全斌,李文文

• 1:西安科技大学测绘科学与技术学院

摘要(Abstract)：

无人机影像具有高空间分辨率的特性,在体现地物细节上有着多光谱数据所不具有的优势,同时也使得常规的多光谱影像的信息提取方法并不适用于无人机影像,针对这一问题,面向对象法被应用于高分辨率影像信息提取中;与常规方法相比,面向对象法不仅仅是利用影像的光谱信息,也考虑了影像的纹理、颜色、形状指数等多种要素,大大地提高了高分辨率影像的信息提取精度。但面向对象法涉及要素多,需要对研究区有一定的了解,同时需要建立相应的分类规则。该文分别利用基于光谱分析的阈值法及基于对象的面向对象法,对居民区、丘陵区、水体及混合区进行基础地类信息提取,并从时间及精度2个角度进行对比分析。

关键词(KeyWords)： 无人机影像;多光谱;面向对象法;阈值法;时间;精度

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation):

作者(Author): 全斌,李文文

DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2016.04.022

参考文献(References)：

• [1]李德仁,李明.无人机遥感系统的研究进展与应用前景[J].武汉大学学报:信息科学版,2014,36(5):505-513.
• [2]陈香,王琳,张晔.基于SIFT的无人机遥感影像匹配算法研究[J].测绘与空间地理信息,2013,39(4):106-111.
• [3]BAATZ M,SCHAPE A.Object-oriented and multiscale image analysis in semantic networks[C]//Proceedings of the 2nd International Symposium on Operationalization of Remote Sensing,Enschede,Netherlands,1999:16-20.
• [4]何敬,李永树,鲁恒,等.无人机影像的质量评定及几何处理研究[J].测绘通报,2010(4):22-24.
• [5]汪闽,万其明,张大骞,等.光谱、形状特征结合的多精度图像分割算法与应用[J].地球信息科学学报,2010,12(2):261-268.
• [6]韩思奇,王蕾.图像分割的阈值法综述[J].系统工程与电子技术,2002,24(6):91-94.
• [7]Definiens Imaging GmbH.eCognition user guide[EB/OL].(2002)[2014].http://www.definiensimaging.com/product.htm.
• [8]何少林,徐京华,张帅毅.面向对象的多尺度无人机影像土地利用信息提取[J].国土资源遥感,2013,25(2):107-112.
• [9]鲁恒,李永树,林先成.无人机高空间分辨率影像分类研究[J].测绘科学,2011,36(6):106-108.
• [10]吴波,林珊珊,周桂军.面向对象的高分辨率遥感影像分割分类评价指标[J].地球信息科学学报,2013,15(4):567-573.
• [11]陈云浩,冯通,史培军,等.基于面向对象和规则的遥感影像分类研究[J].武汉大学学报:信息科学版,2006,31(4):316-320.