【摘要】：隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展,城市化進(jìn)程的加快,人們對(duì)土地利用的廣度和深度日益增強(qiáng),土地利用結(jié)構(gòu)發(fā)生了深刻的變化,耕地、水域等自然資源不斷減少,而建設(shè)用地、道路等社會(huì)資源不斷增加。因此,及時(shí)了解土地利用狀況,對(duì)我國(guó)的經(jīng)濟(jì)建設(shè)和環(huán)境保護(hù)等方面具有重要意義。隨著遙感和信息處理技術(shù)的發(fā)展,遙感技術(shù)正朝著高空間分辨率、高光譜分辨率和高時(shí)間分辨率的方向發(fā)展,而仍舊采用傳統(tǒng)的變化檢測(cè)方法會(huì)暴露出一些的弊端,因此探索新的方法對(duì)高空間分辨率遙感影像進(jìn)行土地利用變化檢測(cè)是目前研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。文中針對(duì)變化檢測(cè)中閾值確定問(wèn)題進(jìn)行研究,有效地避免了變化閾值確定的主觀性和復(fù)雜性,同時(shí)又可以清楚地得到各類(lèi)別的變化情況。采用兩期高分一號(hào)影像,基于疊加分析的思想,對(duì)分類(lèi)后的矢量圖層進(jìn)行疊加,得到包含變化信息的新對(duì)象,并根據(jù)疊加結(jié)果直接定義變化類(lèi)型,通過(guò)模糊分類(lèi)的方法對(duì)各個(gè)新對(duì)象進(jìn)行分類(lèi),完成變化檢測(cè)。在此研究中,首先需要將影像分割成不同的影像對(duì)象層;然后分析提取對(duì)象特征,建立分類(lèi)規(guī)則,進(jìn)行多層次的模糊分類(lèi);最后采用疊加分析的思想,完成變化檢測(cè)。利用誤差矩陣和各地類(lèi)的一致性指標(biāo)評(píng)價(jià)變化檢測(cè)的結(jié)果,通過(guò)分析,本文的變化檢測(cè)方法檢測(cè)概率為88.39%,虛警率為11.61%,漏警率為8.04%,總的檢測(cè)誤差為19.65%;各地類(lèi)的檢測(cè)精度基本都達(dá)80%以上,只有少數(shù)類(lèi)別精度較低,存在誤差,有待進(jìn)一步提高。總體來(lái)說(shuō),本文的變化檢測(cè)方法避免了變化閾值確定的主觀性和復(fù)雜性,有效地反映了區(qū)域的變化情況,為土地利用宏觀監(jiān)測(cè)提供有利依據(jù)。
[Abstract]:With the development of economy and society and the acceleration of urbanization, the extent and depth of land use has been increased day by day. The structure of land use has undergone profound changes, and the natural resources such as cultivated land, water area and so on have been reduced continuously, while the land for construction has been used. Social resources, such as roads, are increasing. Therefore, timely understanding of land use is of great significance to China's economic construction and environmental protection. With the development of remote sensing and information processing technology, remote sensing technology is developing towards high spatial resolution, high spectral resolution and high time resolution. Therefore, exploring new methods for land use change detection in high spatial resolution remote sensing images is a hot issue. In this paper, the problem of threshold determination in change detection is studied, which effectively avoids the subjectivity and complexity of the determination of change threshold, and at the same time, it can clearly obtain the variation of various categories. Based on the idea of superposition analysis, a new object containing change information is obtained by overlaying the classified vector layer with two periods of high score 1 image, and the change type is defined directly according to the superposition result. Each new object is classified by fuzzy classification method, and change detection is completed. In this study, we first need to divide the image into different image object layers; then analyze and extract the features of objects, establish classification rules, and carry out multi-level fuzzy classification; finally, use the idea of superposition analysis to complete change detection. Using error matrix and consistency index of different classes to evaluate the result of change detection, through analysis, the detection probability of change detection method in this paper is 88.399.The false alarm rate is 11.611.The false alarm rate is 8.04. The total detection error was 19.65; The detection accuracy of each class is above 80%, only a few classes have low precision and error, which need to be further improved. In general, the method of change detection in this paper avoids the subjectivity and complexity of determining the threshold of change, effectively reflects the regional changes, and provides a favorable basis for macro-monitoring of land use.
【學(xué)位授予單位】：西安科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：P237

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2407261