基于1:100万DEM的宏观地貌形态类型自动划分方法研究
发布时间:2020-06-02 08:34
【摘要】:地貌是自然地域综合体的主导因素,对地理环境有广泛而深刻的影响,地貌的宏观形态类型和成因类型是因果关系的统一体,“形态”是“成因”的结果,又是研究“成因”的重要依据,因而对我国地貌的形态类型进行准确、快速的提取工作对地貌格局分析、地貌区划研究等具有重要意义。现阶段,常用的基于遥感影像分析的地貌分类方法多基于像素,且所采用的分类器较为陈旧,使得分类结果的完整性和精度均难以满足实际生产生活需求。而面向对象分类思想以分割得到的影像对象为研究单元,能够有效去除分类结果产生的噪声,保持分类结果的完整性,随机森林是一种集成分类器,具有精度好、执行效率高、不过拟合等特性,基于此本文以我国1:100万DEM为信息源,提取地形因子,综合运用面向对象和随机森林分类方法实现地貌形态类型的自动划分。本研究通过相关性分析和雪氏熵值法得到用于地貌分类的地形因子最佳组合,并分别运用eCognition软件和Matlab的统计工具箱实现基于面向对象以及随机森林的地貌分类。两种分类方法均取得了较好的分类结果,但均存在着一定的缺陷:其中基于面向对象分类方法获得的分类结果有良好的完整性,分类精度偏低;而基于随机森林分类方法获得的分类结果精度较高,总体精度但局部较破碎。进而本文通过将面向对象分类法和随机森林分类法相结合,提出了两种改进的地貌划分方法,即方法一将随机森林分类方法得到的分类结果作为专题图加入面向对象多尺度分割中,使得分割得到的影像对象能够很好的与实际地貌相吻合,从而提升分类精度,方法二将面向对象分割得到的影像对象作为随机森林分类方法的研究单元,基于对象选取训练样本并进行训练,进而得到分类结果。精度评价证明两种分类方法得到的地貌分类结果均具有较高的分类精度以及良好的完整性。通过对本文提出的四种分类方法进行综合对比评价,以面向对象方法为辅随机森林为主的地貌形态类型划分方法是最优分类法。
【图文】:
1公里栅格分辨率的地面高程数字矩阵|25]。该数据的特点在于,,其是通过对1:邋5万和1:逡逑10万比例尺地形图方里网交叉点上高程采样得到的高程数据,因而采样精度较高,并且能逡逑从宏观反映我国地形的起伏变化特征具有较高的应用价值。图2-1所示为我国1:邋100逡逑万比例尺DEM数据。逡逑?邋,了邋;逡逑0邋280邋S60邋840邋km逦I邋*邋*邋7逡逑1111逦I逡逑逦逡逑图2-1我国1:邋100万比例尺数字高程模型逡逑该数据模型的高程中误差及基本参数分别如表2-1和表2-2所示。逡逑逦表2-1中国1:邋100万DEM中误差表逦逡逑地区逦高山逦中低山逦丘陵逦平原逡逑中误差(米)逦70逦41逦20逦1逡逑8逡逑
逦1741.11m逡逑2.1.2中国及其毗邻地区地貌图(1:邋400万)逡逑《中国及其毗邻地区地貌图(1:邋400万)》(如图2-2)由中国科学院南京地理与湖泊研逡逑究所主持,并与国家海洋局、地矿部、高校和中国科学院等系统所属九个单位合作,共同逡逑制作完成(1986-1991年)。其比例尺为1:邋400万,采用等积圆锥投影,编制原则为“以构逡逑造地貌为基础,内外营力相结合”和“突出主导成因,结合地貌形态”,是在前人地学研[傚义系没∩希ü佬怯跋瘛⒌匮ёㄌ馔己偷匦瓮颊馊只就技亩员妊绣扯嘀频摹e义虾澹渝危脲危В慑义希酰浚幔蓿悖酰簦ǎ殄澹麇澹徨澹恚脲澹恚殄澹颍澹鳎沐澹浚诲澹恚垮危妫翦澹у危苠义希桑∠樱掊义贤迹玻仓泄捌渑诘厍保哄澹矗埃巴虻孛餐煎义嫌捎诟玫孛餐荚谥谱魇弊酆峡悸橇说孛渤梢蚝托翁兀狙衃偦冢模牛褪萁义闲械孛残翁嘈突郑式玫孛餐及凑掌皆⑶鹆辍⒌蜕健⒌椭猩健⒏咧猩健⒏呱健⒓义细呱降幕镜孛残翁掷嗵逑到惺只
本文编号:2692891
【图文】:
1公里栅格分辨率的地面高程数字矩阵|25]。该数据的特点在于,,其是通过对1:邋5万和1:逡逑10万比例尺地形图方里网交叉点上高程采样得到的高程数据,因而采样精度较高,并且能逡逑从宏观反映我国地形的起伏变化特征具有较高的应用价值。图2-1所示为我国1:邋100逡逑万比例尺DEM数据。逡逑?邋,了邋;逡逑0邋280邋S60邋840邋km逦I邋*邋*邋7逡逑1111逦I逡逑逦逡逑图2-1我国1:邋100万比例尺数字高程模型逡逑该数据模型的高程中误差及基本参数分别如表2-1和表2-2所示。逡逑逦表2-1中国1:邋100万DEM中误差表逦逡逑地区逦高山逦中低山逦丘陵逦平原逡逑中误差(米)逦70逦41逦20逦1逡逑8逡逑
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