本文選題：航攝影像 + 土地利用變化檢測(cè)　； 參考：《東南大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：土地利用變更調(diào)查是我國(guó)每年需進(jìn)行的重要調(diào)查之一,城市土地利用變化信息對(duì)于分析城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r、監(jiān)測(cè)城市土地利用變化動(dòng)態(tài)以及城市自然生態(tài)環(huán)境變化分析具有重大的意義。航攝影像數(shù)據(jù)具有空間分辨率高,數(shù)據(jù)獲取實(shí)時(shí)性強(qiáng)、成本低等特點(diǎn),是城市土地利用變化檢測(cè)的良好數(shù)據(jù)源。目前,在采用航攝影像數(shù)據(jù)進(jìn)行土地利用變化檢測(cè)時(shí)主要存在的問題包括:數(shù)據(jù)預(yù)處理質(zhì)量不穩(wěn)定、影像光譜分辨率低、"同物異譜"現(xiàn)象明顯以及變化檢測(cè)方法自動(dòng)化程度低等。針對(duì)以上問題,本文將數(shù)據(jù)挖掘C4.5算法應(yīng)用于決策樹分類規(guī)則的生成中,對(duì)基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的分類后土地利用變化檢測(cè)方法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)研究,并將實(shí)驗(yàn)結(jié)果與基于面向?qū)ο蠓诸惙ǖ耐恋乩米兓瘷z測(cè)結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比,得到以下主要結(jié)論:(1)在航攝影像數(shù)據(jù)預(yù)處理過(guò)程中,采用基于灰度信息的自動(dòng)配準(zhǔn)結(jié)合人工篩選的方法進(jìn)行影像配準(zhǔn),并確保同名匹配點(diǎn)選在同一高程基準(zhǔn)面,可達(dá)到亞像元級(jí)配準(zhǔn)精度;采用平均值-標(biāo)準(zhǔn)差的相對(duì)輻射歸一化方法對(duì)航攝遙感影像進(jìn)行輻射校正,校正結(jié)果與前時(shí)相影像的均方根誤差波段平均值為16.346,前后時(shí)相影像輻射值達(dá)到了較高的相似性,且信息熵差值小于0.1,信息量損失較少。(2)高分辨率航攝影像分類過(guò)程中,由"同物異譜"現(xiàn)象造成的分類誤差可通過(guò)控制樣本采集與訓(xùn)練的質(zhì)量來(lái)進(jìn)行有效削弱。在采集樣本時(shí),對(duì)部分存在"同物異譜"現(xiàn)象的地物進(jìn)行類別細(xì)化,采用J-M可分離度指數(shù)樣本訓(xùn)練質(zhì)量評(píng)價(jià),樣本間分離度均大于 1.8。(3)構(gòu)建了包含影像光譜信息和紋理信息的特征空間,驗(yàn)證了紋理信息在土地利用變化檢測(cè)中的有效性,彌補(bǔ)了航攝影像數(shù)據(jù)光譜分辨率的不足,使數(shù)據(jù)得到了更加充分的利用。(4)采用基于數(shù)據(jù)挖掘C4.5算法的決策樹分類法進(jìn)行土地利用變化檢測(cè),得到的分類精度和變化檢測(cè)精度與基于面向?qū)ο蟮姆椒ň认喈?dāng),總體分類精度大于85%,變化檢測(cè)誤檢率均小于10%。結(jié)果表明,基于數(shù)據(jù)挖掘C4.5算法的決策樹土地利用分類在人工依賴性方面優(yōu)于面向?qū)ο蠓椒?并且在提高工作效率的同時(shí)也能保障分類的精度,具有較高的實(shí)用價(jià)值。
[Abstract]:The investigation of land use change is one of the important surveys that need to be carried out every year in our country. The information of urban land use change is of great importance to the analysis of the economic development of cities. It is of great significance to monitor the dynamic of urban land use change and the analysis of urban natural ecological environment change. Aerial photography data is a good data source for urban land use change detection because of its high spatial resolution, real-time data acquisition and low cost. At present, the main problems in land use change detection using aerial photography data include: the quality of data preprocessing is unstable, The spectral resolution of image is low, the phenomenon of "isomorphism" is obvious, and the automation of change detection method is low. Aiming at the above problems, this paper applies the C4.5 algorithm of data mining to the generation of decision tree classification rules, and makes an experimental study on the detection method of land use change after classification based on data mining technology. The experimental results are compared with the results of land use change detection based on object-oriented classification. The main conclusions are as follows: (1) in the process of aerial photography data preprocessing, The method of automatic registration based on gray level information combined with manual selection is used to carry out image registration and ensure that the matching points of the same name are selected in the same elevation datum level, which can achieve sub-pixel registration accuracy. The radiometric correction of aerial remote sensing image is carried out by using the method of relative radiometric normalization of mean value and standard deviation. The correction result is 16.346 with the mean square error band of the pretemporal image, and the radiative value of the front and rear phase image reaches a high similarity. And the difference of information entropy is less than 0.1, and the loss of information is less. (2) in the process of classification of high-resolution aerial photography, the classification error caused by the phenomenon of "same object heterospectral" can be effectively weakened by controlling the quality of sample collection and training. When collecting samples, some of the objects with "isomorphism" phenomenon are classified and evaluated by J-M separability index. The separation degree between samples is greater than 1.8. (3) the feature space including image spectral information and texture information is constructed, which verifies the validity of texture information in land use change detection, and makes up for the lack of spectral resolution of aerial photography data. (4) the decision tree classification method based on data mining C4.5 algorithm is used to detect land use change. The accuracy of classification and change detection is similar to that of object-oriented method. The overall classification accuracy is more than 85%, and the error detection rate is less than 10%. The results show that the decision tree land use classification based on data mining C4.5 algorithm is superior to the object-oriented method in terms of artificial dependence, and it can improve the working efficiency and ensure the accuracy of the classification. It is of high practical value.
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：P237

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