谢家丽，颜长珍，宋 翔

(中国科学院寒区旱区环境与工程研究所沙漠与沙漠化重点实验室，甘肃兰州 730000)

在人类生产和生活活动对土地资源的空间分布、质量和数量的强烈影响下，人工表面具有极强的动态性［1］。实时提取人工表面信息，对土地资源管理以及生态环境评价具有重要意义。但是传统的外业实地调查很难快速获取大面积的实时信息。遥感技术凭借探测周期短、现时性强、可大面积同时观测的优势，已成为地物定性、定量探测的重要手段，为地球资源监测提供了大量的数据支持［2－3］。随着遥感技术的进步及其应用的深入，遥感专题信息的提取方法也在不断革新，经历了目视解译、自动分类、光谱特性的信息提取、光谱空间特征的专题信息提取、面向对象分类以及多尺度分类［4－8］等多个阶段。目前除地物光谱特征外，人们越来越注重影像的空间特征如纹理和形状与地学辅助数据等在信息提取中的作用［9］。Baatz等提出的面向对象的分类方法将影像基于不同波段的权重进行分割，以对象为处理单元，综合纹理、上下文等特征信息，在分类精度和速度方面，与传统方法相比都有显著提高［10－11］。面向对象的分类方法在基于高分辨率影像的各种遥感信息提取中应用广泛［12－13］，而在时间上连续性好、光谱信息比较丰富、获取成本较低的中分辨率影像利用方面存在不足［14］。近年来，一些学者开始中分辨率影像信息提取的研究［15－16］。

人工表面信息的提取一直是影像分类中的难点，在大面积土地覆盖信息提取中更是如此。……