张 煜，陈文龙，魏思奇，叶 松，曹 波

(长江科学院 空间信息技术应用研究所，武汉 430010)



基于区域统计的遥感地物半自动提取

张 煜，陈文龙，魏思奇，叶 松，曹 波

(长江科学院 空间信息技术应用研究所，武汉 430010)

由于遥感影像的复杂性，面状地物的提取存在着一定的难度。区域统计活动轮廓法有着较强的稳定性和适应性，且在一定的概率密度分布下存在着快速的算法。针对交互式操作的特点，提出了一种基于多边形区域统计活动轮廓的面状地物半自动提取方法，并使用最小描述长度法简化面状地物的轮廓。实验结果显示了该方法在面状地物提取问题上的有效性和实用性。

统计活动轮廓；面状地物；区域提取；随机搜索；最小描述长度

1 研究背景

图像分割与目标轮廓提取是遥感信息提取的重要任务之一，常常作为其较低层次的前处理部分，有着广泛的应用价值。汤育红[1]在地理国情普查中，基于遥感影像的地表覆盖分类提取，需要针对不同地物类型对地表影像进行分割，获取不同地物和人文要素的分布；黄俊等[2-3]基于遥感的水土保持监测需要通过遥感分类对不同地物覆盖的逐年变化进行分析，实现测区内水土侵蚀类型、等级、流失面积、覆盖变化等信息的提取。然而，尽管存在着众多的分割提取方法，却没有一个通用的方法来解决所有的图像分割任务，只能针对不同的实际任务设计不同的算法。基于交互式的半自动提取通常被认为是一种充分结合人工目视识别方式实现快速可靠的分类提取方法，是实际遥感处理工作中常采用的有效的操作方法。……