基于多尺度分割的煤矿区典型地物遥感信息提取  

Remote Sensing Information Extraction of Typical Surface Objects in a Coal Mining Area Based on Multiple-scale Segmentation

作　　者：侯飞[1] 胡召玲[2] 

机构地区：[1]徐州师范大学测绘学院,江苏徐州221116 [2]徐州师范大学城环学院,江苏徐州221116

出　　处：《测绘通报》2012年第1期22-25,共4页Bulletin of Surveying and Mapping

基　　金：国家自然科学基金项目(41101428);"现代工程测量国家测绘局重点实验室"资助开放课题(TJES1006);徐州师范大学科研平台建设资助项目(09XLS02)

摘　　要：根据煤矿区典型地物类型的特点,研究遥感影像信息提取时面向对象分类方法的最优分割尺度问题。试验结果表明:在适于不同地物提取的最优分割尺度下,充分利用煤矿区影像对象的光谱、形状、纹理以及类间相关等特征,并综合应用隶属函数法和最邻近分类法,能有效地提取出煤矿区地物信息,与最大似然分类法相比,能够较好地消除"椒盐现象",其总体分类精度可提高26.2%。

关 键 词：遥感影像 煤矿区 面向对象分类 多尺度分割 

分 类 号：P23[天文地球—摄影测量与遥感]