王亚娟,马要中

(1.中国矿业大学(北京)土地复垦与生态重建研究所，北京 100083；2.河南理工大学，河南 焦作 454000)



基于FbSP optimizer分割工具下的矿区土地利用分类研究
——以济宁2号矿区为例

王亚娟1,马要中2

(1.中国矿业大学(北京)土地复垦与生态重建研究所，北京 100083；2.河南理工大学，河南 焦作 454000)

影像分割是分类的基础，分割结果的好坏直接影响分类结果的精度。该文基于一种通过训练过程和模糊逻辑分析，确定最优分割参数的分割工具——Fuzzy-based Segmentation Parameter optimizer (FbSP optimizer)来确定分割参数，并借助面向对象分类软件eCognition，以高分2号影像为基础，进行矿区土地利用的分类研究。结果表明，利用该工具不仅可以快速确定土地的最优分割尺度，同时结合eCognition，可较高精度地对土地利用进行分类。

FbSP optimizer；eCognition；高分辨率影像；土地分类；济宁

0 引言

随着遥感技术的发展，高分辨率影像的应用越来越广泛，由于其包含丰富的光谱与纹理信息，使之在地物提取上更为有利。为了充分利用其空间信息，实现地物的精确分类，面向对象的方法应运而生[1]。面向对象信息提取包括影像分割和信息提取2个模块，影像分割是信息提取的基础，信息提取是基于分割得到的影像对象而进行的。所谓“影像对象”，是指通过多尺度影像分割生成的同质目标[1]。目前应用最多的分割方法是通过eCognition来实现的多尺度分割方法。eCognition是全球第一个基于对象，模仿人类思维进行影像综合智能分析和信息提取的专业遥感软件系统，具有模糊逻辑分类、模型化、复杂语意分析及整合多源数据等功能。……