喀斯特地区地理国情普查地表覆盖影像多尺度分割技术研究

发布时间：2020-10-09 16:06

　　地理国情普查是全面获取地表自然、生态及人类活动基本情况等地理国情信息的基础性工作,是制定和实施国家发展战略与规划、优化国土空间开发格局和各类资源配置的重要依据。贵州喀斯特地区地形复杂、沟壑纵深,遥感影像自动解译存在解译难度大、精度不高等问题。第一次地理国情普查的影像解译工作主要还是借助人工解译,解译工作费时费力,工作效率低下。针对喀斯特地区地理国情普查的内容和对象所需,如何提高遥感影像解译的精度和速度,高质量的获取地理国情信息,是本文的研究所在。本文结合LBP算子对均值漂移分割算法进行改进,并对多尺度分割技术进行研究。利用改进的均值漂移算法进行影像的初始分割,采用均值方差法确定各地物类别的最优分割尺度,将得到的多尺度分割结果利用光谱差异法进行优化,并将优化后的影像分割结果应用于研究区的地物信息提取。论文的主要研究结论如下:(1)提出了一种基于LBP纹理特征的均值漂移算法。通过分析传统的均值漂移算法和LBP纹理特征,在均值漂移算法的多维特征向量中加入LBP纹理特征值,进行各种带宽参数设置和最小异质性区域合并,得到改进后的分割结果。实验结果表明,相比于传统的均值漂移算法和eCognition软件的分割结果,改进的算法在纹理丰富的区域表现出良好的分割效果。(2)优化了基于高分辨率遥感影像的多尺度分割技术。本文通过分析现有的多尺度分割技术,首先采用加入LBP纹理特征的均值漂移算法进行初始分割,然后利用均值方差法确定各类地物的最优分割尺度,得到各地物类别的多尺度分割结果,最后通过光谱差异法对上一步分割结果进行优化,得到最终多尺度分割结果。(3)开展了喀斯特地区多尺度分割实验及应用研究。为验证本文提出的多尺度分割技术的有效性,本文选取了研究区的WorldView-2影像数据作为数据源,进行了各类别地物的多尺度分割实验,并根据实验分割结果在多尺度下提取研究区地物信息,地物信息提取的总体精度达到84.24%。
【学位单位】：贵州大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：P237
【部分图文】：

路线图,路线图,论文

贵州大学硕士学位论文 1 绪论证其有效性。1.3.2 技术路线喀斯特地区地形复杂，传统的自动分类解译方法的解译精度不高。本文在分析地理国情普查的对象、方法和技术路线等内容的基础上，针对地理国情普查中地表覆盖分类解译中存在的问题，采用多尺度分割技术来对地表覆盖影像进行分割和分类解译。该分割和解译方法首先利用结合空间位置、颜色、纹理等多维特征向量的均值漂移算法进行高分辨率遥感影像的初始分割；然后采用均值方差法确定各个地类的最优分割尺度；最后采用光谱差异法对上一步得到的多尺度分割结果进行优化，得到最终分割结果。论文的技术路线如图 1-1 所示

影像,数字正射影像,制作流程

位论文 2 喀斯特地区地理国情普查影像多尺度分割换（由 HIS 到 RGB）的过程，使得调整后的影像色彩镶嵌就是对相邻影像进行接边的过程，可满足影像的度控制。精度控制主要取决于地面分辨率和成图比例幅裁剪。影像数据拼接后，应按要求进行图幅裁剪。廓整饰。根据具体工作要求制作注记、图廓整饰数据像上，从而生成 DOM 成果。影像的制作流程图如图 2-1 所示。

技术路线图,数字正射影像,工作流程,基础框架

14图 2-2 地理国情普查技术路线图Figure 2-2 Technical roadmap of national census geography.2.5 地理国情普查的工作流程地理国情普查的工作流程如下[54]：（1）资料收集和整理。通过收集数字正射影像、DOM 数据和各行业的资料,对其进行分析和整理编辑。（2）地表覆盖分类采集。以数字正射影像为基础，利用其他各行业的专料和地理国情基础框架数据，结合已获取的遥感解译样本数据，采用人工

【参考文献】