面向?qū)ο蠹夹g在建筑物提取中的應用——以白云區(qū)為例.pdf

1、近年來遙感數(shù)據(jù)信息提取技術發(fā)展迅速，優(yōu)化影像的信息提取技術效率并提升其識別精度成為當前的研究熱點。國內(nèi)外許多研究者就圖像信息提取進行了深入研究，取得了一定的研究成果。遙感信息提取技術是新的遙感信息解譯方法，跟傳統(tǒng)的圖像解譯方法的不同點在于，面向?qū)ο蠓椒ㄒ詧D像分割后的像元集合為分析對象，通過對特征的選擇和提取實現(xiàn)信息的提取。
　　本研究以廣州市白云區(qū)部分地區(qū)作為研究區(qū)，以QuickBird-2數(shù)據(jù)和GF-1數(shù)據(jù)作為基礎，對研究區(qū)的建

2、筑信息進行精確提取，將遙感數(shù)據(jù)的紋理、結構、形狀特征以及目視解譯的經(jīng)驗知識作為依據(jù)，建立規(guī)則特征庫進行信息提取，對信息提取的工作效率有一定提升。在此基礎之上，通過誤差矩陣的方式對分類結果進行精度評價，對相同數(shù)據(jù)源進行方法上和精度上的相互比較，對相同方法進行不同數(shù)據(jù)源進行比較，通過橫向和縱向的比較來論證各種信息提取方法和數(shù)據(jù)源在實際應用中的適用情況，并分析各個方法的優(yōu)勢和不足。
　　最終結果表明：從方法上來說，多尺度分割與構建知識庫

3、的方法對于建筑密度高的地區(qū)，建筑用地信息提取更為有效，與實際值更接近，為面向?qū)ο蠓诸惙椒ㄔ谌斯さ匚镄畔@取的實際項目的運作方面，提供了新的解決方案；從數(shù)據(jù)源上來說，GF-1數(shù)據(jù)的信息提取結果誤差分布更均勻，分類結果的一致性更高，QuickBird-2數(shù)據(jù)更適合小尺度的信息提取研究和應用；從實際應用的角度來說，對于大范圍的遙感監(jiān)測，考慮到經(jīng)濟成本和時間成本（GF-1數(shù)據(jù)單幅寬大，成本低），在 GF-1數(shù)據(jù)源的基礎上，采用基于規(guī)則的面向?qū)ο?/p>