地理信息：提取遥感影像名种特征并综合利用这数能特征进行识别

　　地理信息：提取遥感影像名种特征并综合利用这数能特征进行识别

　　人类认知心理学研究表明，人类对外部景物的感知是一个统一的整体，

　　包括对场景中每个物体的形状、大小、颜色、距高等性质都按照精确的时空方位被完整地感知。

　　人们在目视判读遥感影像时，除感受色调，色相的差别外，

　　还通过形状和位”的用认来获得大量的目标信息，

　　可以说，提取稳定、有效的特征是提高遥感影像自动解译精度的关键，

　　一般认为，遥感影像特征包括影像色调、颜色、形状、大小、纹理、图形、阴影、位置和相关布局，

　　实验表明单纯依赖遥感形像色调或色彩特征进行计算机解译，

　　误判率难以降低，因为计算机自动解译所利用的影像信息量有限，

　　不能全面反映影像中地物的特点。

　　对任何一种解译特征来说，利用波段特征很难区分目标地物，

　　例如利用光诸特征难以区分物理成分相同的南泊与何流、居民住房与工厂厂房。

　　因此，综合提取多种影像特征，对特征“组合优化”,不同特征互为补充，

　　以提高计算机自动解译精度.这将是通地影像自动解译的一个发展方向，

　　对高分辨率卫星影像的自动解译来说，这种方法更具有优势，

　　按照高分辨率卫尼影像特点，

　　分别对影像的目标地物采用低、中、高三个层次进行特征提取和表达，

　　低层次的对象是像元，不同地物的差异通过像元点上地物波段特征表现出来，

　　每个像元对应的数值是该地物波谱特征的表征，提取每类目标地物的波谱特征，

　　通过分类等方法可以将这些目标对象进行重组，

　　构藏以对象为基础的识别单元;

　　中层次主要提取和描述识别目标的形态、纹理等空间特征;

　　高层次主要提取和描述识别目标与相邻地物之间的空间关系。

　　在此基础上，结合利用目标地物的形态纹理空间关系等特征,

　　实现遥感影像目标地物的自动解译。



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