1、高分辨率遙感影像由于具有更新速度快、獲取周期短、地物細(xì)節(jié)豐富等特點(diǎn)，在社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域中有著廣泛的應(yīng)用。傳統(tǒng)的影像提取方法是建立在像元分析的基礎(chǔ)上，在提取高分辨率影像信息時(shí)很少利用地物的形狀、幾何結(jié)構(gòu)等信息，分類(lèi)精度較低、效率不高，而且過(guò)多依賴(lài)人工操作，很大程度上不具備重復(fù)性，從而降低了信息提取精度。
　　 為了更好地實(shí)現(xiàn)高分辨率影像信息的提取與應(yīng)用，本文從對(duì)象的角度提出了多尺度和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)相結(jié)合的分割方法提取最優(yōu)目標(biāo)對(duì)象，以得到高

2、精度的分類(lèi)結(jié)果。與傳統(tǒng)的信息提取方法相比較無(wú)論是影像分析還是思考的角度有著很大的提高與進(jìn)步。本文主要從以下幾方面進(jìn)行了研究：
　　 (1)針對(duì)傳統(tǒng)的分類(lèi)方法提取高分辨率影像時(shí)計(jì)算量大、算法效率低等缺點(diǎn)，本文從面向?qū)ο蟮慕嵌瘸霭l(fā)采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)與多尺度相結(jié)合的方法分割高分辨率影像，該方法選用符合目標(biāo)提取特征的結(jié)構(gòu)元素探測(cè)影像邊緣信息，把探測(cè)得到的不同尺度邊緣信息進(jìn)行熵權(quán)邊緣融合，以得到最優(yōu)分割對(duì)象為影像分類(lèi)奠定基礎(chǔ)。
　　

3、(2)通過(guò)多尺度與數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)相結(jié)合的影像分割方法得到特征對(duì)象，利用具有光譜、紋理等特性的對(duì)象采用多特征的模糊分類(lèi)方法建立各對(duì)象之間的層次關(guān)系，分類(lèi)的過(guò)程首先要在一組多維向量中選擇最優(yōu)的特征，然后使用模糊分類(lèi)器確定不同類(lèi)之間的距離總數(shù)，進(jìn)而采用最鄰近分類(lèi)器進(jìn)行分類(lèi)以達(dá)到較好的分類(lèi)結(jié)果。
　　 (3)本文利用桂林市航測(cè)影像數(shù)據(jù)，選擇建筑物分布密集的區(qū)域作為驗(yàn)區(qū)，運(yùn)用多尺度和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)相結(jié)合的分割方法進(jìn)行試驗(yàn)，得到該實(shí)驗(yàn)區(qū)內(nèi)最優(yōu)地物對(duì)

4、象。試驗(yàn)首先通過(guò)該方法獲取實(shí)驗(yàn)區(qū)內(nèi)各類(lèi)地物的分割對(duì)象，再對(duì)不同地物的光譜、形狀、紋理等信息分析后，構(gòu)建針對(duì)實(shí)驗(yàn)區(qū)地類(lèi)特點(diǎn)的特征空間，并選擇最鄰近分類(lèi)器和模糊分類(lèi)器相結(jié)合的聯(lián)級(jí)分類(lèi)完成建筑物信息的提取，并得到較理想的實(shí)驗(yàn)效果。
　　 與傳統(tǒng)分類(lèi)方法相比，基于對(duì)象的影像提取方法充分利用了地物的光譜、紋理、位置和幾何形狀等信息，避免了基于像元的影像信息提取方法在高分辨率影像提取時(shí)，由于同一地物內(nèi)部異質(zhì)性增加而產(chǎn)生噪聲現(xiàn)象，從而提取了高