基于无人机遥感影像的土地信息提取及专题图制作研究

发布时间：2019-11-07 22:15

【摘要】：随着遥感技术的发展,尤其是影像数据源的丰富和影像处理水平的提高,使得遥感技术的应用越来越广泛。以大飞机、卫星等为平台的航空航天遥感测量已经得到广泛的应用,但是在西南多云雾地区和飞行困难地区,利用大飞机和卫星等为平台的航空航天遥感测量难获取满足要求的高分辨遥感影像。而运用无人机遥感可以在多云雾地区低空飞行,获取高分辨率遥感影像。利用高分辨率影像较之低分辨率影像能更容易的获取地物的类别属性信息,更好地实现对土地利用信息可视化。但是传统的影像分类方法导致分类精度不高,影响着无人机高分辨率遥感影像在土地利用的应用效率。如何利用一种新的影像分类方法提高无人机高分辨率遥感影像提取土地利用信息的精度有着十分重要的意义。 本文利用无人机低空遥感技术获取的高分辨率影像数据,选取四川省德阳市某村庄为实验区域,结合无人机高分辨率影像相对于卫星影像能提供更多的纹理、形状以及地表相互空间信息,采用面向对象多尺度分割分类方法对实验区域进行土地利用分类研究。面向对象多尺度分割分类方法避免了传统基于像元分类方法产生的“同物异谱”及“同谱异物”现象,同时克服了面向对象单一尺度产生“过分割”和“欠分割”问题。该实验为利用无人机影像提取土地信息及制图等方面的工作提供一定的指导意义。 论文所做的主要工作如下： 1.分析国内外无人机遥感技术在获取信息方面的应用,分析了国内外遥感影像土地信息提取技术应用现状。 2.根据RTK采集的无人机影像像控点,进行离散点内插规格格网DEM实验,探讨样本点选取和内插算法选择等因素对构建规格格网DEM的精度评价。 3.总结常规航测数据处理方法和流程,以无人机影像为数据,经过必要数据预处理,选取LPS (Leica Photogrammetry Suite)为平台,制作实验区的数字正射影像DOM和数字高程模型DEM。 4.阐述影像分割技术和面向对象多尺度影像分割技术的原理和方法,通过实验对影像分割中的光谱因子、形状因子(包括光滑度和紧密度)参数进行确定,分析一些最优分割尺度的选择方法,以均值标准差法对影像进行实验并选择出不同地物的最优分割尺度。 5.对无人机影像研究区域进行多尺度多层次的土地利用分类实验,通过实验分析比较得到不同土地类型的最优分割尺度,并在此基础上建立分类规则进行多尺度土地信息提取。并进行了精度分析评价,制作土地利用专题图。
【学位授予单位】：西南交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：P285.23;P283.8

【参考文献】

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本文编号：2557499