基于面向对象的高分辨率遥感影像水体信息提取优势研究

发布时间：2017-06-22 10:01

  本文关键词：基于面向对象的高分辨率遥感影像水体信息提取优势研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：美丽的七彩云南近几年气候反常，干旱少雨，加之云南省在水资源的研究保护主要集中在滇池流域，对其他小型水体缺乏研究，不利于水资源的研究保护与规划，造成在干旱时期的缺水问题。缺水给工农业生产、旅游以及云南人民的生活带来了很大的麻烦。所以研究地区的遥感影像水体信息提取，对了解地区水资源变化，进而采取相应对策，有利于水资源的有效利用、规划以及保护。因此研究地区的遥感水体信息提取，并在已经形成的诸多水体信息提取方法中找到最适合某地区的方法是很有必要，也是很有研究意义的。 利用遥感影像提取地物信息的研究方法多样，各有优缺点，本文将传统遥感水体信息提取技术与面向对象遥感信息提取技术进行对比。 首先，利用ENVI4.8软件进行基于遥感影像水体信息传统方法的提取，由于实验数据为QuickBird的高分辨率遥感影像，因此采用的方法有单波段阈值法、植被指数法、水体指数法。进行实验研究，得出实验结果。 其次，面向对象水体信息提取使用eCognition8.7软件，eCognition8.7是一种基于面向对象技术的软件。重点研究了面向对象影像分析的多尺度分割技术的算法和流程，深入分析了波段权重、颜色、形状、紧致度、光滑度、分割尺度等参数的选择依据和原则。利用了基于对象内部标准差和对象邻域平均差分的分割质量函数选择最优分割尺度的方法。分析了隶属度函数及知识规则库中对象特征的选择策略等相关问题。通过分析研究影像数据的各波段统计值，选择影像的分割波段，以及各波段的权重，然后根据不同的分割尺度进行分割，对比找出分割效果最好的尺度，根据对象特征信息建立模糊规则库进行信息提取，并从隶属度角度评价提取结果的精度。 再次，进行面向对象水体信息提取与传统信息提取方法进行精度比较，可以得出面向对象技术在高分辨率的遥感影像信息提取方面精度高于传统提取方法。 最后，通过实验验证和研究发现，在面向对象的多尺度分割中，不同的分割尺度在突出一部分信息的同时，也会损失另一部分信息，这是不可避免的。分割和特征参数计算所造成的海量数据处理也给信息提取带来了困难。针对存在的问题，在面向对象信息提取技术的基础上，提出了一种像元和面向对象相结合的高分辨率遥感影像库塘提取方法，，经过试验，经过效率和精度评价，得出此方法不仅保证了精度而且提高了分类效率。
【关键词】：高分辨率遥感影像 传统方法水体信息提取 面向对象水体信息提取 对比分析
【学位授予单位】：云南师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：P332;P237
【目录】：

• 摘要3-5
• Abstract5-7
• 目录7-9
• 第1章 引言9-18
• 1.1 研究背景和意义9-11
• 1.2 研究现状11-13
• 1.2.1 国内研究现状11-13
• 1.2.2 国外研究现状13
• 1.3 研究内容、研究方法和技术路线13-17
• 1.3.1 研究内容13-14
• 1.3.2 技术路线14-16
• 1.3.3 本论文章节安排16-17
• 1.4 本章小结17-18
• 第2章 传统遥感影像水体信息提取18-27
• 2.1 水体的特征分析18-19
• 2.2 水体信息提取的传统方法19-22
• 2.2.1 单波段阈值法19
• 2.2.2 谱间关系法19-20
• 2.2.3 植被指数法20
• 2.2.4 归一化差异水体指数法20-21
• 2.2.5 改进的归一化差异水体指数法21-22
• 2.3 遥感影像的提取试验22-26
• 2.3.1 实验数据及提取试验流程22
• 2.3.2 单波段阈值法22-23
• 2.3.3 植被指数法23-25
• 2.3.4 归一化差异水体指数（NDWI）25-26
• 2.4 本章小结26-27
• 第3章 面向对象的高分辨率遥感影像提取技术27-49
• 3.1 影像分割介绍27-41
• 3.1.1 影像分割定义与分割方法分析27-28
• 3.1.2 面向对象的影像分割方法28-30
• 3.1.3 eCognition 软件的多尺度分割概念30-32
• 3.1.4 多尺度分割策略[55][56]32-35
• 3.1.5 分割参数的选择35-38
• 3.1.6 最优尺度的分析和选择38-41
• 3.2 面向对象的遥感影像的提取方法41-47
• 3.2.1 基于训练样本的专题信息提取41-43
• 3.2.2 基于规则的专题信息提取43-47
• 3.3 本章小结47-49
• 第4章 面向对象的水体信息提取49-59
• 4.1 实验数据49
• 4.2 实验流程49-50
• 4.3 影像预处理50-51
• 4.4 最优分割尺度的选择51-55
• 4.5 构建知识库55-57
• 4.6 水体信息提取57-58
• 4.7 本章小结58-59
• 第5章 面向对象水体信息提取与传统提取方法比较59-60
• 5.1 信息提取精度评价59
• 5.2 小结59-60
• 第6章 一种基于像元和面向对象的库塘信息提取方法60-67
• 6.1 基本思路60-62
• 6.2 库塘信息提取实验62-65
• 6.2.1 研究区概况62
• 6.2.2 创建一个较低分辨率的子工程62-63
• 6.2.3 库塘信息粗分类63-64
• 6.2.4 进行区域详细分析64-65
• 6.3 实验结果分析与精度评定65-66
• 6.4 本章小结66-67
• 第7章 结论与展望67-68
• 7.1 结论67
• 7.2 展望67-68
• 参考文献68-72
• 附录 A：图目录72-73
• 附录 B:表目录73-75
• 攻读学位期间发表的学术论文和研究成果75-76
• 致谢76

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