摘要：近几年来，我国的经济得到了飞速发展，当前总体呈平稳发展趋势，在这种新形势下，我国应该集中注意力寻找新的经济增长点，这就让我们想到了发展迅猛的计算机产业。遥感技术的应用也和该产业密切相关，在我国的高新技术中占有重要位置。文章针对面向对象的高分遥感影响信息提取技术进行了研究，希望能够得到相关人员的重视，使得大家可以对该类型技术有一个清楚的认知和理解。
关键词：面向对象,遥感影像,信息提取,技术研究
0引言
改革开放以来，我国的各项事业和领域都取得了举世瞩目的成就，尤其是在第三产业，第三产业是较为先进的并且能够体现一个国家的综合实力和水平，在经济新常态的背景下，每个人都应该意识到科学技术的重要性。如今日益全球化，在信息革命之后，计算机产业迅速发展，在这个信息爆炸的时代，能够从海量信息中获取对自己有用的信息已经成为重要的技术，同时在遥感影像的信息获取方面的技术也相当重要，希望能够有所突破。
1关于面向对象的概述
1.1关于面向对象的要素及方法
面向对象具有四种要素，一是抽象的使用，在面向对象的过程中，抽象是十分有必要的，抽象就是对实体的本质属性进行强调，并且考虑如何实现对象之前的意义和动作行为，可以减少对细节的思考;二是信息的隐藏，这种方式可以有效地提升零部件的优良属性，对象是最基本的单位，有利于减少对象之间依赖性的存在而产生的不利影响;三是共享，面向对象的过程就是共享的过程，在同一对象的类型中共享，在同样的应用结构或者应用中共享，甚至于在不同的应用中共享，这些都为之后的技术实施创造条件;四是更加强对对象的结构，面向对象是不强调程序的，它注重每个对象，将它们作为一个个客体进行收集处理等。
面向对象有很多种开发方法，例如Coad方法、Booch方法和OMT方法等[3]。首先，Coad方法为对象的合理处理应用提出了一个系统的原则，有利于推动层次的清晰;其次，Booch方法是从整体上指出了面向对象的不同;最后，OMT方法是较为先进的方式，主张对真实世界建立模型，通过每个对象来对其进行更加清楚地分析。在遥感图像的分析和处理中，计算机采用像素处理，早期的遥感图像处理方法在像素处理单元中进行。
但顺宁认为，计算的目的是减少或替代人的工作，人的知识应该与计算机处理相结合。人们可以从一般事实中认识到视觉解释，经常掌握图像的主要特征，将他们的先验知识与图像分析相结合，就会有明显的被分离物体的颜色，纹理和形状特征。例如，对雄安新区地物进行视觉解读时，应注意白洋淀和周围城镇的分离。因此，如果使用计算机分析来模拟人眼的工作模式，应该取得更好的结果。这要求计算机将图像统一区域作为图像处理的基本单位。这个同质区域被称为一个对象。面向对象的图像分割是基于对象的。
1.2关于面向对象的模型及设计
面向对象的模型有对象、动态以及功能模型三种，其中的对象模型是指不同的对象可以组成模板，这些模板将整个模型进行了准确地划分，对象模型可以通过管理模板来进行充满逻辑性的分析;动态模型顾名思义就是一个动态的过程，它与时间和变化有关，通过状态图建立图形并分析特征;最后是功能模型，功能模型的应用主要是判断可以从中得到一些什么，不考虑顺序，由多种流程图构成[4]。
总体来说，对象模型是说每个客体的问题，而动态模型是指时间的关系;功能模型则表示结果问题。在进行面向对象设计时需要提高注意力，遵守一些原则，这样才能够成功地展开。在具体设计时应当注意模块化，将对象变成紧密结合的模块，然后在过程和数据上进行抽象，之后通过信息隐藏来保证优良属性。除了设计流程之外，一些非专业性的也需要相关人员注意，要保证设计的结构简单并且清楚，简化操作，然后减小变动的可能因素，保证结果的准确性和稳定性。
由于不同尺度下的信息具有不同的表现形式，单一尺度的尺度不能满足图像分析的需要，往往需要分析不同尺度的遥感图像。对于高分辨率遥感影像，空间分辨率是规模。在建立多尺度图像分割之后，可以形成具有分割尺度参数的图像对象的分层网络系统。图像对象是包括像素和周围像素的像素和语义信息的光谱信息的集合。多尺度分割主要解决了遥感图像中不同属性的分类信息表现在不同尺度目标层的问题。
多尺度分割符合人类视觉的机制和特征。随着规模的增加，图像对象逐渐被合成。由于遥感图像是由像素组成的，因此传统的遥感图像大多是基于像素的。然而，在高分辨率遥感影像中，一类地物通常由多个像素组成，可以根据像素直接对大量现有信息进行分割。在这种情况下，面向对象的遥感图像提取技术已成为一个热门话题，并取得了很多成果。
2关于高分遥感影像的概述
2.1关于遥感的概述
