高分影像在矿山利用现状信息提取中的应用研究

发布时间：2017-05-18 14:04

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【摘要】：基于像元的遥感分类算法主要用来提取低分辨率遥感卫星数据,而随着高分辨率卫星的商业化,越来越多的高分辨率遥感影像被广大用户使用。高分辨率影像数据量大,光谱信息丰富,使得基于低分辨率卫星的遥感影像提取方法越来不适用于高分辨率的影像,尤其是在矿山信息提取的时候。因为矿山信息复杂,仅仅依靠光谱信息提取时,不可避免的产生“同物异谱”和“同谱异物”现象,这就导致提取的效果一直不理想。于是面向对象的影像信息提取方法被运用到遥感影像的分类中,这大大提高了高分影像的提取精度,尤其是在矿山信息提取方面,有着不可比拟的优势。本文以北京市房山-门头沟矿区的高分影像数据为实验区,综合运用面向对象的分类技术提取矿山的信息,并与基于像元的分类方法和人工解译方法进行对比。首先,对试验区的数据进行了预处理,在预处理的基础之上进行了基于像元的监督分类和非监督分类,并对试验区做了人工解译;然后,对实验区的数据重点进行了多尺度分割,在多尺度分割的时候,重点讲解了参数因子的对比选择,接着选择研究对象的纹理特征、光谱特征和形状特征等作为参数特征,建立分类图层的隶属关系,采用指定参数法和模糊数学法进行矿山信息的提取;最后,将传统方法的分类结果和基于面向对象的分类方法的结果采用混淆矩阵法做精度评价,并用人工解译的结果做辅助说明,得出采用基于面向对象的分类方法效果明显优于传统基于像元的分类方法,尤其是在矿山信息提取时,效果更好,可以满足矿山遥感调查的生产应用。
【关键词】：高分辨率影像 矿山 像元 面向对象 分类
【学位授予单位】：中国地质大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：P237;TD17
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-20
• 1.1 研究的背景及意义11-13
• 1.2 遥感影像信息提取的研究现状以及应用13-15
• 1.2.1 面向对象遥感影像信息提取方法的提出13
• 1.2.2 面向对象分类方法进行高分辨率遥感影像分类的优势13-14
• 1.2.3 面向对象遥感影像分类的研究现状14-15
• 1.3 遥感影像分类方法的局限性15-16
• 1.3.1 基于像元的分类方法在高分辨率影像上的局限性15-16
• 1.3.2 遥感影像在矿山提取方面的局限性16
• 1.4 本文的研究内容及技术路线16-18
• 1.4.1 本文的研究内容16-18
• 1.4.2 技术路线18
• 1.5 论文结构安排18-20
• 第2章 遥感影像分类基本理论20-28
• 2.1 基于像元的分类方法20-22
• 2.1.1 非监督分类法20-21
• 2.1.2 监督分类法21-22
• 2.2 基于面向对象的分类方法22-27
• 2.2.2 多尺度分割原理23-26
• 2.2.3 影像对象分类技术26-27
• 2.3 本章小结27-28
• 第3章 研究区概况及影像数据的准备28-34
• 3.1 研究区概况28-29
• 3.2 实验区数据源29-30
• 3.2.1 Pleiades卫星影像数据29-30
• 3.2.2 其他辅助资料30
• 3.3 影像预处理30-34
• 3.3.1 几何精校正30-32
• 3.3.2 薄云去除32
• 3.3.3 影像裁剪32
• 3.3.4 影像增强32-33
• 3.3.5 本章小结33-34
• 第4章 基于高分辨率遥感影像的矿山信息提取应用研究34-54
• 4.1 基于像元的分类方法34-38
• 4.1.1 非监督分类法对遥感影像进行分类34-36
• 4.1.2 监督分类法对遥感影像进行分类36-38
• 4.2 基于面向对象的分类方法38-54
• 4.2.1 影像融合38-39
• 4.2.2 参数的选择39-41
• 4.2.3 参数因子的选择及对比分析41-50
• 4.2.4 遥感影像分类50-53
• 4.2.5 本章小结53-54
• 第5章 高分辨率遥感影像矿山信息提取精度比较54-60
• 5.1 人工解译法54-55
• 5.2 定性分析55-56
• 5.2.1 非监督分类精度评定55
• 5.2.2 监督分类精度评定55
• 5.2.3 基于面向对象的精度评定55-56
• 5.3 定量分析56-58
• 5.3.1 精度评价指标56
• 5.3.2 精度评价结果56-58
• 5.4 分析小结58-59
• 5.5 本章小结59-60
• 第6章 结论与展望60-62
• 6.1 研究结论60-61
• 6.1 展望与不足61-62
• 致谢62-63
• 参考文献63-67

【共引文献】

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本文编号：376230