本文關鍵詞：基于對象影像分析的多源遙感影像濕地信息提取方法及其尺度效應研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：寧夏回族自治區(qū)中衛(wèi)市地處西北干旱半干旱氣候區(qū),是我國重要的濕地類型分布區(qū),對環(huán)境保護、維持生態(tài)平衡以及人類的生產(chǎn)生活等方面發(fā)揮重要作用。隨著社會的發(fā)展,城鎮(zhèn)建設化進程加快,人類對濕地的改造開發(fā)強度提升,導致濕地面積大幅萎縮,生物多樣性下降,濕地的生態(tài)功能持續(xù)減弱,科學合理利用和保護濕地問題日益突出。濕地的地理環(huán)境復雜,可通行差,遙感數(shù)據(jù)能夠大面積觀測濕地信息,可及時發(fā)現(xiàn)濕地的動態(tài)變化,因而被廣泛應用于濕地的調(diào)查研究工作中。本文采用Worldview-2 0.5m融合數(shù)據(jù)、Worldview-2 2m多光譜數(shù)據(jù)、GF-18m多光譜數(shù)據(jù)、Landsat OLI 15m融合數(shù)據(jù)和Landsat OLI 30m多光譜數(shù)據(jù)五種空間分辨率的實驗數(shù)據(jù),集成數(shù)據(jù)挖掘中PART分類器算法于基于對象影像分析方法中,構建研究區(qū)濕地信息提取的分類規(guī)則集,對不同空間尺度遙感影像進行濕地分類,并探討了研究區(qū)內(nèi)濕地信息的多尺度效應問題,得到的主要結論有:(1)基于對象的影像分類方法中引入PART分類器算法,得到的分類規(guī)則集模型具有良好的可解譯性和準確率,能夠篩選出更多用于影像分類的特征,實現(xiàn)了分類規(guī)則集建立的自動化,避免了人工分類的主觀性,模擬和補充了專家知識庫,提高了分類效率和分類結果精度。(2)隨著遙感影像空間尺度的增加,PART分類器構建的分類規(guī)則集模型的復雜程度呈減小趨勢,高分辨率影像中的紋理和幾何等對象特征更為突出,用于濕地提取的規(guī)則集模型中的紋理和形狀特征較多。(3)隨著遙感影像空間尺度的增加,影像中可識別的地類最小圖斑面積變大,類別的判斷能力減弱,濕地提取的精度降低,其中30m Landsat OLI影像的分類結果精度最低,總精度為84.36%,Kappa系數(shù)為0.77。(4)研究區(qū)五種空間尺度遙感影像中不同濕地類型的空間格局在宏觀上一致,但不同空間格局指數(shù)卻存在較大差異,主要與自身斑塊的形狀、大小和空間分布狀況有關。即隨著空間分辨率的降低,湖泊濕地、蘆葦濕地、水田濕地和坑塘濕地四種濕地類型的平均斑塊面積、最小斑塊面積、最大斑塊面積和平均斑塊邊界長度呈現(xiàn)增大的趨勢,而它們的斑塊數(shù)量、平均分維數(shù)、斑塊平均破碎度和形狀指數(shù)卻呈現(xiàn)減小的趨勢,且斑塊平均破碎度、形狀指數(shù)和平均分維數(shù)的變化范圍較大,說明研究區(qū)內(nèi)四種濕地類型的形狀和破碎程度對影像空間分辨率較為敏感。
【關鍵詞】：數(shù)據(jù)挖掘 PART分類器算法 基于對象影像分析 濕地分類 多尺度效應
【學位授予單位】：蘭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：P237
【目錄】：

• 中文摘要3-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-19
• 1.1 研究背景與意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外濕地研究現(xiàn)狀10-16
• 1.2.1 濕地定義10-11
• 1.2.2 國內(nèi)外濕地遙感監(jiān)測研究現(xiàn)狀11-15
• 1.2.3 濕地的尺度效應研究15-16
• 1.3 研究內(nèi)容16
• 1.4 技術路線16-17
• 1.5 論文特色17-18
• 1.6 論文結構18-19
• 第二章 基本原理和方法19-30
• 2.1 影像分割19-23
• 2.1.1 概述19-20
• 2.1.2 多尺度分割算法20-22
• 2.1.3 最優(yōu)分割參數(shù)選擇22-23
• 2.2 影像對象的特征23-28
• 2.2.1 光譜特征24-25
• 2.2.2 紋理特征25-26
• 2.2.3 幾何特征26-28
• 2.2.4 自定義特征28
• 2.3 分類器算法28-30
• 第三章 數(shù)據(jù)準備30-38
• 3.1 研究區(qū)概況30-32
• 3.1.1 氣候特征30-31
• 3.1.2 水文特征31
• 3.1.3 濕地生物31
• 3.1.4 社會經(jīng)濟狀況31-32
• 3.2 數(shù)據(jù)準備32-36
• 3.2.1 數(shù)據(jù)源32
• 3.2.2 數(shù)據(jù)預處理32-36
• 3.3 研究區(qū)濕地分類系統(tǒng)36-38
• 第四章 基于對象影像分析方法的濕地信息提取38-59
• 4.1 最優(yōu)分割參數(shù)選擇38-42
• 4.2 類別可分性42-47
• 4.3 分類規(guī)則集模型的特征規(guī)范化表達47-49
• 4.4 濕地分類規(guī)則集模型的建立49-55
• 4.5 分類結果及其精度評價55-59
• 第五章 濕地信息提取的多尺度效應59-63
• 5.1 分類模型的多尺度效應59
• 5.2 濕地空間格局的尺度效應59-63
• 第六章 結論與展望63-66
• 6.1 結論63-64
• 6.2 展望64-66
• 參考文獻66-75
• 在學期間研究成果75-76
• 致謝76

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本文編號：392340