傳統的基於畫素的遙感影像處理方法都是基於遙感影像光譜資訊極其豐富，地物間光譜差異較為明顯的基礎上進行的。對於只含有較少波段的高解析度遙感影像，傳統的分類方法，就會造成分類精度降低，空間資料的大量冗餘，並且其分類結果常常是椒鹽影象，不利於進行空間分析。為解決這一傳統難題，模糊分類技術應運而生。模糊分類是一種影象分類技術，它是把任意範圍的特徵值轉換為 0 到 1 之間的模糊值，這個模糊值表明了隸屬於乙個指定類的程度。通過把特徵值翻譯為模糊值，即使對於不同的範圍和維數的特徵值組合，模糊分類能夠標準化特徵值。模糊分類也提供了乙個清晰的和可調整的特徵描述。對於影像分類來說，基於像元的資訊提取是根據地表乙個像元範圍內輻射平均值對每乙個像元進行分類，這種分類原理使得高解析度資料或具有明顯紋理特徵的資料中的單一像元沒有很大的價值。影像中地物類別特徵不僅由光譜資訊來刻畫的，很多情況下(高解析度或紋理影像資料)通過紋理特徵來表示。此外背景資訊在影像分析中很重要，舉例來說，城市綠地與某些濕地在光譜資訊上十分相似，在物件導向的影像分析中只要 明確城市綠地的背景為城市地區，就可以輕鬆地區分綠地與濕地，而在基於像元的分類中這種背景資訊幾乎不可利用。物件導向的影像分析技術是在空間資訊科技長期發展的過程中產生的，在遙感影像分析中具有巨大的潛力，要建立與現實世界真正相匹配的地表模型，物件導向的方法是目前為止較為理想的方法。物件導向的處理方法中最重要的一部分是影象分割。
隨著對地觀測任務逐漸精細化，高解析度遙感衛星影像的應用越來越廣泛。這對遙感影像分類方法提出了挑戰。已有的研究表明:基於像元的高解析度遙感影像分類存在明顯的限制。近年來，物件導向影像分析(object-based imageanalysis，obia)在高解析度遙感影像處理中漸露頭角，被認為是遙感與地理資訊科學發展的重要趨勢。本文針對物件導向影像分類(object-based image classification，obic)方法中的若干問題開展研究。主要研究內容與結論包括:
1)模糊遙感影像分割演算法研究
針對當前影像分割演算法應用於模糊影像時產生過渡區物件的問題，設計了過渡區物件識別方法。對簡單地物模糊影像和複雜地物模糊影像進行實驗發現:提出的演算法能夠有效識別過渡區物件。
2)代表地物最佳分割尺度研究
針對多參考物件情況下的地物最佳分割尺度選擇問題，設計了基於物件內部同質性加權的綜合指數評價方法，使得內部同質性較差的物件擁有更高的權值。對比分析了多種加權方法的特點，發現方差同質性加權方法能夠在分割尺度較大時促進綜合評價指數的下降。對不同影像進行建築最佳分割尺度選擇研究發現，不同影像的空間解析度相同時最佳分割尺度也可能不一致。利用spot6影像與worldview影像，在分別多個尺度下進行物件導向分類，結果發現:分割尺度對影像分類精度有重要影響，本文最佳尺度選擇方法有利於目標地物分類精度提高。
3)物件導向的決策樹分類方法研究
實現了適合於引入專家知識的決策樹c4.5演算法以及模糊決策樹fc4.5演算法。設計了基於決策樹的物件導向影像分類實驗流程。
4)物件導向的平原區與高山區遙感影像分類方法驗證
設計物件導向影像分類實驗，驗證該方法在平原地區進行土地利用分類、高山植被提取方面的潛力，並分析其優缺點。
平原地區土地利用分類應用中對比了基於像元的最大似然影像分類方法、物件導向最鄰近距離影像分類方法、常規決策樹物件導向影像分類方法、模糊決策樹物件導向影像分類方法的特點，並進行了精度評價。通過對混淆矩陣分析發現:a)物件導向影像分類在某類地物的適合尺度上，比基於像元方法具有更高的分類精度;b）利用模糊理論改進的模糊決策樹比傳統決策樹方法擁有更好的分類效果與分類精度。廣西善圖科技****
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