面向对象图像识别的地学理解方法的优化与应用

摘要：

近年来,面向对象技术的应用愈加广泛,以适应不同应用目的下不同地物复杂度的图像处理与信息提取要求.本文详细分析了面向对象信息提取方法中存在的问题,提出将传统像元级光谱分类与面向对象信息提取技术相结合,通过最大似然光谱分类和地学统计分析获取图像区域的先验知识,包括不同类型地物光谱混淆情况和图像复杂程度的定性描述等,以反映图像处理与信息提取的难度大小及技术要求,利用预分析获得的知识优化面向对象信息提取技术流程中图像分割参数设置及分类器的构造等,用于克服面向对象方法参数选取的盲目性和结果的多样性.并以SPOT5高分辨率遥感图像为例,通过常规方法和改进方法的对比,证明本试验方法有利于真实地分割地物基元,提高分类精度、效率和训练器性能.

关键词：地学理解、面向对象方法、图像分割、信息提取

所属期刊栏目：12

分类号：P2(测绘学)

资助基金：国家高技术研究发展计划"863"项目2008AA121706;2009AA12Z148;国家自然科学基金40971224

在线出版日期：2011-05-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：863-869