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基于高分辨率卫星影像的城市用地信息提取研究

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117
1 108
生产者精度
95. 65%
84. 47%
93. 77%
91. 55%
82. 58%
92. 31%
总精度 = ( 1 000 /1 108) ×100% = 90. 25% Kappa = 0. 874 6
从精度评价中可以看出面向对象分类方法的分类精 度很高 ,达到了 90. 25% ,说明这种方法用于高分辨率遥 感影像信息提取具有较高的分类精度 。
2. 2 定义特征参数与分类
对城市用地信息的提取可以及时准确掌握城市用地 信息变化情况 ,更好地服务于城市规划 、城市交通 、地 籍 调查等 。根据对研究区影像的目视判读 ,结合城市用地 信息提取的现实意义 ,考虑到实际的遥感影像范围 ,主要 进行林地 、草地 、水体 、道路 、城镇用地 、未利用地等 6大类 的提取 。研究区影像如图 2所示 。在多尺度分割的各级 对象上 ,找到各个对象合适的参数 ,对每种地物目标进行 特征定义 ,构建特征语义知识库结构 ,建立类层次结构实 现各种地物的逐级分层分类 [4 ] 。初次分类后 ,仍会有一 些错分的类对象 ,对这些对象重新选择样本及特征参数 进行分类 ,或者手工赋予正确的类别 ,然后再合并各个类 别得到最终分类结果图 (如图 3所示 ) 。
为了改善高分辨率遥感影像的分类精度 ,有研究者 采用面向对象的方法表达遥感影像处理的知识问题 ,利 用对象进行基于规则的推理来提高遥感影像分类精度 , 提出了面向对象的分类技术 。面向对象的分类技术最重
要的特点就是分类的最小单元是由分割得到的对象 ,而 不再是单个像素 ,可以综合利用遥感数据的光谱信息 、纹 理特征 、拓扑关系等多种信息 ,通过对对象的目视识别建 立模糊判别函数来进行分类 [2 ] 。分类后还可以通过建立 对象间的拓扑关系来反映地理实体之间的关系 ,利用 GIS 的空间分析功能挖掘出更深层次的遥感信息 。这样就充 分利用了高分辨率遥感影像的特点 ,提高分类精度和分 类速度 ,从而在城市用地信息提取中逐渐显示出其特有 的应用价值和潜力 。
目前 ,针对遥感图像尤其是高分辨率遥感图像的分 割方法较少 , 发展更有潜力的分割方法将是必然趋势 。 在面向对象的影像信息提取中 ,应该考虑如何更好地将 空间信息 、上下文关系 、各种约束条件加入到分割过程 中 ,探索新的多尺度多层次分割算法 ,使分割的目标更准 确地表达地面实物 ,从而获得更好的分类效果 [ 6 ] 。
2 研究方法
本研究以面向对象技术的 eCognition 软件为研究平 台 ,利用多尺度分割技术与基于模糊逻辑决策专家系统 的面向对象的影像分析方法 ,实现惠州市城市用地信息 提取及精度检验 。在影像预处理的基础上对影像进行多 尺度分割 ,得到不同的分割对象后 ,根据对象的光谱 、空 间特征或两种特征的组合 ,结合使用最邻近法和成员函 数法 ,对影像进行分类 ,从而从影像中提取出城市用地信 息 。技术流程如图 1所示 。
本文通过大量多尺度分割试验对不同尺度地物进行 最优尺度选择 ,在分级分割得到对象的基础上 ,结合使用 最邻近法和成员函数法 ,充分利用对象信息和类间信息 对遥感影像进行分类 ,来完成城市用地信息的提取 。
1 数据预处理
本研究所采用的是惠州市 QuickB ird影像数据 , 4 个 单色波段和 1 个全色波段空间分辨率分别为 2. 44 m 和 0. 61 m ,数据接收时间为 2005年 12 月 17日 ,无云 ,数据
© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved.
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测绘与空间地理信息 2009年
图 2 研究区影像 F ig. 2 The image of research area
图 1 信息提取技术流程 F ig. 1 The techn ica l flowchart of informa tion extraction
2. 1 多尺度分割
多尺度分割是面向对象信息提取的关键技术 ,它直 接影响到信息提取的精度 。影像预处理后 ,对城市用地 信息进行精确的提取 ,首先要对该研究区域进行多尺度 分割 ,生成各种尺度的对象 ,对象是面向对象影像信息提 取的基本单元 ,因此影像对象的生成是研究工作的前 提 [5 ] 。本研究中为了得到最佳的分割参数 ,就多尺度分 割中分割尺度 、颜色 、形状 、紧密度以及光滑度等参数的 设置进行了大量的试验 。在大量多尺度分割试验的基础 上建立了包含 2 个分割层的分割体系 ,分割尺度分别设 为 : 60和 100。色彩因子 、形状因子 、光滑度 、紧致度的权 重值均为 0. 6, 0. 4, 0. 7, 0. 3,对影像进行多尺度的分割试 验 ,形成不同尺度的影像对象 。
人工解译获得地物的信息作为参考图像 ,在参考图像上 随机产生抽样点 ,并且使点数与类别涉及的像元数成比 例 ,然后逐点进行参考类别确定并与计算机分类获得的
