苹果龟
摘要：遥感影像的特点之一是具有丰富的纹理特征。 利用遥感影像丰富的纹理特征快速提取建筑物是当前遥感影像信息提取的难点之一。 文章的研究内容包括： (1)图像分割技术。 该方法的特点是简单，提取建筑物位置信息不准确)面向对象的特征提取方法)该方法的特点是可视化程度相对较高，位置精度相对准确。 )3)首先提取建筑物高度信息。 具体方法是根据建筑物阴影信息、太阳高角度信息及建筑物高度信息的关系，计算建筑物的高度信息。
关键词：分割遥感影像技术； 面向对象； 高级信息
中图分类号： TP751文献标识代码： a文章编号： 2095-2945(2020 ) 05-0141-02
abstract:oneofthekldsjsofremotesensingimagesisthattheyhaverichtexturefeaturechtexturefeaturesofremotesensinginstion klyisoneofthedifficultiesinremotesensingimageinformationextraction.theresearchcontentsofthispaperaper。 follows: (1) imagesegmentationtechnology.thekldsjofthismethodisthatitissimpleandeasy， andtheextractionofbuildinglocationinformationisnotveryaccurate.(2) object-orientedfeatureeextractionmethod， thismethodisnxdxhdbyahighdegreeofvisualizationandrelativelyaccuratepositionaccuracy.(theheightinformationofthebuildingisextextion andthespecificmethodistocalculatetheheightinformationofthebuildingaccordingtotherelationshipbetweeentheshadowinformationofthethebuthebubuthebubububutioration thesolarheightangleinformationandtheheightinformationofthebuilding。
keywords :远程传感图像； 分段技术； 对象定向； 高信息
1概述
遥感技术获取必要的信息，不受环境限制，可以在任意气候下进行。 这是遥感的优势。 遥感技术与地理信息技术的结合，可以突出更多的优势，应用于更多的领域。 两者的结合，也是许多学者关注的焦点[1]。 3S技术(GIS技术、GPS技术、RS技术)的结合有更多的优势，可以推广到更多的应用领域(2)。 基于遥感技术的土地利用动态监测的一个目的是提高效率，保证精度。 目前最重要的是在现有技术条件下如何提高自动提取的效率和质量[3]。
2本文的主要研究内容
本论文的研究内容包括：1)图像分割技术。 )2)面向对象的特征提取方法。 )3)建筑物高度信息的初步提取。 )4)实地验证。 通过实地验证未确定的遥感影像信息，保证了信息提取的实际精度。
2.1图像分割技术
图像分割利用图像的不同灰度值等信息将图像分割成多个散斑，并利用不同的操作员提取感兴趣的类别。 这样，同一区域的像素的一些性质是相同的。
2.1.1图像分割原则
图像分割的原则有两个。 (1)基于图像像素的灰度值
根据是否具有连续性进行处理。 像素的灰度值连续时视为同种，否则视为异种。 )基于区域生长法的处理，主要判断所选择的区域内部的像素的灰度值是否具有相似性，如果相邻区域的像素的灰度值具有相似性，则能够合并这些区域的像素进行处理。
2.1.2图像分割的主要方法
图像分割的方法实际上是将数字图像划分为互不相交的区域，其主要方法有灰度阈值法、梯度法、边缘检测法等。
2.2面向对象的特征提取技术
ENVI FX的全名是“面向对象的空间特征提取模块-功能提取”。 它基于图像空间和光谱特征从高分辨率全色图像或多光谱图像数据中提取所需信息。
2.2.1提取前准备
>(1)调整图像的空间分辨率。(2)调整图像的光谱分辨率。(3)组合多源影像数据。(4)空间滤波。
2.2.2 初步分割
通过控制尺度上边界的差异性进而产生多尺度分割。
2.2.3 合并
图像分割会不可避免的错分部分信息，且将同种地类分割多个图斑，此类图斑可以将相邻的同类图斑进行合并。
2.2.4 提取对象特征
本文主要是规则分类法提取对象特征。(1)图像预处理。(2)利用规则分类方法进行分类。首先将植被和非植被信息提取出来。0.03420.4067;1.7151rect_fit来判断房屋还是道路，如果值为1则为建筑物否则为道路。可以利用area去除分类后的细碎的图斑，利用Spatial：elongation，延伸性判断其为正方形还是矩形。第三种规则是去除水泥地。avgband_2>324.3525。建筑物反射率低于水泥地，可以根据波段的像元值来去除水泥地。Spectral：avgband_2(波段2的平均灰度值)。
从图中可以看出我们感兴趣的地物建筑物都已经提取出来。
2.3 建筑物高度信息的提取
2.3.1 经验法
经验方法就是首先测量一些建筑物的高度，然后再测量图像上建筑物的阴影长度，这样就能确定建筑物高度与阴影长度在这个遥感影像上的关系，然后根据这个关系就可以由其他建筑物在该遥感影像上的阴影长度推算出这些建筑物的高度信息。
2.3.2 根据太阳高度角计算
所谓太阳高度角，就是指某个地方的太阳的光线与该地方与地心垂直的地表切线的夹角。
在遥感影像中可以测量出建筑物的阴影长度，建筑物的高度可以用公式h=s*tanα来计算，其中h为建筑物高度，s为建筑物的阴影长度，α为太阳高度角。太阳高度角信息：minSunEl=37.9，maxSunEl=38.0，meanSunEl=37.9。由此可得太阳平均高度角为meanSunEl=37.9，所以可得tanα=0.78。利用DEM数据改正地形原因造成的阴影测量误差：进行坡度分析，得知研究区地势平坦，坡度趋向于零。
如果θ≈0，则，cosθ≈1，sinθ≈0，则，s≈s1。根据坡度分析可以得到研究区域的坡度接近于零，由上述所列公式得出改正后的阴影长度约等于测量的阴影长度。
根据太阳高度角及建筑物阴影计算的建筑物高度见表1。
3 结论
本文通过DEM数据进行了地形分析，利用太阳高度角及建筑物阴影长度和建筑物高度信息之间的关系，计算建筑物高度信息，同时利用不同方法对建筑物平面位置信息进行了提取。这是一种对遥感信息提取的探索，为以后研究遥感影像的信息提取方法提供一种方向。
参考文献：
[1]inton JC. GIS and remote sensing integration for environmental applications. Geography Information Science，1996，10(7)：877-890.
[2]陽松，kddcjl.浅论面向对象的遥感图像的模糊分类[J].科技情报开发与经济，2007，17(8)：236-237.
[3]迷你的菠萝，申京诗，qfdlh，等.动态监测变化信息提取[J].测绘工程，2004，13(1)：17-20.