张紫萍，程小凯，李景文

(1.桂林理工大学土木与建筑工程学院广西空间信息与测绘重点实验室，广西桂林541004; 2.陕西省第一测绘工程院,陕西西安710054)

基于分水岭和多尺度分割方法的耕地信息提取

张紫萍1，程小凯2，李景文1

(1.桂林理工大学土木与建筑工程学院广西空间信息与测绘重点实验室，广西桂林541004; 2.陕西省第一测绘工程院,陕西西安710054)

在探讨了分水岭和多尺度相结合的影像分割方法的基础上，研究了高分辨率影像耕地的信息分类以及分类精度评定；重点对影像分类精度进行了分析，在影像分类的过程中，分别采用基于像素的分类方法和基于对象的分类方法，实验结果表明基于对象的耕地分类方法精度远高于传统的分类方法。

高分辨率影像；耕地；信息提取

随着城市化进程的加快，全国耕地面积逐年减少，实时监测和统计全国耕地资源已成为国土管理部门关注的问题。通过遥感影像自动提取耕地信息，可以有效提高耕地资源的监管效率，可为国土管理部门做出决策提供有力依据[1]。为此，国内外众多学者提出了一系列自动提取遥感影像中耕地信息的算法和方法[2-5]，如基于数学形态学的分析方法、纹理特征分析方法、统计分析方法、区域生长方法、分水岭方法等[6,7]。其中，分水岭方法作为一种有效分割影像的方法，主要用于影像检测、形态分析等方面；但采用分水岭方法提取耕地信息是以影像像素为最基本单元，提取过程耗时耗力，提取目标也不纯净。……