基于规则面向对象的遥感影像分类方法在信息提取中的应用
来源期刊：世界有色金属2020年第7期
论文作者：杨维超
文章页码：281 - 283
关键词：面向对象;影像分割与合并;规则;
摘 要：高空间分辨率遥感数据是遥感技术发展的一个重要方向。高分辨率遥感影像的应用也愈来愈广泛,包括建筑、矿山开采、国土、水利、电力等。但由于其数据量大、信息量丰富、光谱信息复杂,它的处理也成了一个难点。传统的基于像元的遥感分类技术对于高分辨率遥感影像的处理效果不够理想。本文以GEOEYE-1卫星影像为研究对象,采用基于规则的面向对象分类方法某区域用地信息进行提取。在envi的FX模块下,通过反复实验,确定各个区域最优分割与合并尺度,对影像进行多层次分割,通过检测对象的光谱、纹理、形状特征建立提取规则,对用地信息进行提取。研究表明,基于规则的面向对象分类方法分类精度为89.1%,kappa系数0.873,分类精度较高,可为信息提取提供参考。
杨维超
安徽省地球物理地球化学勘查技术院
摘 要：高空间分辨率遥感数据是遥感技术发展的一个重要方向。高分辨率遥感影像的应用也愈来愈广泛,包括建筑、矿山开采、国土、水利、电力等。但由于其数据量大、信息量丰富、光谱信息复杂,它的处理也成了一个难点。传统的基于像元的遥感分类技术对于高分辨率遥感影像的处理效果不够理想。本文以GEOEYE-1卫星影像为研究对象,采用基于规则的面向对象分类方法某区域用地信息进行提取。在envi的FX模块下,通过反复实验,确定各个区域最优分割与合并尺度,对影像进行多层次分割,通过检测对象的光谱、纹理、形状特征建立提取规则,对用地信息进行提取。研究表明,基于规则的面向对象分类方法分类精度为89.1%,kappa系数0.873,分类精度较高,可为信息提取提供参考。
关键词：面向对象;影像分割与合并;规则;
