面向對象分類方法在礦區(qū)地物信息提取中的應用研究——以山西平朔露天煤礦為例.pdf

1、隨著計算機和空間技術的發(fā)展，利用遙感技術具有的宏觀性、周期性、客觀性、時空變化多層性等優(yōu)勢,對煤礦區(qū)域開采情況及周圍環(huán)境變化情況進行動態(tài)監(jiān)測，從而實現(xiàn)礦區(qū)合理開采和環(huán)境保護具有重要意義?，F(xiàn)在遙感影像數(shù)據源越來越豐富，分辨率越來越高，與中、低分辨率的遙感影像相比，高分辨率遙感影像具有更加豐富的幾何特征信息和紋理信息。傳統(tǒng)的遙感影像信息提取技術是在基于像元光譜信息分析的基礎上，對于高空間分辨率影像中地物的形狀、紋理、結構等空間信息利用很少，

2、而面向對象信息提取技術可以很好利用高空間分辨率影像的特點來對地物信息的提取。
　　本文以山西省平朔露天煤礦為例對露天開采區(qū)域開發(fā)情況進行遙感信息獲取。利用中巴資源衛(wèi)星CBERS-02B衛(wèi)星CCD傳感器得到的多光譜遙感影像和HR傳感器得到的高分辨率遙感影像為數(shù)據源。具體工作：對遙感影像做幾何校正、裁剪等預處理，采用IHS、Brovey、Gram-Schmidt等融合方法對CCD影像和HR影像進行融合處理。通過均值、相關系數(shù)、偏差指數(shù)

3、等參數(shù)對上述融合方法比較分析，本文選用Gram-Schmidt融合圖像做后續(xù)處理。然后利用面向對象分類軟件eCognition將融合圖像進行多尺度分割建立分割等級，通過對不同分割尺度的分割結果進行比較，最終將道路、房子、礦區(qū)開采面的分割尺度定為45、90、190，而后對具體分類地物進行光譜、空間等特征的選取，采用模糊分類中的隸屬度函數(shù)分類方法，將地物分為植被、道路、礦區(qū)建筑等六類。最后對分類結果采用生產者精度、用戶精度、總體精度和Kap