李斌兵，黄 磊，刘大伟

（武警工程大学 信息工程系，西安710086）

切沟是黄土丘陵区具有线性特征的一类地物，一般由浅沟侵蚀发展而来，具有明显的沟形、宽深1m至数米，横剖面呈V形［1］，在高分辨影像上切沟影像的几何结构和纹理信息比普通影像信息更加丰富，为切沟的提取和识别提供了一定的条件，但实际切沟提取精度和效率并不高，国外学者Knight等［2］利用ASTER影像，提取了热带河流导致形成的冲积沟，其切沟识别精度仅为50%；国内利用遥感影像进行切沟提取和识别的研究开展的不多［3－6］，有学者以东北典型黑土漫岗区为例［3］，结合实地调查，以SPOT 5遥感影像为数据源，基于人机交互方式提取了切沟信息，并分析其分布特征，但没有给出切沟识别的精度。总结分析切沟识别面临的主要挑战有：（1）不同切沟不仅表现在形状、大小不同，而且与不同地表覆盖物镶嵌混合，造成同物异谱、同谱异物的现象广泛存在；（2）影像分割参数的通用性不强，可移植性差，目前分割参数的选择主要依靠经验，结合人工目视解译，需要反复试验来对分割结果进行比较，然后确定最终分割参数。这种方法得到的结果具有较大的主观性，而且是事后评价，不能预先对分割参数选择提供指导，难以保证分割的有效性；（3）能够半自动化选择合适的切沟提取阈值，在执行过程中，降低人为干预，提高阈值选择的客观性。本文以目前切沟识别中的挑战和困难为突破口，试图提出一种基于最优尺度分割和阈值选择的切沟提取识别方法，即目标函数法结合阈值统计优化方法，其意义在于提高切沟识别的精度和自动化水平，为研究和揭示切沟侵蚀机理打下基础。……