图像分割技术在遥感影像地物信息自动提取中的应用分析

程香丽

（运城职业技术学院建筑工程系，山西 运城 044000）

从基本技术特征的角度来讲，自动提取遥感影像信息的技术主要借助信息处理手段来提取特定区域内的地物影像信息，并且通过运用自动识别的方式来分割原有的完整遥感影像，确保将其分成各个相应的地物信息部分。由此可见，遥感监测领域目前运用的图像分割技术体现为较强的技术适用性，对于遥感监测领域的基本操作流程也能达到全面简化的效果[1]。具体在处理各种类型的遥感图像时，通常都会用到上述的自动提取以及图像分割技术。

1 图像分割技术的基本特征

从技术内涵的角度来讲，图像分割技术的本质在于分割某个特定的完整图像，确保能够将原有的图像分成独立性的区域空间，并且确保分割处理后的各个区间不会出现彼此相交的状态[2]。经过全面的图像分割操作后，应当能够得出特征与属性相同的各个不同图像区间，进而构成了特殊的像素集合。在整个集合的范围内，运用连接通路的方式可以达到任意的像素点，实现连接两个像素点的目的。在目前的现状下，技术人员通过运用图像分割技术，可以达到有效处理各种类型遥感影像的效果，避免了影像处理产生的误差[3]。

由此可见，开展详细的图像分析必须建立在正确进行图像分割的基础上。作为完整的连通区域而言，整个图像包含了内部的各个不同区域，并且各区域都呈现不同的区域图像属性。技术人员如果要达到成功进行图像分割的目的，那么首先需要选择特定的分割算法，然后才能做到有效分离完整的图像。并且，运用图像分割技术还会涉及处理图像纹理、图像灰度与图像明亮程度。经过全方位的信息提取处理，最终可以保证达到整合各区域图像信息的效果，进而呈现了整体性较强的完整遥感影像[4]。

2 对于遥感影像地物信息进行自动提取的具体技术要点

作为基础性的重要图像处理手段，图像分割技术的基本目标在于运用特定的技术手段来分割特定的遥感地物图像，以便于技术人员针对该遥感图像予以正确的分析处理。从现状来看，对于现阶段的国土资源领域、农业领域、交通领域与安保领域都已能够广泛运用上述的图像分割技术。技术人员在选取图像并且运用科学方式来分割图像的基础上，就要进入自动提取遥感影像地物信息的操作阶段。具体在运用自动提取技术来处理各类的遥感地物信息时，主要应当包含如下的技术处理要点：

2.1 划分地物信息的种类

在目前的现状下，技术人员可以做到借助较多的技术途径与手段来实现针对遥感信息的全面获取，其中主要的信息获取途径应当包含航天航空、卫星与雷达等[5]。然而实际上，遥感影像本身具有明显的多样性与复杂性特征，因此客观上增大了提取各类地物信息时的操作难度。进入新时期后，很多学者都在着眼于探究该领域的信息提取操作要点，并且针对上述技术领域也体现为较高的资金投入与人力资源投入。具体对于地物信息如果要达到正确分析的目的，那么前提应当在于运用合理方式来进行地物种类的科学划分。

通常情况下，对于遥感地物信息可以将其分成边缘比较规则的遥感图像信息、亮度较高的遥感图像以及聚集性较强的图像信息。在这其中，边缘形态规则的遥感信息主要应当包含方形、矩形与多边形的几类不同图像外形。对于整个的遥感影像在进行直观的肉眼观察时，一般可以观察到亮度较高并且集中程度较高的建筑物影像。作为特殊的地物影像而言，呈现聚集状态的建筑物影像易于进行辨别。因此针对不同种类的地物信息而言，技术人员通常需要选择差异化的信息处理方式。

2.2 划分信息提取技术的层次

提取地物信息并非盲目性的，而是必须首先划分各个相应的信息提取层次，然后才能正式进入提取地物信息的重点操作环节。例如针对呈现条带状的水体而言，此种类型的地物信息并非一概表现为亮度较高的外在颜色，而是通常呈现黯淡的深蓝色或者黑色[6]。在此前提下，关于提取水体的地物信息就要做到格外重视划分信息提取的层次，确保将其分成跨度距离各异的不同地物信息，以便于技术人员结合现有的水体延伸距离以及水体地物色彩来进行正确的提取操作。

与人工进行信息提取以及信息解读的操作方式而言，建立在交互式技术手段之上的信息化处理方式能够达到显著节省信息提取成本以及提升信息处理效果的目标。在全面构建人机交互模式的前提下，技术人员即可参与全过程的地物信息分析，初步完成针对各类不同的地物信息定位。然而截至目前，遥感监测领域并未能做到完全引进全自动化的地物信息处理与信息提取方式。这主要是由于，运用全自动方式将会消耗较高的信息分析成本。

2.3 判断提取地物信息的操作难点

在传统的遥感监测领域中，技术人员主要借助于人工方式来提炼现有的地物信息特征，据此鉴别与判断现有的各类地表信息。经过全面的鉴别与判断后，技术人员再去借助绘制图像的系统予以处理。但是实际上，运用上述的人工鉴别图像方式将会消耗较长的时间。与之相比，具有信息化特征的自动地物提取方法可以达到更好的地物提取效果。因此近些年来，自动化的全新技术手段已经被广泛运用于提取与解读各类不同的遥感地物信息过程中。

但是不应当忽视，针对不同种类的地物信息来讲，各类地物信息通常都会表现为差异化的地物形状、物体颜色与物体纹理特征。同时，某些花草与树木位于建筑物等特殊地物的周边区域部位，或者受到车辆以及行人等影像的干扰。具体在鉴别与判断复杂错综的重叠地物影像时，关键在于分辨交叉性的地物特征。并且，技术人员还需要格外注意阴影覆盖部位的地物信息特征，而不能够受到阴影的阻挡因此放弃了地物信息分析。

2.4 解析遥感地物信息

在很多情况下，遥感地物信息并不具备特定的地物分布规律，因此增大了地物信息解析的操作难度。从现状来看，技术人员需要面对海量的遥感地物信息，并且现有的遥感地物信息仍然处在不停变化的状态中。因此对于解析复杂性较强的建筑物、道路以及植被地物信息时，最好能够做到结合运用遥感监测以及人工解析的两种不同方式，如此才能达到避免数据解析误差的效果，确保遥感地物解析结论能够符合最基本的精确性。

3 结束语

相比于人工解析遥感影像信息的传统技术手段而言，建立在信息科技手段前提下的影像自动提取技术客观上可以达到更好的遥感影像处理效果，在节省地物提取以及影像分析时间的同时也能够保证遥感监测结论应有的精确性。目前关于遥感影像地物信息的自动提取技术以及图像分割技术在进行灵活运用的实践中，技术人员需要做到结合遥感监测工作的基本需求予以展开，并且善于借助信息科技手段来全面消除遥感监测操作中的各类数据误差。