面向对象与规则结合的遥感影像分类技术探讨

"面向对象和规则的遥感影像分类方法的研究" 本文主要探讨了一种结合面向对象和规则的遥感影像分类技术，旨在提高光学遥感影像的分类精度和效率。面向对象的分类方法强调将影像分割成具有共同光谱、几何和拓扑特征的对象，而非传统的基于单一像素的分类。这种方法考虑了地物的空间结构和复杂性，能够更好地反映实际地表情况。 在面向对象的分类中，首先进行多尺度分割，这一过程是通过调整分割参数，将影像分割成不同大小和形状的对象，以适应不同地物的尺度特征。接着，建立对象的层次结构，这有助于识别和分析不同级别的地理实体。对象的特征包括光谱特征（如RGB值或NDVI）、几何特征（如面积、形状指数）以及拓扑特征（如对象间的相邻关系）。这些特征的综合分析有助于提高分类的准确性。 然后，通过规则引擎，利用对象及其特征构建分类规则。规则可以基于专家知识或机器学习算法自动生成，例如，如果一个对象的光谱特征与建筑物典型反射率相符，同时其几何特征显示为规则形状，则可能被归类为建筑物。这种规则可以应用于不同的对象层，允许信息在层间传递和合并，从而实现更精细的分类。 文章以北京城市土地利用分类为例，验证了该方法的有效性。通过比较传统像素为基础的分类方法和面向对象的分类结果，表明考虑空间信息的分类方法能显著提升分类性能，尤其是在处理高空间分辨率遥感影像时，如IKONOS和Quickbird等。 此外，文中还提到了其他几种地物空间特征的分类方法，如支持向量机、上下文分类和纹理分类。这些方法进一步利用地物的纹理、形状和尺寸信息，以辅助光谱信息进行分类，从而达到更高的识别精度。尽管这些方法在某些情况下提高了分类效果，但在很多场景下，只有当影像被分割为同质对象时，这些特征才能得到充分利用，从而实现更准确的图像理解。 面向对象和规则的遥感影像分类方法是一种强大的工具，它结合了地物的空间和光谱特性，为遥感数据分析提供了更全面的视角。这种方法不仅有助于解决高空间分辨率影像的分类难题，也为复杂环境下的地物识别提供了新的途径。未来的研究可能会继续深入探索如何优化对象的定义、特征选择以及规则的建立，以进一步提升遥感影像分类的智能化和自动化水平。