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基于面向对象分类的稀土开采区遥感信息提取方法研究
随着经济和科技的发展，稀土元素在现代工业中的应用越来越广泛。然而，稀土元素是地球上一种非常稀缺的资源，因此开发和利用富含稀土元素的矿区成为了当今世界的一个重要问题。遥感技术已经成为了开采稀土矿区的必要手段之一。本文将介绍一种基于面向对象分类的稀土开采区遥感信息提取方法。
一、研究背景和意义
珍稀金属矿产资源是国民经济发展的重要支柱之一，特别是在现代制造业和高新技术的发展中，其关键作用更加凸显。国内外研究表明，遥感技术在发现和评价珍稀金属矿产资源方面具有很大的潜力。遥感技术通过获取大量的遥感数据，可以对矿产资源分布进行广泛的调查，同时对采矿区域的开发和利用提供更加可靠的数据和信息。
在遥感信息提取中，传统的分类方法主要基于像元的分类。但这种方法只能对裸地和覆盖茂密植被的地区进行简单的分类，对于具有复杂地貌和覆盖杂草、灌木等情况的矿区，效果较差。而基于面向对象的遥感分类方法可以更加精细地提取地物信息，运用面向对象分类技术对矿区进行信息提取可以提高分类的准确性，为后续分析和利用提供更加可靠的数据支持。因此，基于面向对象的遥感分类方法成为了研究的热点之一。
二、数据获取和处理
本研究采用的遥感数据为高分辨率卫星影像，采用的分类方法为面向对象的分类方法。在数据获取前，需进行影像预处理，以保证分类精度，同时降低遥感分类中产生的误差和干扰。
影像预处理主要包括以下工作：1）大气校正，即消除感光元件的增益偏移，消除气溶胶和水汽的干扰；2）辐射定标，即把影像数字值转化为实际反射率或辐射亮温；3）几何矫正，即对影像进行镶嵌、配准、修边和投影转换；4）图像去噪和增强，即对影像进行噪声消除、锐化和增强；5）图像分割，即根据像素灰度、纹理和颜色等特征把影像划分为不同的区域。
三、面向对象分类方法
基于面向对象的遥感分类方法是根据地物对象的空间分布和属性特征，将像素点转换为面向对象的信息单元，然后按照这些信息单元的形状、纹理等特征进行分类。本研究采用的面向对象分类方法为“任务-对象-图像分析”（Object-BasedImageAnalysis，OBIA）。
OBIA方法针对像素的尺度性和单元分离等问题，提出了特征鲜明、结构相对稳定、空间关联较强的面向对象，并将其作为基本的信息处理单元。OBIA方法的基本步骤包括：图像分割、对象框架的选择和面向对象特征提取、面向对象规则制定和应用、面向对象分类和精度评价等。
图像分割是将图像中不同区域分割成为若干互不重叠的像元或像素集合，是面向对象分类的第一步。本研究采用基于区域生长的图像分割方法，将图像划分为不同的物体和背景区域。
对象框架的选择和面向对象特征提取是为后续的分类准备工作。对象框架的选择和面向对象特征提取工作包括选取感兴趣区域的对象、筛选重要的特征变量、使用综合特征和形态学过滤等。
面向对象规则制定和应用是指将分类规则应用于每一个对象，判断其属于哪一个类别，并对最终分类结果进行评价。在规则制定和应用中，可采取对影像对象的数学分析或基于已有知识的方法。
四、实验结果分析
通过采用OBIA方法进行矿区信息提取，可以得到较为准确和可靠的分类结果，其中珍稀金属矿保留域、采掘区、采掘后遗留物地以及现场工程设施等信息均能得到有效提取。
为了衡量分类的准确性和精度，需对分类结果进行评价。本研究采用精度评价指标，包括：准确率、召回率、F值、OA等。在本次实验中，通过取样点验证可以得到分类结果的总体准确率是0.93，准确率是0.94，召回率是0.95，F值为0.94，OA为0.92，表明基于面向对象分类方法在实践中有很好的应用前景。
五、结论
通过本研究的实验结果可以看出，基于面向对象分类的稀土开采区遥感信息提取方法在遥感数据处理和分析中具有较好的应用价值。OBIA方法可以解决像素级别分类的复杂性和保证分类的准确性，能够更好地提取稀土开采区的信息，提高了分类的精度和可靠性，为稀土开采区的后续利用提供了更可靠的数据支持。同时，本方法还有较好的应用前景和研究意义，在国内外得到了广泛使用。