高分辨率遥感影像信息提取：面向对象方法与eCognition在耕地识别中的应用

"面向对象的高分辨率遥感影像信息提取技术在耕地提取中的应用" 这篇科研文章探讨了在遥感领域中，如何利用面向对象的方法来高效地从高分辨率遥感影像中提取信息，特别是以耕地提取为例。文章指出，随着高分辨率遥感影像的普及，传统的基于像素的遥感信息提取方法已经无法满足对复杂地物信息的精确识别需求，因为这些方法忽视了地物的形状、几何结构等关键特征。 面向对象的遥感信息提取技术是一种以地物对象而非单个像素为处理单元的方法。这种方法的核心是通过多尺度分割将影像划分为具有相似特征的对象，考虑了地物的完整性，提高了信息提取的精度和效率。文章提到了eCognition，这是一个专门用于面向对象影像分析的软件，它在耕地信息提取中的应用被深入研究，以寻找最优参数配置。 论文进行了实验，比较了使用eCognition基于对象的信息提取方法与传统的分类方法在IKONOS高分辨率遥感影像上的耕地提取效果。结果显示，面向对象的方法在精度上表现出优势，验证了这种方法的有效性。 文章还简要回顾了面向对象信息提取技术的发展历程，最早可以追溯到20世纪70年代，Ketting and Landgrebe提出的ECHO算法是一个里程碑。在20世纪90年代以后，这种技术得到了快速发展，尤其是在eCognition软件的推动下，面向对象的遥感信息提取技术在遥感和地理信息系统（GIS）的集成中发挥了重要作用。 这篇研究强调了面向对象技术在高分辨率遥感影像处理中的优越性，特别是在复杂地物如耕地的识别中。通过优化参数设置和利用eCognition等工具，可以提高遥感信息提取的精度，这对于土地资源管理和农业监测等领域具有重要意义。