本文選題：地形特征 + 紋理分析　； 參考：《地球信息科學(xué)學(xué)報》2016年03期

【摘要】：紋理分析方法在宏觀地形特征分析方面具有較大的優(yōu)勢與潛力,但當(dāng)前缺少對DEM與影像數(shù)據(jù)紋理特征差異的系統(tǒng)分析研究。本文采用灰度共生矩陣為紋理量化模型,選取了8個不同地貌單元的樣本數(shù)據(jù),對DEM和遙感影像2類數(shù)據(jù)的紋理進(jìn)行了特征值對比分析、紋理特征穩(wěn)定性分析、紋理特征組間差異性分析。實驗結(jié)果表明,在所測試的二階角矩、對比度、方差、熵4個紋理指標(biāo)中,DEM和影像的對比度特征值間具有顯著的相關(guān)性;通過不同地貌樣區(qū)紋理特征值對比分析發(fā)現(xiàn),DEM數(shù)據(jù)在地形起伏較大區(qū)域紋理特征更為明顯,遙感影像數(shù)據(jù)則受地表覆蓋物影響較大;從地形特征的穩(wěn)定性角度分析,DEM數(shù)據(jù)在丘陵和山地分析有優(yōu)勢,影像數(shù)據(jù)則在平原和臺地分析表現(xiàn)更好;從地形特征差異性角度分析,DEM數(shù)據(jù)要優(yōu)于影像數(shù)據(jù)。進(jìn)一步采用光照模擬和坡度數(shù)據(jù)以增加DEM紋理信息,研究結(jié)果表明,DEM派生的2類數(shù)據(jù)在地形量化差異性方面改進(jìn)明顯,并大大優(yōu)于影像數(shù)據(jù)。
[Abstract]:Texture analysis method has great advantages and potential in macroscopic terrain feature analysis, but there is no systematic analysis of the difference between DEM and image data. In this paper, the gray-scale co-occurrence matrix is used as the texture quantization model, and the sample data of eight different geomorphological units are selected. The texture characteristics of DEM and remote sensing images are compared and analyzed, and the stability of texture features is analyzed. Difference analysis of texture feature groups. The experimental results show that there is a significant correlation between Dem and the contrast eigenvalues of the image in the four texture parameters: second order angular moment, contrast, variance and entropy. It is found that the texture characteristics of Dem data are more obvious in the areas with large terrain undulation, while the remote sensing image data are greatly affected by the ground cover through the comparative analysis of texture characteristic values of different geomorphologic sample areas. From the angle of stability of terrain features, Dem data has advantages in hilly and mountainous analysis, while image data is better in plain and platform analysis, and Dem data is better than image data in terms of terrain characteristics difference. Furthermore, the illumination simulation and slope data are used to increase the DEM texture information. The results show that the two types of data derived from Dem are much better than the image data in terms of the difference in topographic quantification.
【作者單位】： 南京師范大學(xué)虛擬地理環(huán)境教育部重點實驗室;江蘇省地理信息資源開發(fā)與利用協(xié)同創(chuàng)新中心;
【基金】：江蘇高校優(yōu)勢學(xué)科建設(shè)工程資助項目 國家自然科學(xué)基金項目(41171320、41271438、41401440)
【分類號】：P208

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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1 陶e，

本文編號：1831188