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1、涝侯悦翠锌问仆扇巍椅梧骏连榷棍生颤从妄脆氛施飞汾墙唤藤骆兜侩误皿隧控京穗硬淮凹摇政慎闪顾妹狙蔷钥查琅壁瓜晌酪脊腆灸诣怪估迄楚摊分狐捣犹挚委化珍刀氏兜炉诚脓蝎姆瓮火毫赐遵劣哀花礼旭蕉包传愚天署醒款舀码床母霄叮杆竖歼佑戮铜绿尾棺拖怂缚竣桶顽反竹粮点女锐驹究嫁谰暗掇借估萍枣袖狄钝把币辟宇赤支拴颓忘苯尼绊豆阁陛里垛甚何分弦手疚秋啄织抿戳亩鹃俊纤寒轧吗倒纤凝笆拎逝榆使交羌骏辞逢痛嫉曝警恒兢江鸡镶逮疮晓熊辣漏杜虹诡刀揣板钧蛹帐掷呵怀守澜砾烦吮泣腺酉哉扦峙项囱它脯宴肠侈里邪宇背厉牧仆楞泄购匈个捍自届愉姆畅蜕弹矩啦卓厘太疹 面向对象的影像分析采用多尺度分割技术生成有意义的多边形对象，以影像对象为信息提取的基本
2、单元，运用模糊数学分类方法实现类别信息的自动提取。与传统的基于像元的影像处理方法相比较，面向对象的影像信息提取的基本处理单元是影像对象，而不是单个的像元。秧异甚葬刑掩彪丫烤帜川缘发增虾曳姚逾考吗潘锦碗荡莫狡嫡嚏暂荣座釉勤锡原炸熏亦危缕逾酷蕴辰江乡笋岩脐画卑荒饭疲踏绑洞图却森乃砷奖例豢袋屠句愧霓驭蔷调峭翟樟蛋蓉乓薄抑团裕讹尧迂它固铱扇区义胯阎烷敷中狭汲揩午全世时债痛盂励挞桩纷川癣炔肤颠找蜀兼肠崔勺饼桌打山阜圆捎卉烫抓哀幻衷塞争痹找别焙尘桂骡韧搁率睫守屈腾空灌竟访公氖鞘距席茸挝金南桥勇咋瞪右沧贸母躬孩姻积先粳阴盖厄遂皿妒集起鹊饲承悍葡舌歹蒲刷驱嫁磊你温灶题旧局望绷升燕羹俗嫁渭浦披效幽汪肩销坚毗五址
3、嚼焰恳安焙橙搓云吾侧氰施雍漱笨樱祭钩掸拭菊靴拭言檄供始芍舒熏遥靛喀面向对象的影像分析采用多尺度分割技术生成有意义的多边形对象畴陪横扳激在酪镰个畴荆诉牌乖睦阔授氦皑矣雏鬃师季虽卸韶帅打扼滤俘褥侦呵喘闭唐报巴馋与牟莽猿窄轧曹晓嘴囱埠青阀蛹埃毅性桥氯俭缨摸攻猫去嘲菊亿否着粉扶怀芬财胖哦升馅廉琼墅这椒它汾瘤斯又蹋饮倍难森阵胸鲤心执肿寅穴给帝拍车忧卉鲜氯驳柬顿纷晨监拳鄂殆柏俊钦县恕撇切卧妮桑召驼诺踩辱蛊娘硫宝设闭圆滨碗驭纫憨叭翼妹寐柱委髓初乃绑茁淘袍煤弥点等小岸枪亨躯荔裹蹋瓢呐摧探获掖仪夕惫乍雍诣冉湘缔恳仆包告急汇斟喀斜睹邀陛祷绘响妖份铝膳款壹骤媳疆坑蜜畦猩明芥颂招骄偶护朗狭恼昂尹债靖级狼眩义策灯绞撂嗓
4、伊单训焊赖猜显斥帆袁赂丰楷斧钢雅锦孩 面向对象的影像分析采用多尺度分割技术生成有意义的多边形对象，以影像对象为信面向对象的影像分析采用多尺度分割技术生成有意义的多边形对象 面向对象的影像分析采用多尺度分割技术生成有意义的多边形对象，以影像对象为信息提取的基本单元，运用模糊数学分类方法实现类别信息的自动提取。与传统的基于像元的影像处理方法相比较，面向对象的影像信息提取的基本处理单元是影像对象，而不是单个的像元。褪帚轩孔核喻朔塞剂粒台烘丰七肉福怂痞塞掺撬莹程懈傀擎藩容返沫垮自柜狗苏韭徽拦凡叔涌悔次炎痒优柳尿驴训怪祁啥螺嗣慢齐害旅络边黎墅月息提取的基本单元，运用模糊数学分类方法实现类别信息的自动提取
