本研究旨在應(yīng)用遙感技術(shù)的衛(wèi)片執(zhí)法對我國國土資源的動態(tài)監(jiān)測,在國土資源的維護利用、管理方面發(fā)揮其重要作用。以江西省贛州市茅店鎮(zhèn)為例,利用遙感分類技術(shù)對2016年和2017年兩年的影像數(shù)據(jù)分別進行監(jiān)督分類和面向?qū)ο蠓诸?提取出變化圖斑,再與基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)庫結(jié)果數(shù)據(jù)進行對比分析,驗證分類的精度,通過實驗數(shù)據(jù)驗證面向?qū)ο蠓诸惐缺O(jiān)督分類精度更高,分類效果更好,為國土資源執(zhí)法部門的監(jiān)察工作提供更有效的技術(shù)支持。

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【部分圖文】：

圖1影像對象層次網(wǎng)絡(luò)圖

多尺度分割是一種從多尺度角度對影像進行分割的技術(shù)，它既能自動生成影像對象，又能將這些對象按照一定的等級結(jié)構(gòu)聯(lián)接起來，從而使分割結(jié)果更加適應(yīng)真實的情況。分割尺度的大小直接決定了多邊形數(shù)量和像元數(shù)量，分割尺度小的對象層中多邊形數(shù)量多，小尺度的對象層置于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)底部；分割尺度大的對象層....

圖2監(jiān)督分類結(jié)果圖

在衛(wèi)星遙感影像上，不同的亮度值和空間變化的差異性，是區(qū)分不同地物的物理依據(jù)。采用監(jiān)督分類方法對前后兩個時相的遙感影像進行分類，分類類別為建筑物、道路、綠地、裸地，分類樣本數(shù)均大于30，分類結(jié)果如圖2所示。3.2面向?qū)ο蠓诸悓嶒?/span>

圖3影像分割結(jié)果圖

影像分割質(zhì)量的影響因子包括均值因子和分割尺度，均值因子又分為光滑度與緊致度、顏色因子與形狀因子兩對參數(shù)。適當(dāng)?shù)姆指畛叨炔粌H能將各類地物清晰地分開，而且不存在過度分割或欠分割的現(xiàn)象。在本次實驗中，選擇的分割尺度為68。為了有效避免顏色的失真現(xiàn)象，顏色因子和形狀因子分別設(shè)置為0.8和....

圖4基于樣本的面向?qū)ο蠓诸?br>
分別對前后兩個時相的兩幅影像完成分割后，影像信息的展示不再是以像元為單位，而是轉(zhuǎn)換為對象。實驗在多尺度分割的基礎(chǔ)上進行分類，可得到不同時期同名點的變化信息。再在面向?qū)ο蠓诸惤Y(jié)果的基礎(chǔ)上，進一步進行目視解樣本對象的選取，得到面向?qū)ο?目視解譯的分類結(jié)果（如圖4）。圖4基于樣本的面....

本文編號：3910157