简介:本文以平朔露天煤矿作为研究区域,利用不同空间分辨率的Landsat~8、Spot~5和WorldView-2多源遥感数据并基于eCognitionDeveloper软件进行多尺度分割,研究矿区不同地物类型的尺度特征,并利用影像的亮度均值标准差随分割尺度的变化曲线来确定各地物的最优分割尺度。结果表明:30m分辨率Landsat-8影像适宜在分割尺度为8时提取大尺度的矿区破坏土地、复垦土地和工业用地;10m空间分辨率的Spot-5影像在分割尺度值为85时整体效果最佳,能够提取建筑物、耕地、复垦植被等多数矿区典型地物类型;1.8m高分辨率WorldView-2影像在分割尺度为220时分割效果最佳,耕地和高、低植被覆盖区域能够快速提取,从而为提取不同属性矿区地物时选择适宜的影像分辨率与对象尺度提供参考依据,最终达到快速、精确提取地物信息的目的。
简介:居民地的解译是遥感信息提取技术中的难点之一,居民区域是由建筑物、道路、绿地、空地、水域、阴影等多种地物类型相互延续、相互交错而成的复杂的有机混合体,使其光谱特征成为地表各种地物中最复杂的一种。因此,通过对居民地特征进行详细的分析,针对SPOT2.5米数据,选择密云区作为示范区域,研究基于遥感影像纹理信息和类间相关关系,结合面向对象的分类方法,对居民地信息进行自动提取。其中,通过提取遥感影像的纹理信息,提高居民地内部各地类的界线区分,降低其他土地利用类型内部的界线;并利用居民地内部各类之间的相关关系,建立基于类间层次关系和语义组体系方法,研究形成居民地自动分类规则,达到居民地的自动提取,本方法提取的面积精度可以达到89.5%,可适用于较大范围内高分辨率数据的居民地信息自动提取。