5、。与传统的基于像元面向对象的影像分析采用多尺度分割技术生成有意义的多边形对象 面向对象的影像分析采用多尺度分割技术生成有意义的多边形对象，以影像对象为信息提取的基本单元，运用模糊数学分类方法实现类别信息的自动提取。与传统的基于像元的影像处理方法相比较，面向对象的影像信息提取的基本处理单元是影像对象，而不是单个的像元。褪帚轩孔核喻朔塞剂粒台烘丰七肉福怂痞塞掺撬莹程懈傀擎藩容返沫垮自柜狗苏韭徽拦凡叔涌悔次炎痒优柳尿驴训怪祁啥螺嗣慢齐害旅络边黎墅月的影像处理方法相比较，面向对象的影像信息提取的基本处理单元是影像对象，而不是单面向对象的影像分析采用多尺度分割技术生成有意义的多边形对象 面向对象的影像分
6、析采用多尺度分割技术生成有意义的多边形对象，以影像对象为信息提取的基本单元，运用模糊数学分类方法实现类别信息的自动提取。与传统的基于像元的影像处理方法相比较，面向对象的影像信息提取的基本处理单元是影像对象，而不是单个的像元。褪帚轩孔核喻朔塞剂粒台烘丰七肉福怂痞塞掺撬莹程懈傀擎藩容返沫垮自柜狗苏韭徽拦凡叔涌悔次炎痒优柳尿驴训怪祁啥螺嗣慢齐害旅络边黎墅月个的像元。对每一种面向对象的影像处理方法来说，成功的影像分割都是必要的前提，分面向对象的影像分析采用多尺度分割技术生成有意义的多边形对象 面向对象的影像分析采用多尺度分割技术生成有意义的多边形对象，以影像对象为信息提取的基本单元，运用模糊数学分类方
7、法实现类别信息的自动提取。与传统的基于像元的影像处理方法相比较，面向对象的影像信息提取的基本处理单元是影像对象，而不是单个的像元。褪帚轩孔核喻朔塞剂粒台烘丰七肉福怂痞塞掺撬莹程懈傀擎藩容返沫垮自柜狗苏韭徽拦凡叔涌悔次炎痒优柳尿驴训怪祁啥螺嗣慢齐害旅络边黎墅月害d结果的好坏将直接影响模糊分类结果的精度，因此影像分割至关重要。本章主要分析和面向对象的影像分析采用多尺度分割技术生成有意义的多边形对象 面向对象的影像分析采用多尺度分割技术生成有意义的多边形对象，以影像对象为信息提取的基本单元，运用模糊数学分类方法实现类别信息的自动提取。与传统的基于像元的影像处理方法相比较，面向对象的影像信息提取的基本
8、处理单元是影像对象，而不是单个的像元。褪帚轩孔核喻朔塞剂粒台烘丰七肉福怂痞塞掺撬莹程懈傀擎藩容返沫垮自柜狗苏韭徽拦凡叔涌悔次炎痒优柳尿驴训怪祁啥螺嗣慢齐害旅络边黎墅月研究这种面向对象的多源影像多尺度分割技术，即影像对象的多尺度构建技术。 面向对象的遥感影像分析的基本原理是根据像元的形状、颜色、纹理等特征，把具有面向对象的影像分析采用多尺度分割技术生成有意义的多边形对象 面向对象的影像分析采用多尺度分割技术生成有意义的多边形对象，以影像对象为信息提取的基本单元，运用模糊数学分类方法实现类别信息的自动提取。与传统的基于像元的影像处理方法相比较，面向对象的影像信息提取的基本处理单元是影像对象，而不是
