基于面向对象的遥感影像梯田信息提取研究

发布时间：2017-08-10 19:20

  本文关键词：基于面向对象的遥感影像梯田信息提取研究

  更多相关文章： 梯田 面向对象分类 信息提取 遥感影像 黄土高原

【摘要】：梯田作为一项重要的水土保持工程措施,具有比较明显的保水、保土与保肥效用,在我国黄土高原地区的水土流失防治工作中发挥着不可替代的作用。准确和快速提取梯田信息是区域水土保持动态监测和评价的核心技术需求之一。针对目前黄土高原地区梯田调查方法不能适应需求的现状,论文以黄土高原丘陵沟壑区的典型小流域燕沟为研究区,以高分辨率的SPOT5遥感影像为数据源,基于ENVI软件平台支持下的面向对象分类技术对梯田信息的提取进行了探索。通过影像分割构建影像对象,在解析影像对象的光谱、纹理和空间等特征的基础上,构建梯田提取的分类规则体系,从而实现梯田信息的自动提取。最后分别通过与常规的监督分类、非监督分类以及人工目视解译方法在本研究区取得的分类结果进行对比分析,来评价基于面向对象方法的SPOT5卫星影像梯田信息的提取精度以及应用该方法进行梯田提取的适用性。本研究的主要结果如下:(1)应用面向对象的影像解译方法进行梯田提取时,设定合理的分割阈值对影像进行分割非常关键,分割效果的好坏直接关系到梯田提取精度的高低。如果设置的分割阈值过小,影像会被分割的很破碎;而如果设置的分割阈值过大,又会将部分梯田合并到邻近的林地与草地中,这两种情况均不利于梯田的有效提取。本研究使用的ENVI面向对象空间特征提取模块提供有预览功能,通过预览窗口,经过反复对比分析,最终确定了适于梯田提取的合理分割与合并阈值分别为38%与88%。(2)基于面向对象方法对梯田进行提取,能够充分挖掘影像所提供的各种信息,提高梯田信息提取精度。本研究进行基于规则的梯田信息提取时,通过对影像对象的光谱特征、纹理特征、空间特征等进行统计分析,本着选取的特征或特征组合具有最大的信息量、能够很容易地辨别不同地物、确保满足精度要求的前提下选取尽可能少的特征的原则,选择了NDVI均值,光谱特征的最小值、最大值,纹理特征的范围和方差,以及空间特征的面积属性来识别梯田,并据此构建了梯田提取的分类规则,有效实现了梯田信息的遥感自动提取。(3)通过与传统的监督分类、非监督分类方法以及人工目视解译所得结果进行比较分析,结果表明:面向对象方法的梯田提取结果的总精度高达88.25%,Kappa系数值为0.76,达到了影像分类质量很好的标准,与传统监督分类中相对最优的最大似然法相比,总精度与Kappa系数分别提高了14.75%与0.34;而且提取结果具有比较高的位置精度,面积精度达到78.38%,比最大似然法提高了31.3%,显著高于传统的影像分类方法。同时其提取结果具有较好的目视效果,与实际情况比较吻合。表明了面向对象方法对本研究区梯田信息的提取具有良好的适用性。
【关键词】：梯田 面向对象分类 信息提取 遥感影像 黄土高原
【学位授予单位】：西北农林科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：S157.31;S127
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 第一章 绪论11-19
• 1.1 研究背景与意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-16
• 1.2.1 面向对象法的国内外研究现状12-14
• 1.2.2 梯田的国内外研究现状14-16
• 1.3 研究内容与技术路线16-17
• 1.3.1 研究内容16
• 1.3.2 技术路线16-17
• 1.4 论文结构安排17-19
• 第二章 实验区概况与数据准备19-27
• 2.1 实验区简介19-20
• 2.1.1 自然概况19-20
• 2.1.2 社会经济状况20
• 2.1.3 土地利用类型划分20
• 2.2 数据源20-23
• 2.2.1 遥感数据20-23
• 2.2.2 其他数据23
• 2.3 数据预处理23-26
• 2.3.1 辐射校正24
• 2.3.2 正射校正24-25
• 2.3.3 几何精校正25
• 2.3.4 影像融合25
• 2.3.5 影像裁剪25-26
• 2.4 本章小结26-27
• 第三章 面向对象的遥感影像分类方法27-34
• 3.1 影像分割27-31
• 3.1.1 影像分割算法27-29
• 3.1.2 影像对象及其特征信息29-31
• 3.2 影像分类31
• 3.3 面向对象分类方法的优点31-33
• 3.4 面向对象分类软件33
• 3.5 本章小结33-34
• 第四章 基于面向对象的梯田信息提取34-43
• 4.1 影像多尺度分割34-35
• 4.2 对象属性特征分析与选择35-41
• 4.2.1 自定义特征--NDVI分析36-37
• 4.2.2 光谱特征分析37-39
• 4.2.3 纹理特征分析39-41
• 4.2.4 空间特征分析41
• 4.3 基于规则的梯田提取41-42
• 4.4 本章小结42-43
• 第五章 梯田信息提取结果与精度评价43-51
• 5.1 梯田信息遥感提取结果43-44
• 5.2 精度评价44-50
• 5.2.1 监督分类45-48
• 5.2.2 非监督分类48
• 5.2.3 精度评价与比较48-49
• 5.2.4 基于目视解译的精度评价49-50
• 5.3 本章小结50-51
• 第六章 结论与展望51-53
• 6.1 结论51-52
• 6.2 不足与展望52-53
• 参考文献53-59
• 致谢59-60
• 作者简介60

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本文编号：652236