不同的遥感解译方法在地表覆盖分类信息提取中的应用研究

发布时间：2017-09-20 08:04

  本文关键词：不同的遥感解译方法在地表覆盖分类信息提取中的应用研究

  更多相关文章： 地表覆盖 ENVI FeatureStation_GeoEX 计算机解译

【摘要】：第一次全国地理国情普查工作正在华夏大地如火如荼的进行中。通过对地理国情全面的普查,能够更加权威、更加客观、更加准确的了解和掌握我国陆地国土范围内的地表自然、生态以及人类活动的基本情况。地理这一国情与科技教育、经济发展、政治、社会、文化和国际关系等国情的关联和融合,能够更加深入的揭示全国以及各省、市、自治区、直辖市、县、镇甚至村的社会经济发展过程中的时间、空间的演变及其内在的相关联系。作为地理国情普查的重要内容之一,地表覆盖分类信息提取工作完成的好坏直接影响了整个地理国情普查工作的正确性、完整性和实时性,因此选择一种简单、准确、高效的地表覆盖分类信息提取方法对地理国情普查具有决定性的意义。我国幅员辽阔,地势起伏、地形复杂,高原、山地、丘陵、平原、盆地交错分布,因此选择一种与地形地貌相匹配的地表覆盖分类信息提取方法才能保证地理国情普查工作的正确和高效。目前为止,地表覆盖分类信息遥感解译的提取方法可以归为三类：计算机解译软件自动解译、计算机解译软件自动解译+人工目视解译和全人工目视解译[1]。三种解译方法各具特点,但随着社会的发展,科学的进步特别是测绘科学的发展和进步,全人工目视解译终究会被测绘行业所淘汰,有计算机解译软件参与的自动解译将会成为影像解译的主体趋势[2]。本文主要研究有计算机解译软件参与的地理国情地表覆盖分类信息提取,既计算机解译软件自动解译和计算机解译软件自动解译+人工目视解译[3]。介于全人工目视解译所独有的特点：准确性最高,因此可以把全人工目视解译的结果作为衡量计算机解译软件自动解译和计算机解译软件自动解译+人工目视解译的结果之间准确性高低的标准。实验数据选取了云南省华宁县的三个区域作为研究对象,三个区域的地域类型分别属于坝区、山区和坝区、山区相结合的区域。实验选取了时下对于地表覆盖分类信息提取的简单、准确和高效三合一综合性最强的两款计算机自动解译软件ENV I和FeatureStation GeoEX分别对三个实验区域：坝区、山区和坝区、山区相结合的区域进行计算机解译软件自动解译,随后将解译结果进行人工目视解译编辑。分别把计算机解译软件自动解译、计算机解译软件自动解译+人工目视解译的结果和全人工目视解译进行对比得到一个准确率值,通过准确率值的对比结果为坝区、山区和坝区、山区相结合的区域分别选择适合其的解译方式,并按照此结果为全国与此地形相符的地区选择适合适合其的解译方式。
【关键词】：地表覆盖 ENVI FeatureStation_GeoEX 计算机解译
【学位授予单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：P237
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第一章 绪论11-17
• 1.1 研究背景及意义11-13
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究意义12-13
• 1.2 国内外研究现状13-14
• 1.3 研究内容14-15
• 1.4 研究技术路线15-17
• 第二章 研究前的准备17-23
• 2.1 研究区域的选择17-18
• 2.2 实验数据源18-19
• 2.2.1 影像情况说明18-19
• 2.2.2 Worldview-2简介19
• 2.3 计算机解译软件的选择19-21
• 2.4 软件和硬件支持21
• 2.4.1 软件支持21
• 2.4.2 硬件支持21
• 2.5 技术标准与规定21-23
• 2.5.1 数学基础21
• 2.5.2 规范性引用文件21-22
• 2.5.3 地表覆盖信息采集的原则22-23
• 第三章 遥感影像地表覆盖分类信息提取的原理和方法23-25
• 3.1 遥感解译中的地物类别特征23
• 3.2 遥感解译的流程及方法23-25
• 3.2.1 遥感解译的流程23-24
• 3.2.2 遥感解译的方法24-25
• 第四章 不同方法的地表覆盖分类信息提取25-77
• 4.1 地表覆盖分类信息提取的人工目视解译28-41
• 4.1.1 地表覆盖分类信息人工目视解译的流程29-30
• 4.1.2 地表覆盖分类信息人工目视解译的规则30
• 4.1.3 采用人工目视解译的方法对实验区域进行地表覆盖分类信息的提取30-41
• 4.2 地表覆盖分类信息提取的计算机解译软件自动解译41-69
• 4.2.1 应用计算机自动解译软件FeatureStation_GeoEX提取地表覆盖分类信息41-52
• 4.2.2 应用计算机自动解译软件ENVI提取地表覆盖分类信息52-69
• 4.3 地表覆盖分类信息提取的计算机—人工交互式解译69-77
• 4.3.1 人工修改经过FgatureStation_GeoEX计算机自动解译的图斑70-72
• 4.3.2 人工修改经过ENVI计算机自动解译的图斑72-77
• 第五章 地表覆盖分类信息提取的结果对比及应用选择77-87
• 5.1 计算机自动解译结果的对比77-79
• 5.1.1 计算机自动解译结果的对比方式77-78
• 5.1.2 FeatureStation_GeoEX和ENVI自动解译结果的对比78-79
• 5.2 计算机—人工交互式解译结果的对比79-82
• 5.2.1 计算机—人工交互式解译结果的对比方式79-80
• 5.2.2 FeatureStation_GeoEX和ENVI在人工解译后的结果对比80-82
• 5.3 实验结果的应用分析82-87
• 5.3.1 我国地形地貌的概述82-84
• 5.3.2 计算机自动解译结果的应用84
• 5.3.3 计算机—人工交互式解译结果的应用84-87
• 第六章 结论与展望87-89
• 6.1 结论87-88
• 6.2 展望88-89
• 致谢89-91
• 参考文献91-95
• 附录95

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 张楠楠;;FeatureStation_GeoEX在地理国情监测中的应用[J];测绘与空间地理信息;2014年03期

2 孟海东;姚继营;;数字遥感图像解译分类方法研究[J];金属矿山;2010年06期

，

本文编号：886868