基于面向对象分类的细小河流水体提取方法研究

以2010年8月和1986年8月横山县TM图像为基础数据源,获取精准水域分布信息并进行动态分析。对2期TM图像进行预处理;创建特征空间WFS,辅助土地利用现状图、地形图、水系图等专题图件进行叠加分析,在WFS中通过全局阈值分割分离出沟谷阴影、植被等背景地物信息,粗提水域分布信息;在此基础上进行LBV变换,并选取适宜尺度执行面向对象分割,优化目标对象识别区;执行SVM监督分类并组合数学形态学开、闭运算对初始全域水体信息提取结果的二值图像进行分类后处理,精确逼近各类水体的水陆界限;依据2期全域水体信息提取结果进行动态分析。结果表明,所用方法能完整、快速地提取出研究区各类型水体的分布信息,准确识别细小河流水体,显著减少对沟谷阴影等背景地物的误判,基本消除椒盐效应;1986年和2010年2期水体提取结果的制图精度和用户精度分别为0.921、0.875和0.913、0.862。