Page 165 - 测绘新技术的理论与实践研究

第五章 多源遥感数据获取技术研究

引入了对“有意义的像素集合”――对象的语义分析，将图像分析从基于数学与

统计的方法，发展成为基于逻辑与启发的分析方法。
与传统的图像分析方法相比，面向对象的图像分析技术能更好地模拟人眼对
地物的认知过程。面向对象分析技术主要有两个特点：①分析单元为“对象”。
在对局部进行分析时，人眼一般是将目标分解成多个在视觉特征上具有内部同质

性的单元；面向对象技术通过分割技术来提取同质性区域—―“对象”，并将“对
象”作为分析单元。②多尺度分析。根据人类视觉认知过程，识别感兴趣目标时，

通常需要从目标局部细节到目标总体特征（形状，大小等）对这个目标进行不同
尺度层次的分析：面向对象技术利用多尺度分割参数的缩放控制“对象”的大小，
来建立感兴趣目标的多尺度模型，为分析目标从细节到总体不同尺度上的特征提
供了实现手段。

（1）光学图像
有学者提出了面向对象的分类方法，结合多尺度区域分割和决策树分类，把
光谱、纹理及上下文信息综合起来用于遥感图像地物提取和识别。也有学者利用

IKONOS 图像进行洪水灾害的评价，采用面向对象的方法，能够应用丰富的光谱、
空间和关系特征提取植被、水体、居民地、道路等地物。还有学者利用新墨西哥
州的航空图像和 QuickBird 图像监测灌木生长变化情况，采用面向对象技术可以
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检测出较小的灌木丛，约 87% 的面积大于 2m 的灌木丛被检测出来。也有研究
者利用高分辨率遥感图像进行 GIS 数据的更新，采用面向对象的多尺度分割技术
实现建筴物等地物数据的提取，采用迭代的分割和分类策略实现地物数据的分类
标注，不仅降低了成本，同时提高了成图的质量。有学者提出一种面向对象的完

全自动化的多尺度影像分割算法 MOSS，辅助森林调查与制图工作。
中国方面，路威详细分析了航空遥感图像上典型面状地物（水体、植被、居
民地）的特性，将 Fouricr 变换和小波变换引入纹理分析中，提出了利用纹理特
征和几何线特征的面向对象分割模型，取得良好的提取效果。有学者基于高分辨

率图像和多光谱图像融合基础上采用面向对象技术对土地覆盖进行分类，通过图
像分割技术实现对象的识别，而通过分类方法实现对象类属性的标注，取得了良

好的效果和较高的精度。某学者采用面向对象的分析方法从 IKONOS 全色影像
上提取河流与道路，首先基于光谱信息进行初次分类，其次基于子目标的线性特
征进行再分类，取得了较好的效果。一些学者将面向对象的分类技术应用到土地

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