基于对象多尺度响应的土地覆盖分类方法研究

项目名称： 基于对象多尺度响应的土地覆盖分类方法研究

项目编号： No.41371361

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 天文学、地球科学

项目作者： 张磊

作者单位： 中国科学院遥感与数字地球研究所

项目金额： 67万元

中文摘要： 目前，土地覆盖遥感分类研究多是基于光谱域、空间域信息分析，提取土地覆盖类型，缺少对尺度域的关注，随着面向对象的技术发展，尺度域特征研究开始引起重视，主要集中于最佳尺度的选择分析，但缺少对不同土地覆盖的尺度变化的机制研究，忽视了尺度推绎过程中纵向的特征利用；土地覆盖分类中多尺度对象没有形成关联，无法进行多尺度土地覆盖分类。本项目提出利用多尺度对象特征分类方法的新思路。基于视觉理论、大脑认知理论，通过影像对象特征、土地覆盖结构、尺度推绎三者相关分析，揭示土地覆盖类型的尺度推绎机制，建立影像对象特征的尺度推绎过程模型，将不同土地覆盖类型的尺度响应的对象特征提取出来参与分类，并提出了多尺度分层分类、合成单层次分类、多尺度组合分类三种途径，以进一步改进和提高土地覆盖分类精度。

中文关键词： 基于对象；多尺度；分割；分类；土地覆盖

英文摘要： The land cover classification of remote sensing researches are mainly based on spectral domain, spatial domain for retrieval of land cover classes recently, there is a little attention on scaling application. With the development of object-oriented techno

英文关键词： object based；multiple scale；segmentation；classification；land cover