基于相容粗糙集的神经网络湿地遥感分类研究

发布时间：2020-01-19 18:48

【摘要】：湿地是地球生态系统的重要组成部分之一,在调蓄洪水、降解污染物、补充地下水、调节气候、维持区域水平衡以及维持生物多样性等方面均具有重要的意义。人类活动的加剧,直接导致了湿地面积锐减、生态功能退化,区域生态平衡遭到严重威胁。及时高效地开展湿地调查,是维持湿地生态系统可持续发展的重要工作。遥感技术的发展,为湿地调查提供了极大便利。本研究将以双台子河口湿地为研究背景,以遥感影像为数据源,基于相容粗糙集理论和BP神经网络,探索湿地覆被信息提取技术的新方法,主要研究内容如下：(1)相容粗糙集-BP神经网络分类模型。本研究根据BP算法的缺陷,从优化网络的输入这一目的出发,结合相容粗糙集在处理不确定数据、噪声数据的优势,将相容粗糙集理论应用于神经网络训练样本的处理中,对训练样本进行除噪处理,纯化输入的数据,提高BP神经网络对遥感影像分类的能力,建立相容粗糙集理论和BP神经网络相结合的湿地遥感分类模型。(2)数据预处理及Landsat-8数据在湿地遥感分类中的适用性分析。原始影像因各种因素需进行预处理才能使用,根据本实验特点对其进行辐射定标、大气校正,再根据所提取的研究区边界,进行图像融合、镶嵌和裁剪处理；研究区湿地覆被类型划分,分为水域、养殖塘、碱蓬、芦苇、水田、滩地、居民点、混合植被8个类型；样本数据采集,根据本研究的需要选取训练样本点以及野外采集验证样本点；对OLI影像在湿地遥感分类中的适用性进行分析,采用方法是利用最大似然法对OLI影像进行分类,并与常用的ETM+数据进行比较分析,结果表明,OLI数据分类精度相对较高,可以用于湿地遥感分类研究,为下文的神经网络分类实验提供数据参考。(3)相容粗糙集-BP神经网络分类实现。首先,提取训练样本各波段灰度值,根据粗糙熵定义计算最优相似性阈值,获取各样本的相容粗糙集合,并进行决策属性判别,得到新的训练样本集合；然后,在Matlab软件平台下建立BP神经网络的湿地覆被分类模型,进行湿地覆被信息提取；最后,对分类结果进行精度评价,并将其与未经过处理的BP神经网络分类结果以及基于粗糙集属性约简的分类结果进行对比分析。结果表明,基于相容粗糙集的BP神经网络分类方法可以剔除训练样本中的噪声数据,提高网络的训练成功率,缩短网络的收敛时间,分类效果较好,其总体精度达到91.25%, Kappa系数为0.8969,比单纯的BP神经网络分类结果高7.92%和0.0926,比粗糙集样本属性约简预处理方法的分类结果高3.03%和0.0357,分类效果较好。为湿地资源环境监测提供一种新的技术手段。
【学位授予单位】：沈阳农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：X87;TP183;TP751

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本文编号：2571177