基于面向对象分类技术的雅砻江流域地表信息提取与分析.docx

基于面向对象分类技术的雅砻江流域地表信息提取与分析
随着遥感技术的发展，卫星遥感图像成为获取海量地理空间信息的重要手段。在流域管理与规划中，地表信息的提取与分析是必不可少的一项工作。本论文基于面向对象分类技术，针对雅砻江流域地表信息提取与分析进行研究。
一、研究背景
雅砻江流域位于中国西部，地形复杂，地貌多样，植被资源丰富，但同时也面临着水资源匮乏、土地退化、生态环境破坏等问题。因此，对雅砻江流域地表信息进行综合分析，具有重要的理论和实践意义。
传统的地表信息提取和分类方法往往基于像元或统计学方法，存在分类精度低、非高分辨率遥感影像数据的分类困难、单一特征判别等缺点。而面向对象分类技术，则能够有效地克服这些问题，对于地表信息提取和分类具有较高的准确性和鲁棒性。因此，在雅砻江流域地表信息提取和分类中，应用面向对象分类技术，具有很大的应用前景。
二、面向对象分类技术的基本原理
面向对象分类技术是将遥感影像中的像素聚合为面向对象的图像对象，依据图像对象在空间及光谱特征上的相似性和差异性进行分类的一种方法。其基本原理如下：
1.图像对象的获取：将像素按照一定的规则聚合形成面向对象的图像对象。
2.特征提取：利用对象的形态、结构、纹理、光谱和空间关系等特征，提取与图像分类相关的特征。
3.分类模型构建：依据已有的标注或采用人工解译的方式，构建合适的分类模型。
4.分类过程：将图像对象分类至事先定义的类别中。
三、数据及方法
本研究采用的为2019年5月份全色合成成像（PAN）的高分辨率遥感影像，分辨率为1.0米，遥感影像共五个波段。针对雅砻江流域地表信息提取和分类的需要，本研究主要采用面向对象分类技术进行分析。
本研究的流程如下：
1.影像预处理：对遥感影像进行子图切割、边界扩充处理等步骤，以便后续处理及分类模型构建。
2.图像对象的获取：采用“基于分水岭算法的地物分割方法”，将影像的不同区域分割为不同的图像对象。
3.特征提取：通过对每个分割后的图像对象进行特征提取，构建特征矩阵。
4.分类模型构建：本研究采用最大似然方法进行分类模型构建。
5.分类结果分析：通过对分类结果进行统计和验证，并对分类结果可视化显示，评估分类精度，并与传统方法进行比较验证。
四、结果与分析
在本研究中，针对雅砻江流域的地表信息进行了面向对象分类分析。在分类结果中，水体、植被、建筑等地表信息分类的精度较高，达到了85%以上，而道路、裸地等地表信息分类结果稍差。
本研究结果表明，面向对象分类技术，在地表信息分类方面有着良好的应用前景。同时，针对分类结果的一些不足，还可以进一步优化分类算法及特征提取等方法以提升分类精度。
五、结论
本研究基于面向对象分类技术，对雅砻江流域地表信息进行了提取与分析，实验结果表明，面向对象分类技术能够有效提高地表信息的分类精度，具有重要的应用前景。因此，在雅砻江流域的地表信息提取和分类中，面向对象分类技术是一种非常有效的方法。