面向对象的遥感分类在土地调查的应用

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  摘 要:在数据信息应用的基础上能够有效分析区域土地的利用情况,实现区域自然条件和自然资源及社会经济发展的动态化研究。但是传统意义中的土地调查方式在获取数据资料的时候具有周期比较长和准确程度差等问题,数据和图片等资料的管理及分析方式还较为落后,无法提供及时有效的信息内容,而土地应用情况每年都会出现明显变化,会造成耗资较大的现象。而应用面向对象的遥感分类方式可以更加快速且动态化的获取土地资料,对当前土地调查工作的开展提供必要支持。
  关键词:面向对象;遥感分类;土地调查;应用
  土地资源属于重要的生产资料,是人们生存利用发展的基础内容,土地利用情况和变化不仅对社会经济的发展具有直接影响,也对全球环境的变化情况具有间接影响。及时掌握土地资料相关信息内容,能够为国家的经济规划及具体政策的实施等方面提供依据。常规的土地调查方式包含着地形图和专家目视解释等方式,调查准确程度不高且局限性明显,无法满足当前经济发展的需要,这就需要加强新的调查方式的应用,面向对象的遥感分类方式所具有的实时性及综合性等特点,推动土地调查高效实施。
  一、面向对象的遥感技术
  面向对象的遥感分类首先是对遥感图像数据实施影响分割处理,从二维化的图像信息中有效对图像中景观场景包含着的目标地物的空间形状和组合方式等反映出来。影响的最小单元并不是单个的像素,其属于单个的对象,后续在进行影响分析处理的时候,主要是基于对象实施的。利用决策支持的模糊分类算法,并不是将各个对象实施简单归类处理,而主要是计算得出每个對象都归属于某一类别的概率,使得用户可以根据实际情况及时调整,可以根据最大概率得出分类结果。在构建专家决策支持系统的情况下,确定不同尺度的分类层次,在每一个层次中有效定义对象的形状特征和相邻关系特征等,在对不同特征定义的时候,确定其所具备的权重,构建分类标准,进行影响分类处理。分类的时候,需要首先在较大尺度中明确得出“父类”,之后根据实际感兴趣的内容实施小尺度观察和定义,得出“子类”。在面对像元分类的时候,每个像元中仅仅包含有色彩和光谱等信息内容,面对对象分类中,每个对象都包含着颜色和形状及纹理等信息内容,分类的依据也就比较多,分类也会更加灵活【1】。
  面对对象方式包含着利用对象的多特征和可以利用不同分类尺度得到不同影响对象层等特点,这一方式能够有效对传统分类方式中的缺点加以克服,传统的分类方式主要是在像元级的基础上有效处理的,不同的影响目标在处理的时候,需要在同一个尺度层次中实施,面对对象分类方式,这些特点可以促使影响分类能够有效应用影响的多个信息内容,促使分类结果更加科学合理,可以有效实现高分辨率遥感影像分类的目标【2】。
  二、面向对象遥感技术在土地调查中的应用
  遥感影像通常是我国城市大比例尺土地应用现状图的重要信息来源,传统的航空遥感影像在获取影像的时候,主要是应用胶片的方式实施航模拍摄处理,在相片扫描和地面控制点测量等工作开展的基础上实施内业生产处理。在面对对象遥感技术应用的基础上实施土地调查,观察土地利用情况的时候,使得自动分类的准确程度有效提升的情况下,需要加强对面向对象的遥感技术的实际应用,从而对土地调查中繁多零散的对象加以归类分析处理。
  (一)多尺度分割
  多尺度分割属于面向对象分类的基础,在实验影像分类对象的相关任务进行更加有效的参数设置处理,从而促使其得到具有不同尺度的对象层面,促使其形成对象层次网络体系,在合适的分割参数设置的基础上,加强分类的效果,在反复尝试的情况下,促使分割处理的时候有效满足精细化的要求,尽可能应用最大的分割尺度对不同影响区域实施区分处理,从俄国人获取相关影响对象,在对形状标准满足的情况下利用颜色实施分类处理。由于影像数据中包含着的重要信息内容是属于光谱信息,形状标准的权重在比较高的情况下容易促使分割的结果质量降低【3】。
  (二)多层次和分专题分割
  在土地调查的时候,河流对象相对较大,可以在比较大的尺度中实施分割处理,而不需要对其他比较小的对象加以观察,而居民点和坑塘等对象大小相似,可以在相似尺度中实施具体分类和分割处理,应用原本具备的工矿用地图斑,对影像有效更新处理,明确得出新的工矿用地图斑,最后根据得到的内容实施林地和裸地的分类处理。在有效实施相邻分类方式的基础上有效实施林地和灌木林地等分类处理,如果在调查的时候,采集到的样本不够充分和代表性特点不突出的情况下,就可能会使得调查的结果和实际情况差异明显,存在着较大偏差,会使得分类结果的准确程度降低,在分类处理的时候,也可以根据人类对土地类别的认知关系实施相关隶属度函数优化分类处理,对其相关结合有效编辑,促使其能够满足实际调查的需要【4】。
  在分割分类处理的时候,容易出现一些比较小的错误分类对象,这就可以在具体处理的时候能够有效应用Feature将这些微小图斑进行综合分类处理,在分类实施的最终结果中,促使其正确归属。通常情况下,对象被谁包围也就属于某一个类别,或者边界和某一个类别共边最多的时候,也可以将其归属为某一类。
  (三)分类细化和优化
  在分类的准确程度加以判断的额最主要方式是应用目视判读分类确定分类的合理程度,和稳定精度评价体系融合在一起明确错分和漏分的对象,在对样本有效调整及函数优化等基础上,有效实施实践修改。
  (四)实践核查
  应用面对对象的摇杆分类技术实施遥感影像分类的过程中,和比较有效的目视解释的方式融合在一起,有效对核查结果进行完善,从而确保土地调查过程中得到的范围和形状及地类等相关信息内容具有较高准确性。
  结束语
  面对对象的分类方式和传统的基于像素的分类及目视解释等方式相对比,其本身具有显著的优越性,这一方式可以更加灵活地应用地物自身具备的几何信息内容和结构信息内容,其最重要的是能够融合人自身的思维,从而构建相关知识库,在这一过程中提升分类的准确程度,为不同地物分类的具体实施提供必要参考依据。在面向对象分类方式实施的时候,其可以有效提供光谱和空间关系等多种特征进行分类,但是对于一些影像和地类而言,应用邻近分类器无法有效选择更加具体代表性特点的样本独享的时候,就需要得到多个特征实施有效分类,其隶属度函数的选择也要具备丰富的经验【5】。在数据库的基础上可以提升土地利用的标准程度,面对对象的遥感分类方式可以为土地调查工作的开展提供省时省力和高准确程度的先进技术手段,满足当前土地调查任务重和时间紧迫的需要,促使土地调查结果更加符合实际的土地利用情况。
  参考文献:
  [1]姚丽丽.基于面向对象分类方法的地类调查[J].黑龙江科技信息,2016(15):78-79.
  [2]李长龙. 面向对象的沙化土地GF-1遥感分类技术研究[D].中国林业科学研究院,2015.
  [3]胡畅. 面向对象分类方法在四川丘陵区森林分类中的应用研究[D].四川农业大学,2015.
  [4]陈辉煌. 基于面向对象的大比例尺土地利用遥感变更方法研究[D].福州大学,2014.
  [5]洪志佳. 面向对象分类方法在土地利用调查中的应用研究[D].东北大学,2013.
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