隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和遙感技術(shù)的發(fā)展，遙感技術(shù)在社會的各個(gè)方面得到了廣泛應(yīng)用，如對資源、環(huán)境、災(zāi)害、城市等進(jìn)行調(diào)查、監(jiān)督、分析和預(yù)測、預(yù)報(bào)等方面的工作。所以分類作為遙感技術(shù)中的一項(xiàng)最基本的研究，也是遙感技術(shù)運(yùn)用最為廣泛的一項(xiàng)技術(shù)，也相應(yīng)的提出了更高的要求。然而目前主要的分類方法是監(jiān)督分類和非監(jiān)督分類，這兩種方法是基于像元的分類方法，不能有效的利用影像的空間紋理信息。而且基于像元的分類方法還存在著分類結(jié)果出現(xiàn)椒鹽現(xiàn)象的問題，從而導(dǎo)致大量無效破碎圖斑的產(chǎn)生，最終導(dǎo)致分類精度不高。隨后又提出了在此兩種方法的基礎(chǔ)上該進(jìn)的方法，如模糊分類法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類方法和基于決策樹的分類方法等。雖然后述這些方法在一定的程度上提高了分類的精度，但是他們依舊是建立在像元的基礎(chǔ)上，也沒有考慮到對象的空間紋理信息。所以也會出現(xiàn)上述的一些問題（如：椒鹽現(xiàn)象等）。所以傳統(tǒng)的分類方法已不能滿足分類的需求。

所以基于以上這些問題，面向?qū)ο蟮姆诸惙椒☉?yīng)運(yùn)而生，面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ǔ浞掷�用影像的光譜信息、空間幾何信息、紋理信息來進(jìn)行分類。采用多尺度分割算法，采用不同的分割尺度，能夠較好的提取各種尺寸大小的地物。所以運(yùn)用面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ㄌ崛〉乇硇畔⑹牵�能夠�?xì)致的提取出地表所覆蓋的地物種類，并且能夠達(dá)到更高的提取精度，能夠更加準(zhǔn)確的為相關(guān)部門提供數(shù)據(jù)資料，為相關(guān)部門作出決策判斷提供依據(jù)。本文中采用面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ㄅc傳統(tǒng)的基于像元的分類方法相比有一下有點(diǎn)：基于影像多尺度分割得到同質(zhì)像元組成的影像對象，對象內(nèi)部的光譜差異值很小可以忽略其內(nèi)部的信息，從而避免了椒鹽現(xiàn)象的出現(xiàn)，對象之間的區(qū)分同時(shí)考慮了光譜和形狀兩種因子，為分類提供了更多的特征，有效地克服了基于像元分類的一些局限性；多尺度的空間分析，可以滿足不同尺度地物的信息提取要求；模擬人腦的思維方式充分利用影像對象的各種特征，以達(dá)到盡可能高的精度提取地物信息的目的。

本文以四川省樂山市為實(shí)驗(yàn)區(qū)，以全市范圍的中分辨率的TM影像作為研究分析的數(shù)據(jù)源，對樂山市市中區(qū)的TM影像分別進(jìn)行基于像元的監(jiān)督分類和面向?qū)ο蠓诸惙椒ǖ姆诸悾�并將結(jié)果進(jìn)行比較分析，并以此經(jīng)驗(yàn)來完成整個(gè)樂山市的TM影像的面向?qū)ο蠓诸悾�提取出地表的地物信息�?/span>TM影像是典型的多光譜數(shù)據(jù)，共有七個(gè)波段分別是藍(lán)、綠、紅、近紅外、中紅外、熱紅外、短波紅外波段。分類結(jié)果表明，面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ㄔ谶M(jìn)行地表信息提取時(shí)相對于傳統(tǒng)基于像元的分類方法能夠取得較高的精度，并且運(yùn)用面向?qū)ο蟮姆椒ㄝ^好地完成了快速、精確地提取實(shí)驗(yàn)區(qū)的地表信息的目標(biāo)。

pan.baidu.com/s/1eQmUkme