1数据和技术方法
1.1使用数据情况
本文所使用的数据为天津市1995年二季度1.0m分辨率的航空摄影影像、2007年二季度SPORT卫星遥感影像和2011年二季度WorldView20.46m卫星遥感影像，研究区域的GoogleEarth影像及天津市市内六区和新四区的基础地形图资料等。
1.2技术方法
(1)遥感影像预处理采用Erdas2011数据处理软件，对获取的原始遥感影像进行投影变换、几何校正、边界裁定、影像增强等数据预处理工作。(2)面向对象遥感影像分类流程采用Erdas2011数据处理软件的面向对象遥感影像分类流程主要包括:影像分割、属性计算、特征提取和对象分类等步骤。主要流程如图1所示。(3)影像分割影像分割是基于同质性或异质性准则将一幅图像划分为若干有意义的子区域的过程［7，8］。分割所得的图像区域应同时满足以下条件:①图像区域中的所有像元要都满足某种相似性准则且任意两点之间连通。②相邻图像区域之间针对某选定特性具有显著差异性。③区域边界应该规整且能够保证边缘的空间定位精度。遥感影像分割目的是将影像中具有某种地物特征的区域分开并使得每个区域都满足一定的同质性条件，如灰度、光谱、纹理等。分割分两步骤:首先确定分割范围，对影像进行初始化分割，后确定归并尺度。在保证定分割精细程度及具有较小破碎性的情况下，选择合适的归并尺寸对图像进行归并。分割尺度范围为0%～100%，值越大分割越细，分割后影像破碎化程度越高;归并尺度范围为0%～100%，值越大，归并后得到的对象数量越少，内部同质性越低。归并尺度一般依据归并的目视效果反复实验，以确定最佳组合。本项目中，通过多次试验，最终选定天津市市内六区及新四区的影像分割尺度和归并尺度分别为60%和70%的参数水平，如此分割后，分割影像的内部同质性较高，边界轮廓清晰，具备较好的可分离性。该操作是通过RasterObjectCreators(ROC)来实现的。分割之后，产生的结果既包含空间的基于区域增长的种子点，又包含光谱的每个栅格对象像素概率属性，这个过程将改善处理结果的可靠性。(4)属性计算完成影像分割后，采用合适的参数定义和计算对象的特征空间，是面向对象分类的关键技术问题。Erdas2011能够计算对象的光谱、空间、纹理、色彩空间与波段比等四类空间属性，光谱属性可计算对象各波段上的相元灰度值的均值和标准差;空间属性可计算对象的几何特征(如长度、面积等);纹理计算相元灰度值变化范围;色彩空间与波段比可计算对象的色调、亮度和饱和度等特征。对光谱、空间和纹理三种属性，选择全部指标参数参与属性运算，色彩空间选择3个RGB波段转换为HIS色彩空间来构筑对象的特征空间。(5)样本选取与对象分类采用对象训练样本选取方法提取经过定义和计算的属性特征，并以此来建立判别规则［9］。与监督分类方法不同，面向对象提取的样本是一个个经过分割和重新定义的“对象”，对象与对象之间的形状、大小、数量相互差异很大［10］。结合相关资料并结合目视解译，选取天津市中心城区和新四区水域特征明显，内部同质性强的样本数量20个进行训练学习。通过RasterPixelProcessor(RPP)操作从原始影像上通过取样和训练水域像素区分水域和非水域像素，通过该步骤操作将产生含有水域像素值概率的影像。利用Erdas2011附带的RasterObjectOperator(ROO)栅格对象算子操作所有可能水域的栅格对象，利用概率过滤器(ProbabilityFilter)滤掉所有水域对象低概率的栅格对象，同时用一个ROO中心线转换器(ROOCenterlineConvert)将所有可能的道路栅格对象转换为只含有单一的像素宽度的线性栅格对象。最后用RastertoVectorConversion(RVC)模块完成栅格到矢量的转换，并用VectorObjectOperators(VOO)矢量对象操作器中的Generalizeoperator、LineLinkopera-tor、LineSnap、LineRemove等算子完成矢量数据的最终编辑。
2监测实例采用
利用上述方法和过程对天津市中心城区和新四区1995年，2007年和2011年的水域进行监测，得到的分类统计精度为92.38%，Kap-pa系数为0.9167，得到的面向对象的分类结果如图2所示。通过统计和实地调查发现:2007年的水域面积比1995年减少约84.5km2，主要是由于城镇化建设和工业化发展占用大量土地，小型湖泊和池塘面积不断减少;2011年的水域面积比2007年增加了约4.1km2，增加幅度较小，这说明了从2007年到2011年该时间段内天津市中心城区和新四区的水域保持较好，三个年份的水域面积详细统计情况如表1所示。
3结论
文章利用面向对象的遥感影像分类技术，对天津市地理市情监测中的中心城区和新四区水域面积变化情况进行了监测，得到了被监测区域的水域面积的量化指标，探讨了面向对象的遥感影像分类技术在地理国情监测中的应用，为地理国情监测地表覆盖专题的监测累积了经验。
