基于面向对象的遥感影像岩性分类研究

发布时间：2017-06-24 09:21

  本文关键词：基于面向对象的遥感影像岩性分类研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近年来随着遥感技术的迅速发展,遥感应用领域更加开阔,遥感技术作为一种先进的空间探测技术受到更多的重视。分类是遥感应用过程中的关键技术,传统的遥感影像分类是以像素为基本单元,根据异物异谱的原理,在特征空间中依据其统计特性实现分类。由于噪声的影响和统计特征对局部信息的忽略,分类结果中出现了严重的椒盐现象,不能有效的表达地物的空间分布状态,无法充分利用遥感数据中蕴含的信息。而面向对象的分类方法使用通过分割形成的影像对象作为分类的基本单元,影像对象是由局部像元合并而成的,而且噪声对影像对象的影响可以被忽略,因此面向对象的分类方法可以避免基于像素分类方法这两方面的不足,从而在分类结果中避免了椒盐现象。本文使用面向对象的方法对岩性分类,首先通过分割技术生成同质的影像对象,然后提取对象的特征信息,运用模糊分类方法实现分类。在包头市固阳县使用Landsat8影像进行了分类实验,分类前需要对影像进行预处理,首先使用Gram-Schmidt变换方法对全色波段和多光谱波段进行融合,接着计算组合波段的最佳指数,选择波段651进行假彩色合成,最后对融合影像进行主成分分析,并在第一主成分的基础上提取纹理信息。在此基础上进行分割实验,最终选择的尺度为120、90、60,以这三个层次建立分类等级网络,结合对象的光谱和纹理特征,使用最邻近分类法实现分类,最后结合地质图对分类结果进行精度评价。结果表明面向对象分类结果的总体精度为84%,与最大似然法相比提高了11%,面向对象分类结果的Kappa系数为0.82,与最大似然法相比提高了0.12。由此可见,面向对象的分类方法在遥感影像岩性分类上具有一定的应用价值。
【关键词】：分类 对象 多尺度分割 特征提取 精度评定
【学位授予单位】：长安大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P627
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 绪论8-14
• 1.1 选题背景及意义8
• 1.2 国内外研究现状8-11
• 1.3 研究内容和论文结构11-12
• 1.3.1 研究内容11-12
• 1.3.2 论文结构12
• 1.4 本章小结12-14
• 第二章 遥感影像分类原理14-25
• 2.1 基于像元的遥感影像分类14-17
• 2.1.1 样本选择14-15
• 2.1.2 分类器的选择15
• 2.1.3 分类精度评价15-17
• 2.1.4 分类后处理17
• 2.2 面向对象的遥感影像分类17-24
• 2.2.1 影像分割17-20
• 2.2.2 影像特征20-23
• 2.2.3 影像对象分类技术23-24
• 2.3 本章小结24-25
• 第三章 研究区概况及数据资料25-37
• 3.1 研究区域概况25
• 3.2 数据介绍25-27
• 3.3 数据预处理27-36
• 3.3.1 地理配准27-28
• 3.3.2 影像融合28-31
• 3.3.3 最优波段选择31-33
• 3.3.4 纹理特征提取33-36
• 3.4 本章小结36-37
• 第四章 遥感影像分类实验37-51
• 4.1 多尺度分割试验37-41
• 4.1.1 多尺度分割参数37-38
• 4.1.2 多尺度分割试验38-41
• 4.2 面向对象分类41-48
• 4.2.1 构建类别层次结构41-42
• 4.2.2 特征组合与分类42-48
• 4.3 最大似然法分类48-50
• 4.4 面向对象方法与基于像元方法比较50
• 4.5 本章小结50-51
• 结论与展望51-53
• 参考文献53-56
• 攻读学位期间取得的研究成果56-57
• 致谢57

【参考文献】

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本文编号：477754