圖像分割技術(shù)在遙感影像地物信息自動提取中的應(yīng)用研究.pdf

1、在國土資源調(diào)查或土地利用遙感監(jiān)測的工作中，有時需要從遙感影像中把地物或地類等信息提取出來，以便進行下一步的分析決策使用。如何提取，怎樣保證提取效果就成為擺在相關(guān)工作人員面前的一個重要問題。目前主要依靠人工判讀解譯，但遙感影像數(shù)據(jù)量龐大，單純依靠人工判讀解譯就顯得費時費力。圖像分割技術(shù)是一項關(guān)鍵性的技術(shù)，它是數(shù)字圖像處理的基礎(chǔ)。它可以把圖像中需要的部分提取出來。鑒于上述內(nèi)容，如何把圖像分割技術(shù)更好的應(yīng)用在遙感影像地物信息自動提取中就顯得尤

2、為重要和迫切。本文就是針對這方面的研究。
　　遙感影像的地物信息提取在計算機中屬于計算機視覺領(lǐng)域的圖像識別問題，即圖像分割問題，圖像分割技術(shù)從上世紀中葉發(fā)展至今，解決這類問題一般有三種方法：基于閾值的圖像分割的方法、基于邊緣檢測的圖像分割的方法和基于區(qū)域的圖像分割的方法。鑒于遙感影像自身的一些特點，例如屬性相類似像素基本集中、地物形狀基本呈面狀且有一定的輪廓性等特點，結(jié)合圖像分割算法特點，因為Otsu算法和“分水嶺”算法的分割原理

3、比較適合有一定面積的面狀地物信息識別，而 Canny算法的分割檢測原理比較適合有一定輪廓，且輪廓較清晰的地物信息識別。因此選取Otsu算法、Canny算法和“分水嶺”算法做為本文的實驗算法。通過實驗，以達到從遙感影像中盡可能以小的誤差提取出地物信息的過程，并對整個過程進行逐步分析。具體過程是：采用Visual C++2008開發(fā)工具作為軟件開發(fā)平臺，編制調(diào)試成功三個算法程序，選取有代表性的遙感影像為實驗圖像。首先，用三個算法程序處理實驗

4、圖像，根據(jù)處理后所展現(xiàn)出來的效果進行分析研究。其次，用圖像處理軟件把實驗圖像處理為灰度值形式、圖像增強形式和圖像去噪形式，然后用三個算法程序?qū)μ幚砗蟮膶嶒瀳D像進行處理，并對處理結(jié)果進行分析研究。再次，根據(jù)三個算法的特點，對三個算法采取組合或者先后順序的方法對實驗圖像進行分割處理，并對實驗結(jié)果進行綜合分析研究。
　　最后，經(jīng)過對實驗內(nèi)容和實驗效果進行總結(jié)歸納，得出以下結(jié)論：Otsu算法和“分水嶺”算法基本解決了遙感影像中地物信息的自

5、動提取，效果較理想，通過實驗部分也對這一觀點進行了驗證。而由于遙感影像本身復(fù)雜、噪點多等原因，Canny算法在遙感影像地物信息的自動提取中不太適用。在進行圖像分割前，對原圖進行預(yù)處理，或采用算法組合的方法，可對圖像中地物信息的自動提取產(chǎn)生積極影響。通過實驗也可看出全自動的提取方法總體來說要優(yōu)于人工判讀解譯提取、人機交互式提取和半自動提取?？偟膩碚f，本文通過理論分析并加以實驗驗證，很好的支持了本文的觀點，達到了預(yù)期的效果。實現(xiàn)了遙感影像地