高分二号影像数据地物信息提取分割尺度研究
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  • 英文篇名:Research on Segmentation Scale of Information Extraction Based on GF-2 Image
  • 作者:张艺 ; 丁晓光 ; 李苗
  • 英文作者:ZHANG Yi;DING Xiao-guang;LI Miao;Shanxi Earthquake Agency;
  • 关键词:高分二号 ; 地物提取 ; 多尺度分割 ; 面向对象
  • 英文关键词:GF-2;;information extraction;;multi-scale segmentation;;object-oriented
  • 中文刊名:DDYJ
  • 英文刊名:Journal of Disaster Prevention and Reduction
  • 机构:陕西省地震局;
  • 出版日期:2019-03-15
  • 出版单位:防灾减灾学报
  • 年:2019
  • 期:v.35
  • 基金:陕西省地震局启航与创新基金(QC201712)
  • 语种:中文;
  • 页:DDYJ201901001
  • 页数:6
  • CN:01
  • ISSN:21-1573/P
  • 分类号:3-8
摘要
面向对象技术是提取高分辨率影像中地物信息的主流方法,而多尺度分割是面向对象技术的基础与关键,分割尺度的选择将直接影响最终信息提取的精度与质量。借助于eCognition平台,选用高分二号影像数据作为研究对象,采用多尺度分割的面向对象分类方法,充分利用遥感影像几何、纹理、光谱等信息,确定不同地物类别的最优化分割尺度,建立最佳分类规则,较好的提取了目标地物,更在一定程度上提高了分类精度,为震后灾害评估、震中道路快速提取提供技术支持。
        Object-oriented technology is the main method of information extraction based on high resolution image. Image segmentation is the basis of Object-oriented technology and key, its segmentation quality is good or bad,will directly affect the accuracy of information extraction. With eCognition software, this paper uses object-oriented classification technology by multi-scale segmenting to extract information based of GF-2 data. Combining the geometry, texture, spectral characterization and so on,determining the optimal segmentation scale of different ground objects, building classification rule to extract the target objects better, and to improve the classification accuracy to a certain extent. Provide technical support for post-earthquake disaster assessment and rapid extraction of epicenter roads.
引文
[1] Baatz M, Schape A. Multiresolution segmentation:an optimization approach for high quality muti-scale image segmentation[J]. Angewandte Geographische Information Sverarbeitung, 2000, 12(12):12-23.
    [2]陶超,谭毅华,蔡华杰,等.面向对象的高分辨率遥感影像城区建筑物分级提取方法[J].测绘学报,2010, 39(1):39-45.
    [3] Schiewe J, Tufte L, Ehlers M. Potential and problems of multi-scale segmentation methods in remote sensing[J]. GeoBIT/GIS, 2001, 6(01):34-39.
    [4] Laliberte A S,Rango A, Havstd K M, etal. Objectoriented image analysis for mapping shrub encroachment from 1937 to 2003 in southern New Mexico[J]. Remote Sensing of Environment, 2004, 93(1):198-210.
    [5]胡茂莹.基于高分二号遥感影像面向对象的城市房屋信息提取方法研究[D].长春:吉林大学,2016.
    [6]刘肖姬,梁熟能,吴小娟,等.“高分二号”卫星数据遥感滑坡灾害识别研究一以云南东川为例[J].航天返回与遥感,2015,36(4):93-100.
    [7]甘宁.基于多尺度分割方法的地理国情变化检测研究[J].科技咨询,2016, N0.19:101-102.
    [8]袁泽.基于GF-2遥感影像的城镇地物信息提取分割尺度研究[D].乌鲁木齐:新疆大学,2016.
    [9]秦恒光.基于高分辨率影像的信息提取技术的研究及应用[D].北京:中国地质大学,2017.
    [10]马浩然.基于多层次分割的遥感影像面向对象森林分类[D].北京:北京林业大学,2014.
    [11]莫登奎,林辉,孙华,等.基于高分辨率遥感影像的土地覆盖信息提取[J].遥感技术与应用,2005,4:411-414.

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