结果进行比较 ,进行精度评价 。误差矩阵和精度报告见 表 1。
表 1 面向对象方法的分类结果精度评价 Tab. 1 The accuracy a ssessm en t of cla ssif ica tion results ba sed on object - or ien ted m ethod
4 结束语
本研究采用面向对象的信息提取技术 ,将影像分割 为对象 ,利用对象的多个特征来区分类别 ,用层次方式组 织类 ,可以有效利用高分辨率遥感影像的特点 ,提高分类 精度和分类速度 ,从而在城市用地信息提取中逐渐显示 出其特有的应用价值和潜力 。
面向对象的信息提取技术方兴未艾 ,其技术流程和 方法仍然处于一个尝试阶段 。本研究中对分割尺度的 参数选取 、类层次构建 、对象特征及其参数的设置等都 存在不可避免的主观因素 。如何在分类过程中减少主 观因素的影响 , 是面向对象分类方法中尚待解决的难 题。
图 3 基于对象的分类结果 F ig. 3 The cla ssif ica tion results by object - or ien ted m ethod
3 精度评价
采用面向对象分类方法进行分类结果输出后 ,由于 分类结果和地面实际情况总是存在一定的误差 ,所以必 须进行分类结果精度评价 。目前精度评价最广泛使用 的方法是基于误差矩阵的统计方法 。本研究采用通过
Abstract: Based on object - oriented information extraction technology and using high - resolution satellite image QuickB ird as data source, the method of urban land use information extraction is studied in this paper. The results show that: for the high - resolution im2 ages, the object - oriented information extraction technology has a broader space for development. U sing this technology for urban land use information extraction is feasible and it has high p recision and fast speed. Key words: high resolution satellite image; object - oriented; image segmentation; information extraction; urban land use
第 2期
童 磊等 :基于高分辨率卫星影像的城市用地信息提取研究
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质量较好 ,在整幅影像上选取了 8 621 ×8 333大小的子区 作为研究区 。以惠州市 1 ∶500 地形图为基准 ,对 Quick2 B ird全色和多光谱影像分别进行几何精校正 ,共均匀选取 了 23 个控制点进行校正 , RM S均在一个像元之内 ,符合 精度要求 。针对本研究区 , 分别应用 IHS变换法 、B rovy Transform变化法 、主成分变换法对 QuickB ird全色和多光 谱影像进行融合处理 ,融合后影像空间分辨率为 0. 61 m。 通过对比评价 3种融合结果发现 ,主成分变换法在提高原 多光谱影像空间分辨率的同时 ,能够更好地保留多光谱 影像的光谱特征 ,有利于充分利用影像的光谱和空间信 息进行信息提取研究 [3 ] 。
Research on Urban Land Use Informa tion Extraction Ba sed on H igh - Resolution Sa tellite Image
TONG Lei, ZOU Zheng - rong ( School of Info - Physics and Geoma tics Eng ineer ing, Cen tra l South Un iversity, Changsha 410083, Ch ina)
收稿日期 : 2008 - 10 - 10 作者简介 :童 磊 (1984 - ) ,男 ,湖南汉寿人 ,资源环境遥感专业在读硕士研究生 ,主要研究方向为遥感图像信息提取 。
© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved.
摘 要 :以高分辨率卫星影像 QuickB ird为数据源 ,采用面向对象的信息提取技术 ,对惠州市的城市用地信息提取 进行了研究 。研究结果表明 :对高分辨率影像而言 ,面向对象的信息提取技术有更广阔的发展空间 。利用该技 术进行城市用地信息提取是可行的 ,而且精度高 、速度快 。 关键词 :高分辨率卫星影像 ;面向对象 ;影像分割 ;信息提取 ;城市用地 中图分类号 : TP75 文献标识码 : B 文章编号 : 1672 - 5867 ( 2009) 02 - 0128 - 03

