多粒度分析与城镇建筑变迁探测

发布时间：2017-05-27 10:09

  本文关键词：多粒度分析与城镇建筑变迁探测，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：遥感变迁探测是指识别一种对象或现象在不同时相位置发生变化的过程,城镇建筑变迁探测需探测新增、拆迁和重建三种变迁类型。探测建筑变迁的性质及面积以更新城镇地理空间数据库,能够反映土地利用的合理性,指示区域规划的方向,对城镇的信息化管理具有重要作用。在GIS中,挖掘空间实体集前首先需要确定实体的粒度(即数据组织的基本单位),建筑变迁的探测可以基于像素(包括像素邻域)和对象两种粒度。以像素为探测粒度,可利用像素的波谱、纹理、邻域统计值等信息；以对象为粒度,首先需经过遥感图像分割获取图斑和边界,可利用对象的位置、面积、邻近度等特征。因此,研究内容主要包括3个部分：(1)设计和测试用于城镇下垫面分类的描述符,主要目的在于能够最大限度的提取建筑对象。(2)设计基于多粒度分析的建筑变迁探测法,包括基于对象的邻近度分析法、变迁图层加权联合分析法(像素级)。(3)去除伪变迁,伪变迁包括遥感图像拍摄时天底点的变化引起的建筑倾斜,图像比例尺不同导致的建筑轮廓不吻合以及阴影等噪声。通过面积过滤、邻近度原则和多维特征空间加权去噪法将这些伪变迁去除。文章重点介绍和比较两种建筑变迁探测法—基于对象的邻近度分析法(对象级)和多维变迁特征空间加权联合分析法(像素级)。前者检测精度较低,其平均正确率只有37.6%,而虚检率过高(平均虚检率达到34.2%),主要是提取的建筑图斑不完整而产生的误差,因为基于对象的邻近度分析法要求对象边界完整,但该方法对于去除建筑倾斜产生的伪变迁有重要作用。而如果从两实相图像特征的差异出发,设计多个变迁特征图像作为变迁信息的多维空间,效率明显提高,平均正确率可达到87.7%,这种方法叫做多维变迁特征空间加权联合分析法。通过研究得出了5个结论：(1)利用复合波谱特征对城镇下垫面分类的精度要高于使用独立波谱特征的精度；(2)结合波谱和纹理特征对城镇下垫面分类的效果要优于单独使用纹理或波谱特征；(3)对于城镇下垫面分类,采用有先验知识的监督分类法比非监督分类法更加有效；(4)邻近度分析法用于过滤由天底点变化引起的伪变迁效果良好。(5)利用多维变迁特征空间加权联合分析法的精度较高,可达到87.7%。
【关键词】：变迁探测 邻近度分析 数学形态学 多维变迁特征 小波压缩
【学位授予单位】：华东师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TU196;P208
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-10
• 第一章 绪论10-14
• 1.1 建筑变迁探测的意义10-11
• 1.2 相关研究进展11-12
• 1.3 本文的贡献12-14
• 1.3.1 拟解决的关键问题12-13
• 1.3.2 创新点13
• 1.3.3 文章结构13-14
• 第二章 实验区域和数据14-16
• 2.1 实验区域14-15
• 2.2 实验数据15-16
• 第三章 方法16-48
• 3.1 方法概述16-17
• 3.2 图像预处理17-19
• 3.2.1 直方图均衡化18
• 3.2.2 降噪18-19
• 3.3 监督分类和建筑对象提取19-31
• 3.3.1 描述符设计20-28
• 3.3.2 城镇下垫面分类28-31
• 3.4 对象邻近度分析和伪变迁去除31-36
• 3.4.1 基于对象的变迁检测方法32-34
• 3.4.2 基于小波压缩和对象邻近度分析的变迁检测34-36
• 3.5 像素(邻域)级变迁检测36-41
• 3.5.1 图斑前端/后端整理37-39
• 3.5.2 基于小波压缩和像元比较法的变迁检测39-41
• 3.6 变迁特征加权联合分析和变迁特征图层噪声去除41-48
• 3.6.1 变迁特征图层计算42-44
• 3.6.2 多尺度窗口变迁特征密度累和去噪44-47
• 3.6.3 重建建筑对象的提取47-48
• 第四章 讨论48-53
• 4.1 对象邻近度分析的意义48
• 4.2 变迁特征图层加权联合分析的意义48
• 4.3 变迁检测精度分析48-53
• 第五章 总结与展望53-55
• 5.1 实验总结53
• 5.2 展望53-55
• 参考文献55-60
• 后记60

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本文编号：399604