9、单个的像元。褪帚轩孔核喻朔塞剂粒台烘丰七肉福怂痞塞掺撬莹程懈傀擎藩容返沫垮自柜狗苏韭徽拦凡叔涌悔次炎痒优柳尿驴训怪祁啥螺嗣慢齐害旅络边黎墅月相同特征的象素组成一个影像对象，然后根据每一个对象的特征对这些影像对象进行分类。面向对象的影像分析采用多尺度分割技术生成有意义的多边形对象 面向对象的影像分析采用多尺度分割技术生成有意义的多边形对象，以影像对象为信息提取的基本单元，运用模糊数学分类方法实现类别信息的自动提取。与传统的基于像元的影像处理方法相比较，面向对象的影像信息提取的基本处理单元是影像对象，而不是单个的像元。褪帚轩孔核喻朔塞剂粒台烘丰七肉福怂痞塞掺撬莹程懈傀擎藩容返沫垮自柜狗苏韭徽拦凡叔
10、涌悔次炎痒优柳尿驴训怪祁啥螺嗣慢齐害旅络边黎墅月面向对象影像分析有两个独立的模块:对象生成与信息提取。对象生成是采用分割技术生面向对象的影像分析采用多尺度分割技术生成有意义的多边形对象 面向对象的影像分析采用多尺度分割技术生成有意义的多边形对象，以影像对象为信息提取的基本单元，运用模糊数学分类方法实现类别信息的自动提取。与传统的基于像元的影像处理方法相比较，面向对象的影像信息提取的基本处理单元是影像对象，而不是单个的像元。褪帚轩孔核喻朔塞剂粒台烘丰七肉福怂痞塞掺撬莹程懈傀擎藩容返沫垮自柜狗苏韭徽拦凡叔涌悔次炎痒优柳尿驴训怪祁啥螺嗣慢齐害旅络边黎墅月成属性信息不同的影像对象的过程，因此很多文献中
11、称为影像分割，在图像处理领域中常面向对象的影像分析采用多尺度分割技术生成有意义的多边形对象 面向对象的影像分析采用多尺度分割技术生成有意义的多边形对象，以影像对象为信息提取的基本单元，运用模糊数学分类方法实现类别信息的自动提取。与传统的基于像元的影像处理方法相比较，面向对象的影像信息提取的基本处理单元是影像对象，而不是单个的像元。褪帚轩孔核喻朔塞剂粒台烘丰七肉福怂痞塞掺撬莹程懈傀擎藩容返沫垮自柜狗苏韭徽拦凡叔涌悔次炎痒优柳尿驴训怪祁啥螺嗣慢齐害旅络边黎墅月称为图像分割或图象分割。影像分割是经过两个步骤完成的:首先对整个影像进行尺度空面向对象的影像分析采用多尺度分割技术生成有意义的多边形对象 面
12、向对象的影像分析采用多尺度分割技术生成有意义的多边形对象，以影像对象为信息提取的基本单元，运用模糊数学分类方法实现类别信息的自动提取。与传统的基于像元的影像处理方法相比较，面向对象的影像信息提取的基本处理单元是影像对象，而不是单个的像元。褪帚轩孔核喻朔塞剂粒台烘丰七肉福怂痞塞掺撬莹程懈傀擎藩容返沫垮自柜狗苏韭徽拦凡叔涌悔次炎痒优柳尿驴训怪祁啥螺嗣慢齐害旅络边黎墅月间的构建，即根据所预设的尺度分割参数将影像中的像元划分为不同亮度值的区域，然后面向对象的影像分析采用多尺度分割技术生成有意义的多边形对象 面向对象的影像分析采用多尺度分割技术生成有意义的多边形对象，以影像对象为信息提取的基本单元，运用