遥感是一种属于测绘学的探测技术，专门用于远距离的测绘，不与测绘目标相接触。因为物体会产生各自的电磁波，遥感正是由于这一点来进行工作的，使用传感器来对所测量物体发出的电磁波进行反射或辐射，在较远的范围进行探测活动。遥感主要是通过传感器获得的辐射、反射的电磁波信息来进行提取，对其展开分类，然后进一步加工处理，最后通过这些信息进行仔细的分析研究，并加以应用的技术。
2.2关于遥感影像的概念及分辨
遥感影像就是在进行遥感工作的过程中和结束后，所探测到的目标物体的影像资料，它不是一种普通的图片，而是记录电磁波的照片，可以反映出目标物体的大小、范围以及状况等诸多信息，可以将其分成航空和卫星两种。在对遥感影像进行处理时，要运用相关的扫描仪对图像的性质进行转换才可以，因为遥感影像是一种模拟图像，而要使用计算机进行分析处理一定要保证是数字图像。分辨率有很多类型，主要是用来对图像进行有效识别和处理的，就像时间、空间、光谱以及辐射分辨率这四种类型。
2.3关于遥感影像的方式及应用
遥感影像的成像方式也有很多种，一是航空摄影，该种成像方式主要是通过相关的设备来进行图像的拍摄和捕捉;二是航空扫描，这种方式主要依靠相关的元件对要探测的目标进行点的扫描，瞬时间将信息记录成像;三是微波雷达，较为先进和方便，主动对探测目标进行传感，具有全天性特点。遥感影像的应用是十分广泛的，当需要对土地进行人为改造等活动时就需要进行土地覆盖监测，能够清楚知道土地资源的状况，同时也可以对森林进行监测，将信息提供给相关人员来检测生态环境。
2.4关于遥感影像的方案及提取
遥感影像是一种十分庞大的信息获取方式，通过传感器反映出来的影响具有大、多等特点，并且不同传感器得到的图像也有着差异，数据类型因此也有很多种。这种时候，就需要使用一些技术来解决问题，就像帧缓存技术和采用多种数据格式，就能够有所缓解。另外，将信息从影像中提取出来也是需要一些方法和原则的，其中以特征提取最为便捷快速，特征提取就是针对影像中有突出特性的来进行变换，例如与颜色有关的光谱特征、与大小形状有关的空间特征、与图案的周期性有关的纹理特征，这些都可以是进行变化识别的依据。
3关于信息提取的概述
3.1关于信息提取的背景及概念
信息提取指的就是对遥感所成影像信息的提取，仍然属于测绘学，因为实际得到的遥感影像总是数量众多、复杂、模糊以及充满噪音的，这就需要相关人员实用技术对有效信息进行精准提取，这样才能够对信息的分析有所贡献。
3.2关于遥感信息的提取
在当前社会，提取遥感信息还不能仅仅依靠相关的技术，因为技术的发展水平仍然不够高，这就需要采取人工和技术相结合的方式，才能够合理高效地对信息进行提取。在遥感信息提取的过程中，可以在知识发现和符号知识的基础之上进行。
3.3关于信息提取的发展趋势
现代技术也仍然在攻坚克难，总会有所发展，到时候就会将新技术和新发现作用于信息提取当中，促进我国各项事业的发展。近几年来，基于地物纹理知识、形状知识以及边缘特征知识等的信息提取技术也在不断推进。提取后城市绿地精度的高低直接决定了绿地信息提取结果的可信度，而可信度又为进一步研究的可行性提供参考。
常用的精度评价方法有分类稳定性评价法、最佳隶属度评价法、混淆矩阵统计法。混淆矩阵统计法适合于实地考察矢量区样本数据的评价方法，属于传统的精度评价方法，其评价指标包括生产精度、用户精度、总体精度和Kappa系数;分类稳定性评价法和最佳分类结果评价法均是从隶属度的角度来评价提取结果。因为有实地矢量数据，所以此次试验结果精度分析采取混淆矩阵统计法。选取评价指标有Kappa系数、用户精度、生产精度和总体分类精度。
4结束语
文章通过对遥感影像信息获取技术的介绍，详细地向大家展示了其中的问题和知识，首先是对面向对象进行叙述，在其概念、发展、特性以及方法等众多方面都进行了介绍，然后展开了关于遥感影像的阐释，最后将重点放在信息提取技术上，将目光聚焦于技术层面，指出了当前获取信息的问题和不足，提出了相应的解决措施，希望能够得到相关人员的重视，然后推动我国遥感影像应用的成熟，能够获取更加准确的信息，为我国相关事业的发展做贡献。
参考文献：
[1]常虹，詹福雷，杨国东，等.面向对象的高分遥感影像信息提取技术研究，2015.
[2]曾小箕.面向对象的高分一号影像信息提取技术研究，2014.
[3]胡茂莹.基于高分二号遥感影像面向对象的城市房屋信息提取方法研究，2016.
[4]李宁，岳德鹏，于强，等.面向对象的荒漠绿洲区高分一号遥感影像信息提取技术研究，2017.
[5]熊子潇.基于高分一号遥感影像的土地覆盖信息提取技术研究，2016.
[6]董心玉.基于面向对象的高分一号遥感影像森林分类研究，2016.
