主题模型建模框架下的泥石流堆积扇自动解译研究

发布时间：2017-10-05 23:06

  本文关键词：主题模型建模框架下的泥石流堆积扇自动解译研究

  更多相关文章： 主题模型 潜在狄利克雷分布模型 场景分类 泥石流堆积扇 自动解译

【摘要】：泥石流是一类常见的突发性地质灾害,其严重威胁到山区群众的安危。作为泥石流淤积的产物,泥石流堆积扇不仅是研究泥石流发育程度的重要标志,也是评估泥石流危害范围的度量指标,所以正确识别泥石流堆积扇对灾情评估具有非常重大的意义。对于泥石流等地质灾害,一般采用目视解译的方法,虽然解译精度高,但效率低下。特别是针对突发性的地质灾害,难以满足实时快速解译的要求。一方面,影像分辨率的提高使得“同物异谱”和“同谱异物”现象愈加明显,因而基于像素的解译方法不再适用于高分辨率遥感影像；另一方面,面向对象的遥感分析方法又受到多尺度分割技术的限制。因此,发展一种自动或者半自动的泥石流快速提取技术显得尤为迫切。主题模型是一类用于文本建模的概率层次聚类模型,通过将文本建模对象与遥感影像的分析对象建立映射关系,可以很好的处理“同物异谱”以及“同谱异物”现象。地质灾害往往表现为一个由多种地物构成的复杂场景,而主题模型又具有建模不同地物之间共生关系的能力。由此可知,主题模型方法的内在特点恰好符合地质灾害场景分类的需求。因此,本文将针对目前泥石流灾害提取的应用需求,在主题模型建模框架下,研究适用于高分遥感影像的泥石流堆积扇自动解译方法,通过实验分析主题模型的解译精度,并验证方法的有效性。本文选取泥石流灾害多发区——金沙江下游及其支流作为研究区域,利用Google Earth遥感影像进行目视解译,获取研究区内多个泥石流堆积扇样本,并以此构建泥石流堆积扇场景影像库。为了实现泥石流堆积扇的自动解译,本文首先通过构建视觉词袋模型(Bag of Visual Word, BoVW)完成场景影像库的图像直方图表示。然后,引入潜在狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation, LDA)模型实现主题模型框架构造。最后,采用支持向量机分类器(Support Vector Machine, SVM)引入训练样本类别信息,从而完成泥石流堆积扇场景的自动解译。通过实验数据分析得出如下结论：(1)在LDA主题建模框架下的泥石流堆积扇自动解译中,针对本文所选取场景影像库,包括泥石流堆积扇、林地、居民地、农用地和水体场景,当主题个数范围为15-35、词汇表大小范围为500-700时,泥石流堆积扇场景能够获得较高的识别精度,最高可以达到90%。(2)本文采用两种方法进行泥石流场景的自动解译,其中一种方法是直接将场景影像的直方图输入SVM分类器；另外一种方法是先将场景影像的直方图输入LDA模型以挖掘场景隐含的潜在主题,然后输入SVM分类器。当词汇表大小为700时,后者较前者识别精度提高了18.5%,验证了在LDA主题模型建模框架下,泥石流堆积扇自动解译的有效性。(3)视觉词袋模型是一种非常有效的图像表示方法,并且对遥感影像分析而言,LDA模型也是一类高效的非监督学习模型。实验结果表明本文采用的方法简单、具有较强的鲁棒性,在泥石流堆积扇场景的自动解译中能够达到很好的识别效果。(4)遥感影像可以看成是一幅由多种地物构成的场景影像,采用场景分类解译能够达到和目视解译相同的目的,并且在一定程度上克服了目视解译的缺陷。因此本文提出在主题模型框架下构建地质灾害体自动解译模型,为今后不良地质灾害的自动解译工作开阔了新思路。
【关键词】：主题模型 潜在狄利克雷分布模型 场景分类 泥石流堆积扇 自动解译
【学位授予单位】：西南交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P642.23
【目录】：

• 摘要6-8
• Abstract8-12
• 第1章 绪论12-19
• 1.1 研究背景与意义12-13
• 1.2 国内外研究现状13-16
• 1.2.1 泥石流遥感解译研究现状13-15
• 1.2.2 主题模型在遥感影像分类中的研究现状15-16
• 1.3 本文研究内容16
• 1.4 技术路线16-18
• 1.5 论文组织结构18-19
• 第2章 基于遥感影像的泥石流堆积扇目视解译19-29
• 2.1 泥石流堆积扇遥感影像特征20-23
• 2.1.1 堆积扇的形态特征20-21
• 2.1.2 堆积扇的地表覆盖及土地利用特征21-22
• 2.1.3 堆积扇的规模范围及位置特征22-23
• 2.2 泥石流堆积扇的解译标志23
• 2.3 泥石流堆积扇目视解译23-28
• 2.3.1 泥石流堆积扇目视解译方法23-26
• 2.3.2 泥石流堆积扇解译结果26-28
• 2.4 本章小结28-29
• 第3章 主题模型相关理论29-44
• 3.1 图像的层次化描述30-31
• 3.2 词袋模型的图像表示概述31-33
• 3.3 图像局部特征的选取33-36
• 3.3.1 高分辨率遥感影像的特点33-34
• 3.3.2 尺度不变特征变换特征34-36
• 3.4 常见的主题模型36-41
• 3.4.1 PLSA模型36-38
• 3.4.2 LDA型38-41
• 3.5 支持向量机分类算法41-43
• 3.6 本章小结43-44
• 第4章 基于主题模型的泥石流堆积扇自动解译44-57
• 4.1 目视解译与场景分类解译的区别和联系44-46
• 4.2 主题建模下地质灾害自动解译框架的构建46-47
• 4.3 基于LDA模型的泥石流堆积扇自动解译分析47-49
• 4.3.1 视觉词袋模型的构造47-48
• 4.3.2 基于LDA模型的泥石流堆积扇自动解译的基本流程48-49
• 4.4 实验结果与性能评价49-56
• 4.4.1 实验数据的选取49-52
• 4.4.2 精度评价指标52
• 4.4.3 实验结果与分析52-56
• 4.5 本章小结56-57
• 总结与展望57-59
• 致谢59-60
• 参考文献60-63
• 攻读硕士学位期间发表论文及科研成果63

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本文编号：979331