高分辨率遥感影像的多层次规则地物提取方法

本文探讨了"利用规则进行高分辨率遥感影像地物提取"这一主题，发表于2012年6月的《武汉大学学报·信息科学版》第37卷第6期。面对高分辨率遥感影像中复杂且多变的地物提取挑战，作者提出了一种创新的方法，即基于多层次规则的面向对象地物提取策略。 首先，该方法改进了传统的基于区域生长的影像分割技术。传统方法依赖于种子点的选择，但作者通过采用小区域内全局最优策略，避免了手动种子点的繁琐设置，从而简化了初始化过程。这种方法有助于更好地把握地物的连续性和空间结构，提高了分割的准确性和效率。 接着，作者将影像分割的结果视为地物提取的基本单元，通过对典型地物的特征选择和提取，如光谱、纹理和形状等，构建出针对这些特征的多层次提取规则。这种规则网络的设计允许处理不同类型的地物信息，增强了提取的灵活性和精度。 通过层次规则网络推理，该方法能够有效地提取地物，尤其是在高分辨率影像中，纹理和空间关系的重要性得到了充分考虑，使得提取精度达到了87.1%，这在当时是相当高的成绩。这种方法的引入，对于解决高分辨率遥感影像中的复杂地物识别问题具有重要意义，也为后续的地物提取研究奠定了基础。 关键词包括高分辨率遥感影像、影像分割、面向对象影像分析、地物提取和多层次规则，这些关键词揭示了论文的核心研究内容和方法论。整体而言，本文提供了一种实用且有效的地物提取策略，对于遥感数据分析和地理信息系统（GIS）应用具有很高的实用价值。