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机载激光数据辅助的高光谱遥感影像面向对象分类和精度分析
随着高光谱遥感技术和机载激光雷达技术的不断发展，利用这两种技术进行地物分类和精度分析的研究逐渐受到关注。本文主要介绍机载激光数据辅助的高光谱遥感影像面向对象分类和精度分析的技术方法以及应用实例。
一、技术方法
机载激光雷达可以获取地面高程和三维空间信息，结合高光谱遥感影像可以获得精细的地物特征。在进行面向对象分类时，需要使用图像分割算法将高光谱遥感影像分割为若干个相似的小块，然后根据每个小块的特征提取相应的地物信息。
具体而言，机载激光雷达数据可以提供两种信息：一是地形高程信息，二是地物高度信息。通过这两种信息可以提取出很多地物特征，如树冠高度、建筑物高度、水域深度等。然后根据高光谱遥感影像中各个波段的反射率，可以提取出地物的光谱特征。可以根据这些特征将地物划分为不同的类别，并进行分类。
此外，在进行面向对象分类时还需要考虑到地物间的空间关系。例如，树木通常形成一个集群，建筑物通常分布在城市中心等区域。因此，可以根据机载激光雷达信息提取出地物的空间位置信息，将相邻的地物划分为同一类别。
最终，将各个小块的地物信息整合起来，可以得到一幅整张地图的地物分布情况。通过这种方法，可以获得比传统的像元分类更加精细且准确的地物分类结果。
二、应用实例
以山东省菏泽市为例，利用机载激光数据辅助的高光谱遥感影像面向对象法进行城市地物分类。首先，对高光谱遥感影像进行图像分割，得到一系列小块。然后，将机载激光雷达数据用于提取地物高度信息，并与高光谱遥感影像的光谱信息一起用于分类。同时，还将机载激光雷达数据用于提取地物位置信息，以获得更加准确的地物分类结果。
实验结果表明，机载激光数据辅助的高光谱遥感影像面向对象法可以对城市地物进行精细分类，并且精度比传统的像元分类方法更高。其中，建筑物、树木、水域等分类结果与实际情况相符，表明该方法具有较高的实用性。
三、结论
综上所述，机载激光数据辅助的高光谱遥感影像面向对象分类和精度分析是一种有效的地物分类方法。该方法可以融合高光谱遥感影像和机载激光雷达数据的信息，提取地物的高程、光谱和空间位置等特征，获得更加精细且准确的地物分类结果。同时，应用该方法也为城市规划和管理提供了便利和指导，具有较高的应用价值。