基于数据挖掘的湖岸带地物类型识别与景观格局分析

发布时间：2020-07-11 21:03

【摘要】：随着社会发展与人口增加,湖岸线资源迫切需要开发,但同时湖泊生命健康的维护与水生态文明的建设也不容忽视,两者之间的矛盾不断的凸显。湖岸带不同地物类型的识别与景观格局分析可以为河湖管理工作提供一定的依据,缓解目前湖泊管理法规体系不完善,违法围垦湖泊现象频出的问题。本文以GF-1影像与Landsat影像为数据源,在数据挖掘算法中加入特征优选算法,建立新型的适用于国产卫星高分辨率影像的数据挖掘分类方法,基于Landsat影像对本文算法的适用性进行研究,在此基础上针对太湖湖岸带建立适用于分析湖岸带周边景观格局变化的指标体系,通过景观格局的变化分析,为湖岸带景观空间格局的优化提出建议。论文主要取得以下成果:(1)地物特征分析提取与特征优选算法研究本文采用分水岭分割算法对GF-1影像进行分割,并在此基础上提取了太湖湖岸带湖水、植被等7种地物类别的光谱、纹理、几何以及指数特征,共计76个特征,并分别描述了GF-1影像的四个波段在七种地物类型中的特征变化情况。在此基础上针对遥感影像分类特点改进了ReliefF算法,提出了一种结合ReliefF算法与J-M距离算法的特征优选算法。(2)基于数据挖掘的太湖湖岸带地物类型识别方法本文利用所研究出的特征优选算法,结合C4.5决策树算法完成了遥感影像的数据挖掘,湖岸带地物的分类精度达到90.85%。对此分类方法在Landsat影像中的适用性进行了分析,由实验结果可知分类精度达到85.68%,表明本文方法在Landsat影像中有较好的适用性。(3)太湖湖岸带景观格局的变化分析基于前文的研究成果,获取太湖湖岸带1995-2017的土地利用变化情况,进行太湖湖岸带景观格局类型动态变化分析,建立适用于太湖湖岸带的景观格局评价指标体系,通过景观格局分析为太湖湖岸带的景观空间格局优化提供了建议。
【学位授予单位】：中国地质大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：P901;TV213.4
【图文】：

研究区地理位置

太湖湖岸带提取

基于浸水模型的分水岭示意图

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本文编号：2750926