【摘要】：統(tǒng)計分析是地學(xué)領(lǐng)域研究的基礎(chǔ)方法之一。地統(tǒng)計學(xué)理論(geostatistics)在1963年由法國學(xué)者M(jìn)atheron提出,因其考慮了地球空間數(shù)據(jù)特性(即變量的空間分布特征和相關(guān)性等特性)而廣泛應(yīng)用于各種地學(xué)研究中。地統(tǒng)計學(xué)涵蓋一整套區(qū)域化變量理論(regionalized variable theory),以變異函數(shù)(variogram)或協(xié)方差函數(shù)(covariance)為度量工具,建立描述空間變量的變異性或相關(guān)性的模型,用預(yù)測或模擬的手段推斷空間變量的統(tǒng)計特征。早期的地統(tǒng)計學(xué)應(yīng)用于地質(zhì)勘探方面,現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于資源生態(tài)、農(nóng)林業(yè)等諸多領(lǐng)域。多點地統(tǒng)計學(xué)(multiple-point geostatistics, MPG)由Guard iano和Srivastava在1993年提出,是傳統(tǒng)地統(tǒng)計學(xué)的進(jìn)一步發(fā)展。多點地統(tǒng)計的最大優(yōu)勢在于引入了訓(xùn)練圖像(training image)的概念,通過在訓(xùn)練圖像上搜尋并記錄多個點之間的統(tǒng)計信息,將其作為空間重構(gòu)和空間預(yù)測的先驗知識,從而表達(dá)空間的連續(xù)性和可變性。訓(xùn)練圖像取代了傳統(tǒng)地統(tǒng)計學(xué)中變異函數(shù)(或協(xié)方差函數(shù))的功能,突破了變異函數(shù)模型一次只能描述一對點之間和一個方向上的空間關(guān)系的限制。多點地統(tǒng)計多用于石油和巖相勘探,近年來,有學(xué)者用多點地統(tǒng)計方法來處理遙感影像,但其研究方法和應(yīng)用并不廣泛。 本文的研究目的是將多點地統(tǒng)計理論引入到遙感應(yīng)用領(lǐng)域,提出利用多點地統(tǒng)計模擬的方法來探究遙感影像分類、影像數(shù)據(jù)精化和超分辨率重建等關(guān)鍵問題,通過實驗論證,突出多點地統(tǒng)計方法相對于傳統(tǒng)地統(tǒng)計學(xué)的優(yōu)勢,拓展多點地統(tǒng)計的應(yīng)用范圍。具體研究工作包括： (1)分析了遙感和地理信息科學(xué)領(lǐng)域若干問題的研究現(xiàn)狀,歸納現(xiàn)有研究在關(guān)鍵領(lǐng)域中存在的問題,比較已有的技術(shù)方法并分析其優(yōu)劣,在此基礎(chǔ)上展開本文的研究目標(biāo)、內(nèi)容、方法和意義的論述。 (2)介紹了傳統(tǒng)地統(tǒng)計學(xué)和多點地統(tǒng)計學(xué)的理論基礎(chǔ)及相關(guān)概念,詳細(xì)闡述傳統(tǒng)地統(tǒng)計中經(jīng)典克里格方法和多點地統(tǒng)計模擬算法的一般流程。 (3)利用多點地統(tǒng)計模擬的方法對遙感影像進(jìn)行分類后處理,從訓(xùn)練圖像中提取空間信息,建立空間依賴關(guān)系,改善分類精度。對有代表性的地理類別做高階統(tǒng)計分析,與空間平滑后處理的算法和基于上下文信息的馬爾科夫隨機(jī)場分類方法相比較,分析多點地統(tǒng)計模擬方法在處理復(fù)雜類別分布時的特點。 (4)研究在欠采樣條件下的空間數(shù)據(jù)套合方法,利用基于模式的多點地統(tǒng)計模擬預(yù)測高空間分辨率的數(shù)字高程模型(digital elevation model, DEM),達(dá)到數(shù)據(jù)精化的目的；與傳統(tǒng)地統(tǒng)計中的多種克里格預(yù)測方法相比較,分析傳統(tǒng)地統(tǒng)計和多點地統(tǒng)計方法對地形數(shù)據(jù)空間結(jié)構(gòu)信息提取和精化的性能。 (5)研究了影像數(shù)據(jù)超分辨率重建方法,在多點地統(tǒng)計模擬中引入了基于正則化技術(shù)的數(shù)據(jù)支撐轉(zhuǎn)換模型,開發(fā)了尺度下推的關(guān)鍵技術(shù)。實驗基于不同尺度組合的影像數(shù)據(jù),研究了重建影像的連續(xù)性、視覺效果、誤差統(tǒng)計等特性,并比較了該方法與未考慮支撐轉(zhuǎn)換模型的重建方法的優(yōu)劣。 本文的主要創(chuàng)新點有： (1)提出了一種基于多像元空間結(jié)構(gòu)統(tǒng)計信息的遙感影像分類后處理方法。研究表明,相對于傳統(tǒng)基于光譜和空間上下文特征的分類方法,多點地統(tǒng)計后處理有著更高的分類精度,且對曲線型空間分布的地理類別(土地覆蓋類別)處理優(yōu)勢顯著。 (2)提出了一種基于多點地形結(jié)構(gòu)特征的DEM數(shù)據(jù)精化方法。該方法以局部圖案的模式匹配為基礎(chǔ),利用了訓(xùn)練圖像來提取地形結(jié)構(gòu)特征,提高對精化影像空間結(jié)構(gòu)的提取與重現(xiàn)能力,實驗結(jié)果驗證了該方法的性能優(yōu)于傳統(tǒng)克里格內(nèi)插方法。 (3)提出一種基于面-點協(xié)同克里格(ATPCK)模擬的影像超分辨率重建方法,通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的支撐轉(zhuǎn)換模型實現(xiàn)了統(tǒng)計意義上的尺度下推,即多光譜影像的精細(xì)尺度重構(gòu)。方法彌補(bǔ)了一般多點地統(tǒng)計模擬過程中融合不同尺度數(shù)據(jù)時未涉及支撐轉(zhuǎn)換模型的不足,拓展了超分辨率方法在影像數(shù)據(jù)中的適用性。 多點地統(tǒng)計學(xué)在遙感影像分類、空間數(shù)據(jù)精化、以及影像超分辨率重建方面還有較大的研究空間,根據(jù)筆者的現(xiàn)有成果,指出以下幾點研究方向： (1)訓(xùn)練圖像的參數(shù)靈敏度分析,包括精度、范圍、非平穩(wěn)性(non-stationary)等,無條件約束的訓(xùn)練圖像如何選取需進(jìn)一步斟酌。 (2)多點地統(tǒng)計模擬中制約條件精度的定量化分析。實驗表明,作為輔助變量的概率場(類別型數(shù)據(jù))或局部變換均值(連續(xù)型數(shù)據(jù))的條件對模擬精度影響較大,而目前對模擬條件制約的精度分析還十分欠缺。 (3)“無模型”模擬算法的自適應(yīng)性有待挖掘。期望通過一些量化指標(biāo)(如對于類別型數(shù)據(jù)利用土地分類圖的連通性,連續(xù)型影像的信息熵等)來確定最佳模擬參數(shù)。 (4)多點地統(tǒng)計的算法效率有待進(jìn)一步提高,期望能將本文提出的方法應(yīng)用到大范圍、多時序的空間數(shù)據(jù)中。 (5)增加實驗測試數(shù)據(jù),加強(qiáng)研究方法對數(shù)據(jù)的測試能力,發(fā)展一套穩(wěn)定、成熟的技術(shù)方法,并拓展方法的應(yīng)用層面。比如收集真實的多尺度數(shù)據(jù),將多點地統(tǒng)計方法用來解決陸地表層系統(tǒng)科學(xué)的尺度轉(zhuǎn)換等難點問題。
【學(xué)位授予單位】：武漢大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：P208

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2527630