面向对象的遥感影像水田信息提取方法研究

面向对象的遥感影像水田信息提取方法研究

王昌满WANG Chang-man；赵俊三ZHAO Jun-san

【摘 要】由于自然灾害的影响，部分地区的水田缺水无法种植水稻，对水田信息的提取不再只是对种植的水稻提取，因此从高分辨率遥感影像中提取水田信息具有非常重要的作用和意义。本文将水田分为有庄稼水田、地膜水田和未种植水田，利用面向对象的方法对水田信息进行提取。论文在利用eCongniton 软件对影像进行多尺度分割，不同的地类采用不同的分割尺度，采用模糊分类的方法，结合影像的光谱、形状、纹理等特征构建水田特征知识库对水田信息进行提取。实验结果表明利用面向对象的方法对水田信息提取有良好的效果。 【期刊名称】价值工程 【年(卷),期】2014(000)005 【总页数】3

【关键词】 面向对象；信息提取；多尺度分割；eCongniton

0 引言

随着要遥感影像分辨率的不断提高，地物的空间信息变得非常丰富，采用传统的基于像元的的光谱信息提取技术已经远远不能满足高分辨率遥感影像信息提取的要求。根据高分辨率遥感影像的特点，Baatz M（1987）等根据高空分辨率影像的特点提出了面向对象的遥感分类方法[1]。Baatz M（2000）等基于异质性最小的原则提出区域合并分割算法，实现了影像对象的多尺度认知模型构建[2]。Hofmann（2001）等使用DEM 作为高程专题层参与影像分割，利用IKONOS 影像提取了建筑物、道路，使建筑物、道路的形状得到了更正确的体现[3]。在国内，面向对象的遥感影像分类方法也取得了很大的进展。黄慧萍