基于高分辨率遥感影像的城市建设区提取

发布时间：2020-02-09 14:13

【摘要】：以北京市部分区域的QuickBird影像为实验数据,运用面向对象的影像分析手段,研究城市建设区的自动识别和提取方法。在分析城市建设区特征的基础上,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结合的技术,提高提取精度。经过与目视判读结果的对比,城市建设区的识别率达到89.7%,误判率为27.6%。
【图文】：

特定尺度空间的量化特征。遥感影像上地物大小反映了实际地物的尺寸特点,除此之外还与影像分辨率有关。建设区一般由大片土地组成,在影像上的尺寸较大。根据这一特征,可以排除许多小的斑块。1.4上下文特征任何地理要素之间都不是孤立的,而是相互联系的。城市建设区一般由在建的建筑组成,这类建筑高度普遍较低,因此周围阴影的面积也比较校而已经建成的高大建筑周围会产生较大面积的阴影。建成的高大建筑与城市建设区在高分辨率影像上的光谱、纹理特征都极为相似。因此,可利用与周围阴影的关系这一特征将两者区分开。图2是城市建设区和已建成高大建筑的对比。2高分辨率卫星影像上城市建设区提取方法面向对象的地物提取首要步骤是影像分割,分割结果的好坏直接影响到提取结果。最理想的分割结果是:分割后的多边形能将要提取目标地物的边界显示清楚,不会与非目标地物混合在同一个对象里面;该目标地物可以由一个或多个影像对象组成,但又不能过于零碎。分割尺度的选取十分重要,当分割尺度过小时,会造成“过分割”现象。即城市建设区被分割成零碎的相邻对象,不利于充分利用其形状、纹理、色调等特征进行提龋而当分割尺度过大时,又会造成“欠分割”现象,即城市建设区和非建设区混合在同一个对象中,自然不利于提龋然而由于城市建设区组成成分比较复杂,其内部成分在高空间分辨率遥感影像上的特征差异巨大,在多尺度分割实验中,仅仅通过调整分割参数(包括分割尺度、形状权重和颜色权重)无法获得理想的分割对象层,不是出现“过分割”,就是出现“欠分割”的情况。这是高分辨率影像上提取城市建设区的难点所在。图2城市建设区与已建成的高大建筑物区对比Fig.2Comparisonbetweenmunicipalconstructionzonesandhighbuild-ups图1典型城市

刑崛６釮狈指畛叨?过大时,又会造成“欠分割”现象,即城市建设区和非建设区混合在同一个对象中,自然不利于提龋然而由于城市建设区组成成分比较复杂,其内部成分在高空间分辨率遥感影像上的特征差异巨大,在多尺度分割实验中,仅仅通过调整分割参数(包括分割尺度、形状权重和颜色权重)无法获得理想的分割对象层,不是出现“过分割”,就是出现“欠分割”的情况。这是高分辨率影像上提取城市建设区的难点所在。图2城市建设区与已建成的高大建筑物区对比Fig.2Comparisonbetweenmunicipalconstructionzonesandhighbuild-ups图1典型城市建设区Fig.1Typicalmunicipalconstructionzones

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【共引文献】

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本文编号：2577832