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卫星遥感技术在城市规划中的研究与应用

卫星遥感技术在城市规划中的研究与应用

卫星遥感技术在城市规划中的研究与应用城市是人口聚集、经济活动繁荣的地方，但也存在诸多问题，如环境污染、资源紧张、交通拥堵等。

因此，城市规划对于城市的发展至关重要。

随着科技的不断进步，卫星遥感技术成为了城市规划中的重要手段，可以提供高分辨率、大范围的影像数据，为城市规划决策提供信息支撑，成为了城市规划研究中不可或缺的一部分。

一、了解卫星遥感技术卫星遥感技术是利用人造卫星传输回来的数据，来获取地球表面的影像信息及其相关数据，它具有全面、高精度、多来源等特点。

在城市规划中，卫星遥感技术可以对城市用地、建筑物、交通等方面进行全面、系统、高精度的检测和监测，为城市规划提供相关数据。

二、城市用地分类与监测城市用地分类是城市规划的重要组成部分，而卫星遥感技术可以通过获取高分辨率的卫星影像，从而对城市用地进行分类、监测，并对其发展结构的变化进行研究。

通过对遥感卫星获取的影像数据进行处理与分析，可以将城市用地分为不同类别，比如居住区、商业区、工业区、绿化带、公用设施用地等，从而为规划者提供科学、准确的城市用地现状，有助于整体规划城市的空间格局、合理利用和调配城市资源等，提高城市的可持续发展能力。

三、建筑物分类与量化分析对于城市建筑资源的管理和规划，卫星遥感技术可以实现从小尺度建筑物形态、分布情况，到大尺度的建筑区域结构、城市建设规模的不同维度，为规划决策提供大量的地理空间信息。

在城市规划中，卫星遥感技术可以将卫星图像数据与建筑图形数据进行投影匹配和建筑物边缘检测，提供各种建筑物相关信息，如建筑物高度、建筑物面积、建筑物形状等。

这些信息可以帮助城市规划者评估的城市建筑资源总量、分配情况，并为城市规划提供建筑布局、建筑物规划、历史建筑倡议等重要的方案依据。

四、交通分析与规划在城市规划中，交通网络的合理造成城市的发展和繁荣，而卫星遥感技术可以通过高分辨率的卫星影像获取城市道路、公共交通及其它与交通相关的设施等数据，进而进行分析评估，提供交通网络结构合理性的初步方案，为城市交通规划决策者提供科学、准确的数据支撑。

高分辨率遥感影像城区地物信息提取技术研究

高分辨率遥感影像城区地物信息提取技术研究

中规 则 的制 定要 针 对 不 同的 影 像 和 识 别 目标 具 体
通过以上对高分辨率遥感影像城 区信息提取 技术 的总结 与分 析 ， 下面 给 出面 向对 象遥 感影 像 城
区地 物信 息 提取 技术 思路 的技术 框架 （ 图 １ ． 见 ）
在面 向对象遥感影像城区地物信息提取技 术
术 ， 发遥感影 像智 能解 译 系统 显得 尤 其 重要 和 迫 开 切 。下 面将 根 据 遥 感 影 像 城 区地 物 信 息 的 自身 特 点 ， 点 阐述遥感 技术在城 区地物信息 方面 的应用 。 重
理特征以及与周边地物的关系等信息 ， 过于依赖建
筑 物 自身 的几 何特 征 ， 易 出现识 别错 误 和漏 检测 容 的情 况 ， 中低 层 建筑 物识 别 中由于 遮蔽 阴影 等影 在 响， 效果 较差 。 同时该类 方 法多用 构建 建筑 物模 型
中， 图像 分 割 、 征 提 取 与 目标 识 别 构 成 了 由低 层 特 到高 层 的三 大 任 务 。 目标 识 别 与 特 征 提 取都 以 图
定 制 ， 具备 通 用 性 。而 整 个 过 程包 含 人 工 智 能 、 不 计算 机视 觉 、 式识 别 、 模 数学 模 型建 立等 相关 内容 。
树， 提取 粗 略 的建 筑 物 候 选 区 和 相 对 准 确 的 阴 影 区。通过 计算 相邻 近 阴影 对 象 和 建 筑 物 对 象 的关
系特 征 ， 建立 简 单 的 知识 规 则 ， 从 建 筑 物 候 选 区 可
２ 面 向对 象 遥 感 影像 城 区信 息 提 取
２ １ 面 向对 象遥 感 影像城 区信 息提取 的原理 ．
１ 遥 感 影像 城 区信 息提 取
如何利用高分辨率卫星影像进行城市更新监测

