WORLDVIEW2遥感影像地物识别预研究.doc

WORLDVIEW2遥感影像地物识别预研究【摘要】为了充分利用高分辨率遥感卫星影像对地物进行识别，基于worldview2影像本文提出一种假想，由于高分辨率遥感卫星影像分辨率高，所以希望利用目视解译先将地物进行分类，对每一类地物进行分析，得出可以比较容易将地物区分开来的光谱波段，为以后精准分类提供可靠依据，论文通过实验证明感兴趣区域波段预分析的有效性。 【关键词】地物分类;预分析;遥感卫星影像;worldview2 0.绪论 随着航空航天技术的飞速发展，遥感技术作为一门实用先进的空间探测技术越来越受到人们的重视。特别是遥感技术的日新月异和新型传感器的研制，高分辨率遥感数据的应用也越来越广泛，为众多应用领域提供丰富及时的数据资料。但同时高分辨率遥感影像中所包含的丰富信息并没有被充分的挖掘和利用。快速、精确地识别和提取影像中丰富的地物信息，提高遥感影像专题信息提取的自动化程度，能够快速准确地将遥感数据转化为行业应用需要的专题信息，已成为当前遥感广泛应用的迫切要求和面临的挑战。高分辨率影像具有丰富的空间信息，地物几何结构和纹理信息更加明显，更便于认知地物目标的属性特征，如地物的类型、形状、纹理、层次和专题属性信息等。目前常用的高分辨率遥感卫星包括:SPOTS、QuieBird、IKONOS、GeoEye-l和worldview-l等，这些影像具有丰富的空间结构信息和纹理信息，应用较广泛，但是它们的多光谱波段较少，光谱信息相对较弱。 1.卫星简介 DigitalGlobe公司于2009年10月在美国加利福尼亚州范登堡空军基地成功发射的WorldView-2（简称WV2）卫星是新一代高分辨率遥感卫星，这是全球第一颗高分辨率8波段商业卫星[3]。其运行高度为770公里，除提供四个常见波段外(蓝色波段:450～slonm，绿色波段:510一580nm，红色波段:630-690nm，近红外波段:770-895nm)，还能提供4个新的多光谱波段(海岸波段:400～450nm，黄色波段:585-625nm，红色边缘波段:705-745nm，近红外2波段:860-1040nm)。而且，WorldView-2卫星可以提供0.46米分辨率的全色影像和1.84米分辨率的多光谱影像，其较高的分辨率和丰富的光谱波段将更有利于用户进行信息的提取及精确变化检测和制图的能力。 新的彩色波段说明： （1）海岸波段（400-450）这个波段支持植物鉴定和分析，也支持基于叶绿素和渗水的规格参数表的深海探测研究。由于该波段经常受到大气散射的影响，已经应用于大气层纠正技术。 （2）黄色波段（585-625）过去经常被说成是yellow-ness特征指标，是重要的植物应用波段。该波段将被作为辅助纠正真色度的波段，以符合人类视觉的欣赏习惯。 （3）红色边缘波段（7055-745） 辅助分析有关植物生长情况，可以直接反映出植物健康状况有关信息。 （4）近红外2 波段（860-1040） 这个波段部分重叠在NIR 1波段上，但较少受到大气层的影响。该波段支持植物分析和单位面积内生物数量的研究[4]。 2.选择波段较短的波段1波段2波段3进行试验 利用WV2光谱信息[5]丰富的特点对地面上各种感兴趣地物作出图解分析： 首先，通过目视解译[6]在高分辨力遥感影像中选取多个感兴趣区域（试验中选择了五个区域，分别以红，黄，绿，蓝表示）。 其次，对每个区域进行特征值计算，画出光谱曲线图。 最后，对结果进行分析，看是否达到预先设想的效果。 实验对比: A 对原始影像感兴趣区域划分 B 红色区域 表一 红色区域各光谱最小值，最大值，均值及标准差 根据所统计数据分析得知波段一均值最大，标准差最大，所以波段一包含的信息量最多，可分离性大。 C 绿色区域光谱统计图 D 蓝色区域光谱统计图 表二 绿色区域各光谱最小值，最大值，均值及标准差 根据所统计数据分析得知波段二均值最大，波段一标准差最大，波段二含信息量丰富所以亮度值最大，波段一标准差之最大，故可分离性最大。 表三 蓝色区域各光谱最小值，最大值，均值及标准差根据所统计数据分析得知波段二均值最大，波段一标准差最大，同上。 3.总结 通过对以上各个感兴趣区域进行分析，波段一和波段二适合进行地物区分。故在以后的研究中，针对高分率遥感卫星影像可以预先通过目视划分典型地物种类，然后分析各个小区域中的特征值，通过多种组合区域分析，可以大概得知较容易区分地物的光谱波段。　[科] 【参考文献】 ［１］于辉,徐军.彩色遥感图像目标提取方法研究[J].遥感技术与应用,2003,18(6):388-392. ［２］秦其明.TM图像特征抽取研究[A].中国博士后