组合光学影像和全极化SAR数据进行城市土地覆被分类

发布时间：2022-12-05 08:06

　　城市区域的空间和光谱异质性使得土地覆被分类具有一定的难度。仅凭传统光学多光谱遥感影像进行分类,很难区分光谱特性相似的地物。全极化合成孔径雷达（Full-polarimetric SAR）能够记录地物完整的微波后向散射信息。利用多光谱光学影像和全极化SAR数据的互补性,组合多光谱信息、不同极化方式的后向散射强度信息、不同目标极化分解方法的特征以及相干矩阵T₃中的散射参数,进行城市区域的土地覆被分类,能够有效区分光谱特性相似的类别。本研究基于局部气候分区（LCZ分类体系）,利用多光谱Sentinel-2 MSI影像和全极化ALOS-2 PALSAR-2数据,在上海市进行了16个土地覆被类型的分类研究。首先,对多光谱波段、后向散射强度数据、目标极化分解的特征和相干矩阵T₃中的散射参数进行不同的组合,得到数据维数不同的六个数据集。然后,分别使用子空间方法、支持向量机方法（SVM）和最大似然分类法（MLC）对六个数据集进行分类,并计算分类结果的混淆矩阵。另外,为了探索对建筑类别的提取能力,将上一步分类结果中的所有建筑类别合并为一个类,得到包含9个土地覆... 

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究进展
    1.3 研究内容与技术路线
第2章 方法
    2.1 LCZ分类体系
    2.2 全极化SAR特征
    2.3 数据标准化方法
        2.3.1 Min-Max标准化
        2.3.2 Z-Score标准化
    2.4 分类方法介绍
        2.4.1 最大似然分类法
        2.4.2 支持向量机方法
        2.4.3 子空间方法
    2.5 精度评价
        2.5.1 总体精度
        2.5.2 制图精度
        2.5.3 用户精度
        2.5.4 平均精度
        2.5.5 Kappa系数
第3章 研究区和数据介绍
    3.1 研究区概况
    3.2 卫星数据介绍
        3.2.1 Sentinel-2 数据介绍及预处理
        3.2.2 ALOS-2 PALSAR-2 数据介绍及预处理
    3.3 数据组合
第4章 LCZ分类及处理
    4.1 训练样本和验证样本的选取
    4.2 分类参数的设置
第5章 结果与讨论
    5.1 16个类别分类结果
    5.2 9个类别分类结果
    5.3 不同数据集分类性能
    5.4 不同分类方法分类性能
第6章 结论与展望
    6.1 主要工作及创新点
        6.1.1 主要工作
        6.1.2 创新点
    6.2 不足与展望
参考文献
攻读学位期间取得的研究成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]城乡用地遥感识别与时空变化研究进展[J]. 李广东,方创琳,王少剑,张蔷.  自然资源学报. 2016(04)
[2]基于目标分解的极化SAR图像SVM监督分类[J]. 张祥,邓喀中,范洪冬,赵慧.  计算机应用研究. 2013(01)
[3]采用提升方向波变换的异源图像融合新算法[J]. 刘启海,林玉池,冯伟昌,赵美蓉,宋乐.  红外与激光工程. 2010(02)
[4]基于MODIS数据设计的中国土地覆盖分类系统与应用研究[J]. 刘勇洪,牛铮,徐永明,王长耀,李贵才.  农业工程学报. 2006(05)
[5]用SPOT-VGT数据制作中国2000年度土地覆盖数据[J]. 徐文婷,吴炳方,颜长珍,黄慧萍.  遥感学报. 2005(02)

硕士论文
[1]基于目标分解理论的极化SAR图像分类方法研究[D]. 赵力文.国防科学技术大学 2007



本文编号：3710015