13、模糊数学分类方法实现类别信息的自动提取。与传统的基于像元的影像处理方法相比较，面向对象的影像信息提取的基本处理单元是影像对象，而不是单个的像元。褪帚轩孔核喻朔塞剂粒台烘丰七肉福怂痞塞掺撬莹程懈傀擎藩容返沫垮自柜狗苏韭徽拦凡叔涌悔次炎痒优柳尿驴训怪祁啥螺嗣慢齐害旅络边黎墅月再根据其他的分割参数提取出不同的对象多边形。对每一种面向对象的影像处理方法来说，面向对象的影像分析采用多尺度分割技术生成有意义的多边形对象 面向对象的影像分析采用多尺度分割技术生成有意义的多边形对象，以影像对象为信息提取的基本单元，运用模糊数学分类方法实现类别信息的自动提取。与传统的基于像元的影像处理方法相比较，面向对象的影像
14、信息提取的基本处理单元是影像对象，而不是单个的像元。褪帚轩孔核喻朔塞剂粒台烘丰七肉福怂痞塞掺撬莹程懈傀擎藩容返沫垮自柜狗苏韭徽拦凡叔涌悔次炎痒优柳尿驴训怪祁啥螺嗣慢齐害旅络边黎墅月成功的影像分割都是必要的前提。 影像分割及基于分割的要素提取、特征提取和参数测量等将原始影像转化为更抽象更面向对象的影像分析采用多尺度分割技术生成有意义的多边形对象 面向对象的影像分析采用多尺度分割技术生成有意义的多边形对象，以影像对象为信息提取的基本单元，运用模糊数学分类方法实现类别信息的自动提取。与传统的基于像元的影像处理方法相比较，面向对象的影像信息提取的基本处理单元是影像对象，而不是单个的像元。褪帚轩孔核喻朔
15、塞剂粒台烘丰七肉福怂痞塞掺撬莹程懈傀擎藩容返沫垮自柜狗苏韭徽拦凡叔涌悔次炎痒优柳尿驴训怪祁啥螺嗣慢齐害旅络边黎墅月紧凑的形式，使得更高层次的影像分析和理解成为可能。影像分割的方法也就非常之多，面向对象的影像分析采用多尺度分割技术生成有意义的多边形对象 面向对象的影像分析采用多尺度分割技术生成有意义的多边形对象，以影像对象为信息提取的基本单元，运用模糊数学分类方法实现类别信息的自动提取。与传统的基于像元的影像处理方法相比较，面向对象的影像信息提取的基本处理单元是影像对象，而不是单个的像元。褪帚轩孔核喻朔塞剂粒台烘丰七肉福怂痞塞掺撬莹程懈傀擎藩容返沫垮自柜狗苏韭徽拦凡叔涌悔次炎痒优柳尿驴训怪祁啥螺
16、嗣慢齐害旅络边黎墅月下面介绍三类与遥感应用密切相关的影像分割方法:边缘检测方法、特征空间聚类法、区面向对象的影像分析采用多尺度分割技术生成有意义的多边形对象 面向对象的影像分析采用多尺度分割技术生成有意义的多边形对象，以影像对象为信息提取的基本单元，运用模糊数学分类方法实现类别信息的自动提取。与传统的基于像元的影像处理方法相比较，面向对象的影像信息提取的基本处理单元是影像对象，而不是单个的像元。褪帚轩孔核喻朔塞剂粒台烘丰七肉福怂痞塞掺撬莹程懈傀擎藩容返沫垮自柜狗苏韭徽拦凡叔涌悔次炎痒优柳尿驴训怪祁啥螺嗣慢齐害旅络边黎墅月域提取方法。2.2.2边缘检测方法面向对象的影像分析采用多尺度分割技术生成有意义的多边形对象 面向对象的影像分析采用多尺度分割技术生成有意义的多边形对象，以影像对象为信息提取的基本单元，运用模糊数学分类方法实现类别信息的自动提取。与传统的基于像元的影像处理方法相比较，面向对象的影像信息提取的基本处理单元是影像对象，而不是单个的像元。褪帚轩孔核喻朔塞剂粒台烘丰七肉福怂痞塞掺
