地理国情监测中遥感图像分类研究

发布时间：2017-07-18 01:14

  本文关键词：地理国情监测中遥感图像分类研究

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【摘要】：地理国情监测项目中地表覆盖信息提取的关键技术，就是如何快速准确获取遥感影像包含的地物信息。本研究使用eCognition软件对影像进行自动解译，解译过程主要分为两步：第一步是选取最优分割组合参数对影像进行多尺度分割，分割结果的质量直接影响最终解译成果的质量，本文就其分割参数的如何选取进行详细研究并进行实验，以便获取最佳分割参数组合。第二步是对分割结果生成的影像对象层按照影像对象属性并通过编写规则集进行分类。 由于自动解译的成果数据具有严重的锯齿现象，而且精度不能满足地表覆盖项目的需求，因此需要人工进行修改。基于锯齿问题，通过采用ArcGIS Model Builder模型生成器建立模型进行解决。在人工通过流编辑（Streaming）模式修改完成后，面相邻且属相相同是普遍存在的错误，人工检查很难发现问题，针对这一问题，采用脚本语言Python编写专项检查工具予以解决。最后通过分别统计解译成果及人工最终修改成果所有地物类型的面积，能够得到解译正确地物类型的面积，进而对自动解译成果进行精度评价。 本研究以青海省治多县为例，结合QuickBird遥感影像(红、绿、蓝、近红四个波段)，利用eCognition8.8面向对象分类模块和ArcGIS9.3空间分析模块对青海省地理国情监测项目中地表覆盖信息的提取工作进行了实验分析。结果表明，分类的全局精度达到了93.90%，具有较强的可适用性。 本研究的创新之处在于，实现了一定程度的人机交互式矢量化，极大地减少了人工工作量，提高了日常生产效率，，研究成果能够为后期地理国情监测中地表覆盖的采集工作提供一定的技术参考价值。
【关键词】：地理国情监测 地表覆盖 分割 面向对象分类 模型
【学位授予单位】：西安科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：P237
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 1 绪论8-16
• 1.1 本课题的研究背景及意义8-10
• 1.1.1 地理国情监测与地理国情普查8
• 1.1.2 地理国情普查的工作内容及重要意义8-10
• 1.2 遥感影像信息获取的研究现状10-12
• 1.2.1 遥感影像信息获取技术10
• 1.2.2 传统信息提取方法研究现状10-11
• 1.2.3 面向对象的信息提取方法的国内外研究现状11-12
• 1.3 本文采用的主要技术路线及研究方案12-14
• 1.3.1 本文采用的主要技术路线12-14
• 1.3.2 本文采用的主要研究方案14
• 1.4 论文结构安排14-16
• 2 eCognition 在地理国情监测项目中的应用研究16-33
• 2.1 遥感影像的分割方法及原理16-17
• 2.1.1 基于边界的影像分割方法16
• 2.1.2 基于区域的影像分割方法16-17
• 2.1.3 基于边缘检测的影像分割方法17
• 2.2 eCognition 的分割功能17-19
• 2.2.1 棋盘式分割算法17-18
• 2.2.2 四叉树分割算法18-19
• 2.2.3 光谱差异分割算法19
• 2.3 多尺度分割算法19-25
• 2.3.1 多尺度分割算法的原理20-21
• 2.3.2 多尺度分割算法的异质性准则（Heterogeneity Criterion）21-25
• 2.3.3 多尺度算法中分割参数的选择25
• 2.4 遥感影像的分类方法25-33
• 2.4.1 监督分类与非监督分类技术25-27
• 2.4.2 eCognition 的分类功能27-29
• 2.4.3 eCognition 中的影像分类方法29-33
• 3 ArcGIS 在地理国情监测项目中的应用研究33-42
• 3.1 ArcGIS 中的坐标系统33-36
• 3.1.1 ArcGIS 包含的坐标系33-34
• 3.1.2 地图投影及投影坐标系34-36
• 3.1.3 ArcGIS 坐标框架之动态投影36
• 3.2 ArcGIS 的数据编辑功能36-42
• 3.2.1 使用 ArcGIS Model Builder 模型生成器对数据进行预处理37-39
• 3.2.2 ArcGIS 的人工编辑功能39-40
• 3.2.3 ArcGIS 中开发相邻面属性检查工具40-42
• 4 面向对象的地物信息提取实验42-54
• 4.1 青海省区域简介42-43
• 4.1.1 青海省区域地理位置42
• 4.1.2 青海省区域特点42-43
• 4.2 研究区域基本概况43-44
• 4.2.1 研究区域遥感数据43-44
• 4.2.2 研究区域目视解译类型44
• 4.3 面向对象的提取分类实验44-50
• 4.3.1 设置合理的分割参数44-48
• 4.3.2 面向对象分类的特征提取48-50
• 4.4 在 ArcGIS 软件中进行分类后处理50-51
• 4.4.1 分类后预处理50-51
• 4.4.2 人工编辑修改51
• 4.5 分类精度评价51-54
• 4.5.1 常用分类精度评价方法51-53
• 4.5.2 实验区分类精度评价53-54
• 5 结论与展望54-56
• 5.1 结论54
• 5.2 不足与展望54-56
• 致谢56-57
• 参考文献57-59

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前6条

1 郝晓华;王建;李弘毅;;MODIS雪盖制图中NDSI阈值的检验——以祁连山中部山区为例[J];冰川冻土;2008年01期

2 熊四明;;2000国家大地坐标系下点位坐标转换方法浅析[J];测绘与空间地理信息;2009年05期

3 曹宝;秦其明;马海建;邱云峰;;面向对象方法在SPOT5遥感图像分类中的应用——以北京市海淀区为例[J];地理与地理信息科学;2006年02期

4 钟业勋;童新华;李占元;;若干常规地图投影的数学定义[J];桂林理工大学学报;2011年03期

5 黄建文;陈永富;鞠洪波;;基于面向对象技术的退耕还林树冠遥感信息提取研究[J];林业科学;2006年S1期

6 孙丹峰,杨冀红,刘顺喜;高分辨率遥感卫星影像在土地利用分类及其变化监测的应用研究[J];农业工程学报;2002年02期

本文编号：555403