【摘要】：以北京市部分區(qū)域的QuickBird影像為實驗數(shù)據(jù),運用面向?qū)ο蟮挠跋穹治鍪侄?研究城市建設(shè)區(qū)的自動識別和提取方法。在分析城市建設(shè)區(qū)特征的基礎(chǔ)上,采用在低分辨率影像上粗提取,在高分辨率影像上精提取相結(jié)合的技術(shù),提高提取精度。經(jīng)過與目視判讀結(jié)果的對比,城市建設(shè)區(qū)的識別率達到89.7%,誤判率為27.6%。
【圖文】：

特定尺度空間的量化特征。遙感影像上地物大小反映了實際地物的尺寸特點,除此之外還與影像分辨率有關(guān)。建設(shè)區(qū)一般由大片土地組成,在影像上的尺寸較大。根據(jù)這一特征,可以排除許多小的斑塊。1.4上下文特征任何地理要素之間都不是孤立的,而是相互聯(lián)系的。城市建設(shè)區(qū)一般由在建的建筑組成,這類建筑高度普遍較低,因此周圍陰影的面積也比較校而已經(jīng)建成的高大建筑周圍會產(chǎn)生較大面積的陰影。建成的高大建筑與城市建設(shè)區(qū)在高分辨率影像上的光譜、紋理特征都極為相似。因此,可利用與周圍陰影的關(guān)系這一特征將兩者區(qū)分開。圖2是城市建設(shè)區(qū)和已建成高大建筑的對比。2高分辨率衛(wèi)星影像上城市建設(shè)區(qū)提取方法面向?qū)ο蟮牡匚锾崛∈滓襟E是影像分割,分割結(jié)果的好壞直接影響到提取結(jié)果。最理想的分割結(jié)果是:分割后的多邊形能將要提取目標(biāo)地物的邊界顯示清楚,不會與非目標(biāo)地物混合在同一個對象里面;該目標(biāo)地物可以由一個或多個影像對象組成,但又不能過于零碎。分割尺度的選取十分重要,當(dāng)分割尺度過小時,會造成“過分割”現(xiàn)象。即城市建設(shè)區(qū)被分割成零碎的相鄰對象,不利于充分利用其形狀、紋理、色調(diào)等特征進行提齲而當(dāng)分割尺度過大時,又會造成“欠分割”現(xiàn)象,即城市建設(shè)區(qū)和非建設(shè)區(qū)混合在同一個對象中,自然不利于提齲然而由于城市建設(shè)區(qū)組成成分比較復(fù)雜,其內(nèi)部成分在高空間分辨率遙感影像上的特征差異巨大,在多尺度分割實驗中,僅僅通過調(diào)整分割參數(shù)(包括分割尺度、形狀權(quán)重和顏色權(quán)重)無法獲得理想的分割對象層,不是出現(xiàn)“過分割”,就是出現(xiàn)“欠分割”的情況。這是高分辨率影像上提取城市建設(shè)區(qū)的難點所在。圖2城市建設(shè)區(qū)與已建成的高大建筑物區(qū)對比Fig.2Comparisonbetweenmunicipalconstructionzonesandhighbuild-ups圖1典型城市

刑崛６釮狽指畛叨?過大時,又會造成“欠分割”現(xiàn)象,即城市建設(shè)區(qū)和非建設(shè)區(qū)混合在同一個對象中,自然不利于提齲然而由于城市建設(shè)區(qū)組成成分比較復(fù)雜,其內(nèi)部成分在高空間分辨率遙感影像上的特征差異巨大,在多尺度分割實驗中,僅僅通過調(diào)整分割參數(shù)(包括分割尺度、形狀權(quán)重和顏色權(quán)重)無法獲得理想的分割對象層,不是出現(xiàn)“過分割”,就是出現(xiàn)“欠分割”的情況。這是高分辨率影像上提取城市建設(shè)區(qū)的難點所在。圖2城市建設(shè)區(qū)與已建成的高大建筑物區(qū)對比Fig.2Comparisonbetweenmunicipalconstructionzonesandhighbuild-ups圖1典型城市建設(shè)區(qū)Fig.1Typicalmunicipalconstructionzones

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本文編號：2577832