基于高分辨率遥感影像分类的地图更新方法

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第3O卷第2期武汉大学学报·信息科学版VoI．3ONO．2GeomaticsandInformationScienceofWuhanUniversityFeb．20052005年2月文章编号：167l8860(2005)02一O105—05文献标志码：A基于高分辨率遥感影像分类的地图更新方法万幼川宋杨(1武汉大学遥感信息工程学院，武汉市珞喻路129号·430079)摘要：提出了一种在对遥感影像分类的基础&-igg-i-~图更新的方法，讨论了利用高分辨率遥感影像

2、，通过不同空间分辨率和光谱分辨率的影像进行融合，利用合适的高通滤波对影像进行边缘检测·构建一个三层的MIP分类器对影像进行分类，提取城市建筑物与道路信息．并在此分类基础上通过对现有地图的叠加来实现地图的更新。实验结果表明，基于影像融合，利用较少数量的训练样本也能生成具有较高精度的分类图，利用分类结果图进行地图更新能取得令人满意的效果。关键词：影像融合；影像分类；地图更新中图法分类号：TP751；P237．9目前，地图更新一般都是通过对地物发生变表1高分辨率遥感卫星及其遥感器性能参数更的区域进行实地测量、采集

3、数据之后再进行地Tab．1ParametersofHigh-ResolutionSatellitesSensors图数据库更新，该方法最大的缺点是时间周期长。目前，高分辨率遥感影像的出现使得在较小空间尺度上观察地表的细节变化成为可能，通过高分辨率遥感影像来实现对现有地图的更新是一种比较高效的手段。l高分辨率遥感影像及其特点高分辨率的遥感影像通常是指像素空间分辨率在10m以内的遥感影像。它具有如下特点：①影像时间分辨率高，同地区成像时间周期显著缩短，重复轨道周期可缩短在1～3d之内，能较好地满足动态监测对数据

4、源时间分辨率的需求。②影像空间分辨率高，有利于反映土地利用类型2基于高分辨率遥感数据的地图更新的差异，但影像的纹理特征更具变异性，同一地类的光谱特征不稳定。如通过目视可分辨出全色2．1基本流程IKONOS影像中耕地的田埂、居民点内部的绿目前，基于专家知识的人工像片判读仍然是地、水塘等，局部地物特征得到了更好的表现。灾害监测和城市规划应用中的主要技术手段．但③地物的几何结构和信息更加明显，空间信息更随着遥感技术的发展，有着不同空间分辨率和光加丰富，影像地物尺寸、形状、领域地物的关系得谱分辨率的卫星影像对于自动

5、检测城市地区的变到更好的反映。化提供了强有力的支持手段。在以数字形式存储目前，在土地利用领域最为常见的高分辨率遥感影像的基础上进行土地覆盖类型的分类研商业遥感卫星及其参数见表1。究，制作土地覆盖类型专题图，结合高空间分辨率收稿日期：2004—1118。项目来源：国家自然科学基金资助项目(60175022)。维普资讯http://www.cqvip.com1O6武汉大学学报·信息科学版2005年2月的遥感影像对地图进行更新是可行的。本文提出合为基础，结合较为成熟的神经网络技术实现对方法的技术流程如图1所示。特

6、定地物类型的监督分类。首先，将具有高空间分辨率一低光谱分辨率的全色波段影像与高光谱分辨率一低空间分辨率影像的多波段影像进行融合。当空间分辨率较低而光谱分辨率较高的多光谱数据与空间分辨率较高的全色数据融合时，融合后影像的色彩信息主要来自多光谱影像．纹理信息主要来自全色波段影像。影像融合使遥感图像在保证高空间分辨率的同时具有更丰富的光谱信息。其次．确立一个合理的方案，旨在利用遥感数据对目前已存在的地图数据进行更新。鉴于建筑物和道路是城市地图变化最活跃和最重要的两大因素，本文提出的检测方法和实验主要是针对城市的建

7、筑物和道路变化的情况。其具体步骤如下。1)不同分辨率的遥感影像融合。高空间分辨率影像与多光谱影像融合．在保证空间分辨率的前提下，用高光谱影像的光谱信息丰富影像信启、。2)选取用于进行分类的训练样本，构建三层结构的MLP分类器。这里要求所选取的特征要能很好地代表感兴趣的研究目标。图1基于IKONOS数据的地图更新流程3)利用MLP分类器进行监督分类。Fig．1UrbanMapsRevisionProcess2．2．1不同分辨率遥感影像的融合BasedonIKONOSData利用正向和反向的RGB—HIS变换。

8、对不同1)准备工作：收集最新的地图资料；订购对分辨率的遥感影像进行融合。其步骤为：依据高应范围内最新的QuickBird或IKON()S卫星影空间分辨率的全色波段影像对其余多光谱波段的像数据；软件使用CorelDRAW和遥感图像处理影像进行重采样；将重采样后的多光谱影像从软件ERDAS。RGB变换到HIS色彩空间；对全色波段影像与2)卫星遥感影像处理：利用ERDAS软件对变换后的HIS的亮度分量f进行直方图匹配；