面向对象的高分辨率遥感影像湿地信息分层提取

Wetlands Information Automatic Extraction from High Resolution Remote Sensing Imagery Based on Object-oriented Technology

因湿地的类型多样和光谱特征的不确定性,其在高分辨率遥感影像上可人工目视解译,却难以自动化判读。本文在面向对象技术支持下,提出多特征融合的高分辨率遥感影像湿地信息分层提取。该方法首先通过面向对象分割技术转像元为基元,实现光谱相似像元的聚类;然后分析湿地景观格局依存关系和不同类型湿地提取的难易程度,确定提取的先后顺序;再挖掘不同类型湿地的地物光谱、空间形态、空间分布和空间关系等多种属性特征;最后通过分层分类、由易到难构建规则集,逐层融入空间知识,实现高分辨率遥感影像湿地信息自动监测。试验通过高空间分辨率卫星数据对玛纳斯国家湿地公园区进行遥感监测,结果表明,该方法能够快速实现区域范围内湿地信息的自动识别和快速提取,总体分类精度达到了87.5%,Kappa系数超过0.83,基本满足应用的需求,可为应用提供技术参考。