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摘要：本发明公开的基于面向对象的淡水湖泊围网养殖区遥感提取方法，包括：获取存在规模化围网养殖区湖泊的卫星遥感影像；采用主成分分析法，对多波段数据进行降维，然后进行图像分割和合并；根据湖泊范围的地物类型进行样本分类，分类后每个地物类型均设有训练样本集合、验证样本集合；从光谱、纹理、形状三个方面选取代表性分类特征；利用训练好的SVM分类算法，采用训练样本集合对湖泊范围的地物影像自动分类，利用每个地物种类的验证样本集合进行精度验证，评估解译精度；对多期围网养殖区提取结果进行空间滤波和分类结果修正。本发明减少影像不同空间同种地物影像像元光谱差异对围网养殖区提取结果的影响，得到较好的提取精度。

主权项：1.一种基于面向对象的淡水湖泊围网养殖区遥感提取方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：获取存在规模化围网养殖区湖泊的卫星遥感影像，对卫星遥感影像进行预处理，以保证影像数据覆盖目标湖泊；S2：采用主成分分析法，对预处理后的卫星遥感影像进行多波段数据降维，然后采用边缘分割算法、FullLambdsSchedule合并算法进行图像的分割和合并，分割尺度参数SegmentLevel数值范围为0-100，合并尺度参数MergeLeve数值范围为0-100，利用网格化的搜索方式，在所述分割尺度参数、合并尺度参数的数值范围内比较不同的参数组合的分割效果与实际围网区的匹配程度，以确定最佳分割尺度参数与合并尺度参数的组合；S3：根据分割和合并结果，确定最优的分割结果之后选定样本，根据湖泊范围的地物类型进行样本分类，分类后每个地物类型均设有训练样本集合、验证样本集合；从光谱、纹理、形状三个方面选取代表性分类特征；S4：基于选取的样本和样本对应的分类特征，作为SVM模型的训练数据，以分类正确率最高对应的Gamma和C参数确定为最优SVM模型，利用训练好的最优SVM模型对湖泊范围的地物影像的所有像元进行自动分类，利用每个地物种类的验证样本集合进行精度验证，评估解译精度；S5：利用SG滤波对多期围网养殖区提取结果进行空间滤波，所述SG滤波使用每个像元及其时间维上前后N个像元来拟合多项式，窗口宽度为N，N取值为3、5、7、9，用多项式来重新计算某个时间上的像元值，其前后两年对应的同一位置像元均被识别为围网养殖区，则认为该像元为围网养殖区，否则认定为非围网养殖区像元。

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百度查询： 江苏省地质调查研究院 一种基于面向对象的淡水湖泊围网养殖区遥感提取方法