基于Landsat-TM影像的專題信息提取

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1、基于Landsat-TM影像的專題信息提取摘要：本文以沈陽地區(qū)為研究區(qū)，利用光譜信息提取水體、植被，采用基于灰度共生矩陣的紋理量的分類法，通過TM5波段提取灰度共生矩陣和灰度聯(lián)合矩陣，計(jì)算并提取最能反映類別差異的紋理量值將光譜信息混淆的水田、旱田、居民地用分離，得到最終的分類結(jié)果。結(jié)果表明:將紋理特征應(yīng)用于圖像分類中可區(qū)分光譜混淆的地類，光譜與紋理特征結(jié)合得到的分類精度要高于單純光譜的分類精度。關(guān)鍵詞：遙感影像;光譜特征;紋理特征;灰度共生矩陣;分層提取;土地利用Abstract:Basedonthestudyofshenyangare

2、aforusingspectralinformationextraction，water,vegetation,basedongraysymbioticmatrixofthetextureclassification,throughtheTM5bandextractiongraylevelco-occurrencematrixandgray,andjointmatrixextractioncanreflectthedifferencesbetweenvector-valuedtexturecategorywillconfusethepa

3、ddyfields,spectralinformationstructure,separation,withresidentsofthefinalresultsoftheclassification.Resultsshowthat:thetexturecharacteristicswillbeappliedtoimageclassificationcandistinguishtheconfusionofspectralspectrumandtexturefeaturecombination,theclassificationaccura

4、cythanpurespectralclassificationaccuracy.Keywords:remotesensingimage;spectrumfeature;texturefeature;textgray-levelco-occurrencematrix;layeredextraction;land-use引言遙感圖像信息專題特征的提取，需要對TM圖像的光譜信息和紋理信息進(jìn)行綜合分析,以達(dá)到提高影像分類精度的目的[1]。在自然資源調(diào)查中，遙感圖像已成為重要的空間數(shù)據(jù)源，其中TM圖像信息是進(jìn)行土地利用/覆蓋變化動態(tài)監(jiān)測的重要依

5、據(jù)。常規(guī)提取TM圖像信息主要是利用影像的光譜分辨率進(jìn)行的，難以正確區(qū)分光譜易混淆的地物，例如菜地與其他耕地類型。提取TM圖像中易混淆地物信息，可以充分利用影像的空間分辨率及影像上豐富的紋理信為了息來完成信息提取。紋理分析方法在許多領(lǐng)域都有重要的應(yīng)用，吳高洪等[2]9為了提高紋理圖像分割的邊緣準(zhǔn)確性和區(qū)域一致性以及降低分割錯誤率，提出了一種基于小波變換進(jìn)行紋理分割的方法。因此，研究地物在影像上的紋理特征，建立和充分應(yīng)用基于紋理特征的地物分類及信息提取方法，將是今后研究高分辨率遙感影像信息提取的方向之一[3]。圖像分析需要用到影像的灰度和紋

6、理信息，灰度即波譜信息，是最基本的信息，紋理反映了灰度的空間變化情況，它由紋理基元按某種確定的規(guī)律或者某種統(tǒng)計(jì)規(guī)律排列組成。為了能用計(jì)算機(jī)進(jìn)行紋理分析和形成統(tǒng)一的尺度，需將紋理量化，以定量反映紋理信息，形成紋理變量和紋理圖像以便分析[4]。1研究區(qū)概況蘇家屯是沈陽市的九個市轄區(qū)之一，位于沈陽南部，距沈陽市中心15公里，與撫順、本溪、遼陽三市毗鄰。這里氣候適宜，雨量適中，年均氣溫8度，年均降水量700毫米。物產(chǎn)豐富，蘊(yùn)藏著豐富的煤石油天然氣鐵礦石和優(yōu)質(zhì)礦泉水等自然資源。蘇家屯農(nóng)業(yè)發(fā)達(dá)，盛產(chǎn)水稻、玉米，是國家確定的現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)示范區(qū)。本文選擇

7、數(shù)據(jù)源所選取的數(shù)據(jù)是沈陽地區(qū)2001年8月11日TM影像區(qū)的子區(qū)域。根據(jù)沈陽地區(qū)的農(nóng)事歷，選擇10月上旬的遙感資料為宜。2　光譜信息地物的光譜一般是指像素的亮度值，地表的各種地物由于物質(zhì)組成和結(jié)構(gòu)不同而具有獨(dú)特的波譜反射和輻射特性，在圖像上反映為各類地物在各波段上灰度值的差異。地物光譜響應(yīng)特征是多光譜遙感影像地物識別最直接，也是最重要的解譯元素。3紋理特征紋理也是遙感影像的重要信息,它通過色調(diào)或顏色的變化表現(xiàn)細(xì)紋或細(xì)小的紋案，這種細(xì)紋或細(xì)小的紋案在某一確定的圖像區(qū)域中以一定的規(guī)律重復(fù)出現(xiàn)。目標(biāo)地物的紋理特征與航空相片的比例尺和太陽高度角

8、有關(guān)。另外，它反映了影像的灰度統(tǒng)計(jì)信息、地物本身的結(jié)構(gòu)特征和地物空間排列的關(guān)系，是進(jìn)行目視判讀和計(jì)算機(jī)自動解譯的重要基礎(chǔ)[5]。許多研究表明，除了原始影像光譜信息以外，加上紋理信息就可以使分析準(zhǔn)確性和精度提