運(yùn)用遙感圖像進(jìn)行巖性分類與識別是遙感在地質(zhì)領(lǐng)域的重要應(yīng)用之一。傳統(tǒng)遙感巖石學(xué)的研究主要利用巖石的光譜特征進(jìn)行巖性識別。隨著遙感技術(shù)在巖性識別應(yīng)用方面的不斷深入,基于光譜特征的巖性信息提取精度已經(jīng)難以滿足應(yīng)用的要求。將紋理信息作為輔助信息,引入遙感巖性識別,能獲得更高的巖性識別精度。窗口大小是紋理提取過程的重要參數(shù),將會影響紋理提取結(jié)果。另一方面,在遙感巖性分類過程中,分類精度檢驗(yàn)是遙感分類技術(shù)中一個(gè)十分重要的環(huán)節(jié),對遙感分類應(yīng)用有著非常重要的意義。然而,在分類精度評價(jià)過程中,通常將檢驗(yàn)樣本視為真值,但實(shí)際上遙感圖像中混合像素的存在通常會導(dǎo)致檢驗(yàn)樣本存在誤差,這種誤差往往被簡單地忽略并被歸結(jié)為分類誤差,造成精度評價(jià)結(jié)果不可靠。針對以上兩個(gè)問題,本文提出了一種結(jié)合最佳紋理窗口大小選擇和樣本純化的巖性分類方法。第一,基于半變異函數(shù)對最佳紋理提取窗口進(jìn)行估計(jì)。第二,基于理論上的最佳窗口計(jì)算圖像的灰度共生矩陣的四個(gè)描述量角二階矩陣、熵、相關(guān)性和對比度特征。第三,對紋理和光譜特征進(jìn)行組合,利用最佳波段指數(shù)選擇出最佳的特征組合。第四,通過支持向量機(jī)分類器對不同組合圖像進(jìn)行分類。第五,提出基于屬性一致性的樣本純化方法,并結(jié)合圖像紋理特征,建立樣本凈化規(guī)則,去除與規(guī)則沖突的檢驗(yàn)樣本點(diǎn),得到純化后的檢驗(yàn)樣本。第六,基于半變異函數(shù)的最佳紋理提取窗口選擇方法的有效性,通過基于不同窗口提取的角二階矩陣結(jié)合光譜特征進(jìn)行巖性分類來驗(yàn)證。最后,純化前后的檢驗(yàn)樣本分別對不同特征組合的分類結(jié)果進(jìn)行精度評價(jià),并對比分析精度結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,預(yù)估的紋理窗口大小可以保證巖性分類具有較高分類精度的分類結(jié)果。同時(shí)還表明,基于光譜特征和角二階矩陣紋理特征組合的巖性分類精度最高,基于原始檢驗(yàn)樣本的總體精度和Kappa分別為87.4%和0.84,而基于純化后檢驗(yàn)樣本則分別為88.01%和0.85。結(jié)果表明,本文提出的方法能夠建立更可靠的巖石識別。
【學(xué)位單位】：中國地質(zhì)大學(xué)(北京)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：P627
【部分圖文】：

1 引言最后通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了最佳紋理提取窗口選擇方法和檢驗(yàn)樣本純化方法的有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的巖性分類方法對巖性識別更為可靠。1.4 技術(shù)路線及論文結(jié)構(gòu)本文技術(shù)路線如圖 1-1 所示，主要包括基于半變異函數(shù)的最佳紋理窗口選擇、基于 GLCM 的紋理特征提取、基于支持向量機(jī)的巖性分類、檢驗(yàn)樣本的樣本容量計(jì)算和選擇，基于特征信息樣本創(chuàng)建純化規(guī)則并純化檢驗(yàn)樣本，基于純化前后的檢驗(yàn)樣本對不同分類結(jié)果進(jìn)行精度評價(jià)以及結(jié)果分析。

坐落于塔里木盆地西北邊緣柯坪斷隆的中部（圖2-1）。具體范圍為 77°35′N ~ 78°10′N，40°0′E ~ 40°25′E，研究區(qū)平均海拔約為1885 米。該地區(qū)屬溫帶大陸性氣候，降水量少，植被較少，巖石裸露良好，是利用衛(wèi)星遙感技術(shù)進(jìn)行巖石研究的理想地區(qū)。研究區(qū)表層暴露的地層主要有古生界地層和新生界地層。暴露的古生代地層包括出露的主要地層單元包括寒武系和奧陶系的碳酸鹽巖，志留系綠色頁巖，泥盆系紅床，石炭系硅質(zhì)碎屑（周志毅和陳丕基，1990; McKnight et al., 1989）。第三系沉積物主要由礫巖，砂巖和粉砂巖組成。第四系沉積物主要為沖積物，山間洼地沉積物，風(fēng)積沙和鹽沼沉積物。研究區(qū)主要巖石單元及其巖性描述見表 2-1。圖 2-2 為已出版的 1:20萬地質(zhì)圖，顯示了研究區(qū)巖石單元的分布（新疆地質(zhì)調(diào)查局，1965a, b）。

研究區(qū)巖性分布圖
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2875071