基于高分辨率影像纹理特征提取日光温室方法研究

发布时间：2017-05-01 09:10

  本文关键词：基于高分辨率影像纹理特征提取日光温室方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：日光温室为解决我国西北部地区冬季蔬菜供应问题发挥了重要作用,利用高分辨率遥感影像提取日光温室空间分布信息,掌握其分布规律和发展动态至关重要。本研究分别利用基于窗口和基于影像对象的纹理特征在ALOS影像上对日光温室进行信息提取。深入探讨了纹理变量、纹理窗口、方向和步长等参数对日光温室信息提取精度的影响。根据信息熵的大小筛选出5个纹理变量参与分类,利用因子分析法找到与不同地物类型相关性最高的纹理参数组合,在此基础上提出了一种多尺度纹理构建方法。通过研究得到以下结论:1)基于影像对象和基于窗口的纹理对提高日光温室分类精度有着不同的影响。基于影像对象的纹理不能显著提高日光温室的总分类精度,有时还会降低总提取精度,提升幅度为-0.36%~1.39%,而基于窗口的纹理可以明显提高影像的总分类精度,提升幅度为4.66%~7.88%。对于不同地物类型,两类纹理对分类精度的贡献是不同的,基于窗口的纹理特征能够提高大部分地物的分类精度,而基于对象的纹理特征仅能提高无覆盖日光温室、休耕地、居民地和园地的提取精度,且基于窗口的纹理特征对分类精度提高的幅度比较大。总之,从总分类精度和各地物的分类精度这两方面看,基于窗口的纹理特征要优于基于影像对象的纹理特征。2)信息熵法是一种纹理变量选取的有效办法。采用信息熵法选取的5个纹理变量参与分类同全部纹理变量参与分类相比,不仅不会显著降低分类精度,大部分情况可以提高分类精度。最终选取均值、同质性、差异性、熵和相关性这5个纹理变量对日光温室进行信息提取。3)从纹理变量的相关性、KMO和Bartlett球形检验等方面证明采用因子分析法对纹理变量进行优化组合是必要的和可行的。不同地物综合得分最高的纹理参数组合与实际分类结果选取的最佳纹理参数组合并不相同。主要是因为:依据分类精度选取的最佳组合,是综合ALOS影像的纹理特征和光谱特征选取的最佳组合,其中ALOS影像的光谱信息对最佳纹理参数的结果产生一定影响;因子分析法选取的最佳纹理参数组合是基于各纹理变量有不同加权系数基础上的,而实际分类时并没有考虑纹理变量的加权值,所有纹理变量的加权系数均为1。4)最佳纹理窗口受步长影响比较大,不同的步长对应着不同的最佳纹理窗口。步长为1时最佳窗口为最大纹理窗口(15×15),其余步长的最佳窗口为最小纹理窗口,且总分类精度最高的窗口为15×15(方向为135°,步长为1)。究其原因,步长为1时,在窗口增大的同时,地物内部细节信息不断减少,均质性在不断增强,且地物边界的模糊程度在可接受范围之内,不同地物间的可分性在增大。步长不为1时,随着窗口的增大,纹理边界越模糊,偏离地物实际边界的程度越大,跨纹理单元的现象越严重,不同地物间的可分性在减小。5)窗口大小和纹理方向影响最佳步长的选择,最佳步长集中在1和3,当窗口大小为7×7和9×9时最佳步长为3(135°方向除外,最佳步长为1),当窗口大小为11×11、13×13和15×15时最佳步长为1。究其原因,步长为1和3时,大部分参与运算的像元在同一个对象内部,GLCM纹理特征能够相对准确地反映地物空间特征。步长为5和7时,对应实际距离为12.5m和17.5m,大于部分地物实际尺寸(如道路、休耕地),参与运算的像元不在同一个对象内部的概率变大,GLCM纹理特征就不能客观地反映地物空间特征。6)纹理方向对分类精度的影响是有限的,大多数地物的最佳纹理方向集中于某两个方向,且集中分布的方向和最高分类精度的纹理方向并不是总保持一致。通过统计地物分割对象的主方向,发现地物的分割对象并没有固定的主方向,且主方向浮动范围比较大。可见,地物分割对象的方向性不强是纹理方向分类精度影响不大的主要原因。7)利用因子分析法构建的多尺度纹理的总分类精度要高于基于窗口和基于影像对象的最优分类精度,分别提高了3.98%和10.56%。多尺度纹理还提高了居民地、无覆盖日光温室、坑塘、有薄膜覆盖日光温室、道路、休耕地和园地的分类精度。
【关键词】：灰度共生矩阵 因子分析 日光温室 多尺度纹理 ALOS 基于对象影像分析技术
【学位授予单位】：兰州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 中文摘要3-5
• Abstract5-9
• 第一章 绪论9-19
• 1.1 选题背景及研究意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-16
• 1.2.1 日光温室信息提取研究现状10-11
• 1.2.2 GLCM纹理特征提取研究现状11-15
• 1.2.3 因子分析在影像处理中的研究现状15-16
• 1.3 研究目的、研究内容及技术路线16-17
• 1.4 论文结构安排17-19
• 第二章 原理与方法19-27
• 2.1 日光温室信息提取方法19-21
• 2.1.1 多尺度分割19
• 2.1.2 纹理特征的提取19-20
• 2.1.3 信息提取20-21
• 2.2 纹理分析21-24
• 2.2.1 纹理的基本概念21-22
• 2.2.2 灰度共生矩阵22-24
• 2.3 因子分析24-27
• 第三章 研究区概况及数据准备27-32
• 3.1 研究区概况27-29
• 3.2 数据预处理29
• 3.3 影像分割29
• 3.4 纹理特征计算29-30
• 3.4.1 GLCM纹理特征计算29-30
• 3.4.2 多尺度纹理构建方法30
• 3.5 因子分析30-32
• 第四章 结果与讨论32-52
• 4.1 特征组合对分类精度的影响32-34
• 4.2 纹理变量的选取34-36
• 4.3 纹理变量与地物相关性36-42
• 4.3.1 因子分析模型评价37-40
• 4.3.2 因子分析法最佳参数组合40-42
• 4.4 纹理窗口对分类精度的影响42-45
• 4.5 步长对分类精度的影响45-46
• 4.6 纹理方向对分类精度的影响46-48
• 4.7 多尺度纹理参与的信息提取48-52
• 4.7.1 分类精度48-49
• 4.7.2 日光温室提取制图分析49-52
• 第五章 结论与展望52-55
• 5.1 结论52-53
• 5.2 展望53-55
• 参考文献55-61
• 在学期间的研究成果61-62
• 致谢62-63

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