhighresolutionremotesensing imagery wasevaluated by the accuracy． Experimentalresults shew thatimage targetinformation extractionbasedonFNEAObject—Orientedhasgoodapplicationvalue． Keywords：0bject—Oriented；informationextraction；spatialrelation；accuracyevaluation 高分辨率 的卫星影像通常指空间分辨率 更加 明显 ，其与周 围地物邻域关系能更好的 优于 5m 的遥感影像 …。随着传感器技术 的 表达和反映，便于认知地物 目标 的属性特征 ， 发展 ，高分辨率遥感影像具有更加丰富的空 但 同时同类地物的内部光谱差异逐渐增大。 间信息 ，目标地物 的几何形状 、轮廓结构也 目前 ，遥感影像分析的方法主要分为基于 [收稿 日期]2016—03—07 [作者简介]吴文欢 (1989一)，男，山东临沂人，助理工程师，主要从事遥感图像处理工作。 E—