本文選題：遙感 + 面向對象��； 參考：《中國地質大學（北京）》2013年碩士論文

【摘要】：礦產資源是人類寶貴的不可再生資源，所以礦產資源的可持續(xù)發(fā)展是我國的既定方針。故提取違法開采圖斑并取締違法礦山勢在必行。利用遙感影像并采用一套自動化的目標圖斑提取手段對無證礦山進行提取具有很大的意義。鑒于目前對于無證礦山的提取大部分采用的仍是純目視人工提取的手段，所以本文為尋求無證礦山圖斑的自動化提取而開展了研究。 論文中以九江北部的一小塊地區(qū)作為實驗區(qū)，采用SPOT-5影像，首先對該影像進行必要的影像預處理。其次，選取各地物的特征建立條件函數(shù)和隸屬度函數(shù)，對處理后影像進行面向對象的分類，得到各類地物的圖斑。再利用圖像差值的方法對兩期影像進行變化檢測，檢測出地類的變化圖斑。之后，將上述兩層圖斑和礦權數(shù)據(jù)進行疊加，通過GIS平臺的分析得到疑似無證礦山的圖斑。最后對這些圖斑用目視判讀的方式來篩選并以野外加以驗證。 在面向對象的分類技術中，首先對實驗區(qū)采用了面積比均值法，得到比較合適的分割尺度，確定合適的分類層次。然后對各類地物進行采樣，選取它們的光譜上和紋理上的特征屬性以確定它們的特征條件和隸屬度函數(shù)，進而分類得到各類地物的圖斑，最后對分類結果做了一個簡單的精度評價。在變化檢測技術中，，經(jīng)分析后采用圖像差值的方法，對各地類在兩期影像上的各波段灰度進行計算，得到合適的差值波段，進行差值運算生成二值圖，對二值圖的散點進行簡單分類，得到變化圖斑。 從本文的研究結果來看，這種面向對象分類結合變化檢測的方式對于目標圖斑的提取具有一定的可行性。并且對于自動化提取目標圖斑的研究產生了深遠的意義。
[Abstract]:Mineral resources are valuable non-renewable resources, so the sustainable development of mineral resources is the established policy of our country. Therefore, it is imperative to extract illegal mining map spots and ban illegal mines. It is of great significance to use remote sensing images and a set of automatic target spot extraction methods to extract unlicensed mines. In view of the fact that most of the current extraction methods for unlicensed mines are still manual and purely visual, In this paper, a small area in the north of Jiujiang is used as the experimental area, SPOT-5 image is adopted, and the necessary image preprocessing is carried out. Secondly, the conditional function and the membership function are established by selecting the characteristics of the objects in different places, and the object oriented classification of the processed images is carried out, and the image spots of all kinds of ground objects are obtained. Then the image difference was used to detect the changes of the two periods of images, and the change patterns of the ground types were detected. After that, the above two layers map spot and mining right data are superposed, and the suspected unlicensed mine map spot is obtained by the analysis of GIS platform. Finally, these patterns are screened by visual interpretation and verified in the field. In the object-oriented classification technology, the area ratio mean method is first used in the experimental area, and the appropriate segmentation scale is obtained and the appropriate classification level is determined. Then we sample all kinds of ground objects, select their spectral and texture attributes to determine their characteristic conditions and membership functions, and then classify them to obtain the image spots of all kinds of ground objects. Finally, a simple accuracy evaluation of the classification results is made. In the change detection technology, the gray level of each band of each region is calculated by using the method of image difference after analysis, and the appropriate difference band is obtained, and the binary map is generated by difference operation. From the research results of this paper, it is shown that this method of object oriented classification combined with change detection is feasible for the extraction of target spot. And it has a profound significance for automatic extraction of target spot.
【學位授予單位】：中國地質大學（北京）
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：P237

【參考文獻】

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本文編號：2004657