基于GF-2遥感影像的城镇地物信息提取分割尺度研究

发布时间：2017-10-01 22:13

  本文关键词：基于GF-2遥感影像的城镇地物信息提取分割尺度研究

  更多相关文章： 高分二号 多尺度分割 多特征 面向对象

【摘要】：随着国产“高分”系列卫星的相继发射及其数据的广泛应用,我国高分辨率遥感卫星应用时代的大幕已经开启,如何更加充分地挖掘国产高分辨率遥感影像的应用潜力,多角度发挥相关遥感数据的巨大作用,是我国科研领域及相关工作人员们刻不容缓的责任。就目前“高分一号”影像的应用情况而言,针对“高分二号”影像的应用开发是一个极具发展潜力和亟待解决的科学问题。相对于中低分辨率遥感影像而言,高空间分辨影像具有地物信息复杂且细致,布局清晰,几何、光谱、纹理等信息也更加精确等特点。传统的基于像素的信息提取方法,无论是对影像包含信息的利用程度、处理效率,还是提取精度等方面都无法使高分辨影像得到应有的发挥。而目前凭借其高度精度和高效率等特点,利用面向对象方法来进行信息提取已成为大势所趋。其处理对象并非一个个孤立的象元,而是具有多种语义特征及关系特征的“同质”多边形,运用得当则能一定程度上减少图像的破碎和“椒盐噪声”的发生,而分割尺度系则是影响面向对象技术发挥好坏的关键因素。因此,如何通过分割尺度优化等技术改进让面向对象技术优势得以充分发挥,成为该领域研究热点。与此同时,随着我国新型城镇化道路的不断推进,如何及时、全面地掌握城区及周边地物细节信息,对科学规划城镇、合理产业布局、完善“智慧城市”与“大数据”体系等发展战略具有重要意义。本文在前人研究面向对象方法的基础上,充分挖掘高分二号影像中各类相关信息,对面向对象方法中的关键技术——分割尺度进行了适当改进,并结合多特征集合的构建等手段提出了一套针对高分二号影像的城镇信息提取方法,经过验证行之有效。本研究以新疆伊犁州特克斯八卦古城为典型研究区,针对城区地物的信息复杂,信息提取难度大,精度低的问题,致力于以分割尺度为突破口,进一步提高面向对象分类方法的效果与精度,期望能为面向对象技术的有效改善、新疆城区地物信息提取等工作提供一定的科学参考。本文的主要研究如下:1、图像的分割是面向对象技术中的基础和关键,其分割质量的好坏,将直接影响信息提取的精度。本文在前人研究的基础上,利用多尺度分割方法进行图像分割,该方法适合面向对象技术,所得影像分割对象较符合地物实际边界。2、多尺度分割中分割尺度的选择对信息提取结果有着重要影响。为了解决面向对象分类中常见的“欠分割”与“过分割”等问题,本文在总结了前人选取最优分割尺度方法的基础上,首先利用ESP对分割尺度进行大概范围的粗筛选;再利用不同分割尺度下地物光谱亮度均值标准差进行统计分析,进一步缩小尺度范围;最后通过人机交互的控制实验及经验确定各分割参量和最终确定各层即各类地物的最优分割尺度。3、对原图进行了复合最优多尺度分割后,需要对面向对象技术的另一重要部分--特征参数的选择提高重视,为使各地物的相关特征完备的同时尽可能保持在不造成冗余的范围之内,本文利用最邻近分类器原理,先将选择的全部相关参量进行筛选,并通过试验最终确定个别组为最优特征,再利用这些特征进行阈值和隶属度函数的调试,确定分类规则并提取目标信息。4、在信息提取的过程中,由于各地物几何、光谱、纹理特性等不同,则先通过相关分析和人工判断将地物类型分层进行提取,对每一层选择最适合的分割尺度;再根据地物类型的不同按不同的特征参量进行提取,争取把错分漏分现象降到最低,将分类精度提到最高;最后将分类结果与相同实验条件下的监督分类结果做初级精度对比,再利用控制实验验证分割尺度与多特征集合对分类结果的影响以实现进一步对比分析,验证该技术改善的有效性。5、我国城镇化的发展离不开遥感技术,国内外学者已经将高分辨率遥感影像应用在城区地物分类、土地利用现状调查、环境资料调查、人口普查、城乡规划等多个领域。利用国产卫星获取高分辨率、多光谱、高质量等级的城区信息影像等已然不难,但如何利用这些遥感影像解决城镇发展过程中遇到的实际问题还需要人们的努力。论文最后对技术的前景进行应用分析,总结全文并展望,进一步探讨经过分割尺度优化的高分二号影像城区地物信息提取技术,对新疆乃至全国城区地物信息提取都具有一定的科学参考价值与现实意义。
【关键词】：高分二号 多尺度分割 多特征 面向对象
【学位授予单位】：新疆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP751;P237
【目录】：

• 摘要2-4
• Abstract4-9
• 第一章 绪论9-16
• 1.1 研究背景及意义9-11
• 1.2 国内外研究进展11-13
• 1.3 研究内容及技术路线13-16
• 1.3.1 研究内容13-15
• 1.3.2 技术路线15-16
• 第二章 原理与方法16-24
• 2.1 图像分割16-18
• 2.2 模糊分类18-19
• 2.3 K近邻分类19-20
• 2.4 监督分类20-23
• 2.4.1 SVM支持向量机分类20-22
• 2.4.2 BP神经网络模型分类22-23
• 2.4.3 最大似然分类原理23
• 2.5 本章小结23-24
• 第三章 研究区与数据源24-33
• 3.0 研究区概况25-28
• 3.1 数据源介绍28-30
• 3.2 影像预处理30-32
• 3.2.1 辐射校正30-31
• 3.2.2 几何校正31
• 3.2.3 图像裁剪与融合31-32
• 3.3 本章小结32-33
• 第四章 分割尺度研究与试验33-44
• 4.1 分类体系的确定33-35
• 4.2 复合分割尺度优选35-40
• 4.2.1 分割尺度初步筛选35-36
• 4.2.2 分割尺度二次筛选36-39
• 4.2.3 复合最优分割试验39-40
• 4.3 多特征集合的构成40-43
• 4.4 本章小结43-44
• 第五章 面向对象的城镇信息提取44-57
• 5.1 信息提取过程44-47
• 5.2 结果验证与对比分析47-55
• 5.2.1 结果验证47-48
• 5.2.2 对比分析-监督分类48-51
• 5.2.3 对比分析-分割尺度51-53
• 5.2.4 对比分析-特征集合53-55
• 5.3 应用分析55-56
• 5.4 本章小结56-57
• 第六章 总结与展望57-59
• 6.1 总结57-58
• 6.2 存在问题与展望58-59
• 参考文献59-66
• 硕士期间参与科研项目与发表论文情况66-67
• 致谢67-69

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