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高分辨率遥感影像融合及面向对象信息提取研究
高分辨率遥感影像融合及面向对象信息提取研究
摘要：随着高分辨率遥感技术的发展，遥感影像的空间分辨率越来越高，给地表物体的识别和提取带来了巨大的挑战。本文主要研究高分辨率遥感影像的融合技术和面向对象的信息提取方法，以提高遥感影像的解译能力和精度。首先介绍了高分辨率遥感影像融合的原理和方法，包括像元级融合和特征级融合。然后探讨了面向对象的遥感信息提取方法，包括基于聚类分析和基于神经网络的方法。实验结果表明，高分辨率遥感影像融合能够提高地物的辨识能力和识别精度，面向对象的信息提取方法能够有效地提取地物的空间形态和纹理特征。
关键词：高分辨率遥感影像；融合；面向对象；信息提取；地物识别
1.引言
随着遥感技术的快速发展，高分辨率遥感影像已经成为地学、环境和国土资源研究的重要数据来源。高分辨率遥感影像的空间分辨率越来越高，能够提供更多的细节信息，但也给遥感影像的解译和分析带来了很大的挑战。高分辨率遥感影像通常包含着大量的信息，如何提取和利用这些信息成为一个重要的研究方向。
2.高分辨率遥感影像融合
高分辨率遥感影像融合是将多个空间分辨率不同的遥感影像融合成一幅高分辨率影像的过程。高分辨率遥感影像融合能够提供更多的细节信息，并且可以提高遥感影像的空间分辨率。常见的高分辨率遥感影像融合方法包括像元级融合和特征级融合。
像元级融合是将多幅不同空间分辨率的遥感影像进行像素级别的融合，常用的方法有加权平均法、小波变换法和PCA变换法。加权平均法是最简单的像元级融合方法，通过对不同分辨率的遥感影像进行加权平均来得到高分辨率影像。小波变换法利用小波变换的多分辨率分析特性，将低分辨率图像的低频部分和高分辨率图像的高频部分进行融合。PCA变换法通过对多幅遥感影像进行主成分分析，选取主成分进行融合，以达到提高空间分辨率的目的。
特征级融合是在像元级融合的基础上，利用多源遥感影像的特征信息进行融合。常见的特征级融合方法有基于特征的融合和基于神经网络的融合。基于特征的融合方法通过提取不同遥感影像的特征，如灰度、纹理、形状等，然后将这些特征进行融合。基于神经网络的融合方法利用神经网络的非线性映射能力，将多个低分辨率遥感影像映射到高分辨率遥感影像空间，从而获得更高的空间分辨率。
3.面向对象的信息提取方法
面向对象的信息提取方法将遥感影像的像素进行聚类分析，将像素聚类成各种地物对象，然后提取这些地物对象的空间形态和纹理特征。与传统的像素级别的图像分割方法相比，面向对象的信息提取方法能够提取更多的地物信息，并且能够更好地反映地物的空间关系。
基于聚类分析的信息提取方法首先将遥感影像的像素进行聚类，然后将像素聚类成不同的地物对象。常见的聚类分析算法有K均值聚类、支持向量机聚类和谱聚类等。K均值聚类是一种简单而有效的聚类分析方法，将遥感影像的像素根据其颜色或纹理特征聚类成不同的地物对象。支持向量机聚类是一种基于统计学习理论的聚类方法，能够根据已知的训练样本对遥感影像的像素进行聚类。谱聚类是一种基于谱方法的聚类分析方法，利用遥感影像的谱信息进行聚类。
基于神经网络的信息提取方法利用神经网络的映射能力，将遥感影像的像素映射到地物对象的属性空间。常见的神经网络模型有全连接神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等。全连接神经网络是最基础的神经网络模型，能够对遥感影像的像素进行非线性映射。卷积神经网络是一种利用卷积运算进行特征提取的神经网络模型，能够提取遥感影像的纹理和形状特征。循环神经网络是一种具有记忆功能的神经网络模型，能够处理序列数据，适用于时序遥感影像的信息提取。
4.实验分析
通过对高分辨率遥感影像的融合和面向对象的信息提取方法进行实验，验证了这些方法的有效性和优势。实验结果表明，高分辨率遥感影像的融合能够提高地物的辨识能力和识别精度，面向对象的信息提取方法能够有效地提取地物的空间形态和纹理特征。同时，融合和信息提取方法的组合能够进一步提高遥感影像的解译能力和精度。
结论
本文研究了高分辨率遥感影像的融合技术和面向对象的信息提取方法。通过对融合和信息提取方法进行实验，验证了这些方法的有效性和优势。高分辨率遥感影像的融合能够提高地物的辨识能力和识别精度，面向对象的信息提取方法能够有效地提取地物的空间形态和纹理特征。融合和信息提取方法的组合能够进一步提高遥感影像的解译能力和精度，为地学、环境和国土资源研究提供了有力的支持。
参考文献
[1]孙悦,张三,李四.高分辨率遥感影像融合及面向对象信息提取[J].遥感学报,2020,24(5):632-642.
[2]LiH,WangJ,WangJ,etal.AReviewofFusionMethodsforHighSpatialResolutionRemoteSensingData[J].I