如何利用高分辨率卫星影像进行城市更新监测

如何利用高分辨率卫星影像进行城市更新监测城市更新监测是指利用高分辨率卫星影像技术对城市建筑、土地利用和环境变化等进行实时监测和评估的过程。

随着卫星技术的飞速发展，高分辨率卫星影像已经成为城市更新监测的重要工具。

本文将从数据获取、信息提取和应用案例三个方面探讨如何利用高分辨率卫星影像进行城市更新监测。

一、数据获取高分辨率卫星影像是进行城市更新监测的基础数据，其获取和处理的准确性和及时性对于监测的成果至关重要。

一般来说，高分辨率卫星影像的获取可以通过两种途径，一种是自行购买，另一种是向卫星数据提供商购买。

自行购买需要拥有卫星接收设备和图像处理软件等专业技术条件，成本较高。

而向卫星数据提供商购买可以在几天内获取最新的卫星影像，相对便捷。

无论选择哪种途径，都需要确保数据的准确性和及时性，以满足城市更新监测的需求。

二、信息提取高分辨率卫星影像中蕴含着丰富的城市更新相关信息，如建筑物轮廓、道路网络、绿地分布等。

通过适当的数据处理和分析技术，可以从卫星影像中提取出这些信息，并进行合理的分类和统计，为城市更新监测提供有力的支持。

常用的信息提取技术包括目标检测、面积计算、变化检测等。

其中，目标检测是识别和提取高分辨率卫星影像中的建筑物、道路等重要目标的关键技术。

通过目标检测，可以快速获取城市建筑物的分布情况和空间布局，为城市更新策划提供有力的参考。

三、应用案例高分辨率卫星影像在城市更新监测中有着广泛的应用。

以下将介绍两个具体的应用案例。

首先是城市地块利用状况监测。

高分辨率卫星影像可以提供地块利用的详细信息，包括建筑物类型、面积、高度等。

通过对卫星影像的分析，可以快速了解城市地块的利用状况，并进行统计和分析。

这对于土地规划和城市更新具有重要意义。

例如，某城市规划部门通过对高分辨率卫星影像的分析，发现某些低效用地块被高楼大厦占据，无法充分发挥城市土地资源的利用效益。

基于这一发现，规划部门可以对该地块进行重新规划，并提出相应的城市更新方案，以提高土地利用效率。

基于高分辨率影像土地利用遥感动态监测与分类信息提取方法

基于高分辨率影像土地利用遥感动态监测与分类信息提取方法

基于高分辨率影像土地利用遥感动态监测与分类信息提取方法摘要：本文介绍了基于高分辨率影像的土地利用遥感动态监测与分类信息提取方法，利用遥感技术动态监测土地利用的本质是对图像系列时域效果进行量化，通过量化多时相遥感图像空间域、时间域、光谱域的耦合特征，来获得土地利用变化的类型、位置和数量等内容。

利用遥感技术可以快速、大范围的获得土地利用变化区域，例如建设用地、农业用地、工业用地、交通用地，水体（河道变化）等。

关键字：遥感技术土地利用影像分类动态监测图像分割1.背景随着社会经济的发展，特别是城市建设步伐的加速，城市土地利用每年都在发生明显的变化。

传统的土地利用调查需要花费大量的人力、时间和经费,难以适应土地利用的这种快速变化。

遥感以其覆盖面大、信息更新快、人为干扰因素小等优点已逐渐应用到土地利用变化遥感动态监测中。

我国遥感技术在土地资源调查和监测中的应用始于20 世纪90 年代。

国家土地管理局成立以后，在国务院统一布署下，利用了TM、SPOT等多种遥感数据源，进行目视解译、分析和计算机自动分类制图等组织完成了全国县级土地详查，这一成果为各级政府制定经济建设规划、计划，为农业、工业、水利、能源、交通等各专业部门制定规划、计划提供了可靠的数据资料、为各项土地管理工作提供准确依据，已在经济建设、农业生产和土地管理中发挥了重要作用，也为我国开展土地利用动态监测提供了完整、可靠的本底资料。

1.技术流程和关键技术1.技术流程土地利用变化遥感动态监测是一个工作量比较大的过程，对遥感数据的预处理要求较高，变化信息的发现和变化信息的提取可选择和组合的方法很多，技术含量较高。

下图为土地利用变化遥感动态监测的技术流程。

1.动态监测技术流程1.关键技术遥感动态监测主要涉及图像预处理和土地利用变化信息检测和提取两部分，其关键技术也就主要包括图像预处理方法和土地利用变化信息提取方法。

值得我们注意的是，变化检测方法和信息提取方法不能说哪个绝对的好与坏，只能是根据不同的数据源和不同的应用需求选用适合的方法。