本文關(guān)鍵詞：基于對(duì)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(yīng)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(guó)重要的濕地類(lèi)型分布區(qū),對(duì)環(huán)境保護(hù)、維持生態(tài)平衡以及人類(lèi)的生產(chǎn)生活等方面發(fā)揮重要作用。隨著社會(huì)的發(fā)展,城鎮(zhèn)建設(shè)化進(jìn)程加快,人類(lèi)對(duì)濕地的改造開(kāi)發(fā)強(qiáng)度提升,導(dǎo)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(xué)合理利用和保護(hù)濕地問(wèn)題日益突出。濕地的地理環(huán)境復(fù)雜,可通行差,遙感數(shù)據(jù)能夠大面積觀測(cè)濕地信息,可及時(shí)發(fā)現(xiàn)濕地的動(dòng)態(tài)變化,因而被廣泛應(yīng)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(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),集成數(shù)據(jù)挖掘中PART分類(lèi)器算法于基于對(duì)象影像分析方法中,構(gòu)建研究區(qū)濕地信息提取的分類(lèi)規(guī)則集,對(duì)不同空間尺度遙感影像進(jìn)行濕地分類(lèi),并探討了研究區(qū)內(nèi)濕地信息的多尺度效應(yīng)問(wèn)題,得到的主要結(jié)論有:(1)基于對(duì)象的影像分類(lèi)方法中引入PART分類(lèi)器算法,得到的分類(lèi)規(guī)則集模型具有良好的可解譯性和準(zhǔn)確率,能夠篩選出更多用于影像分類(lèi)的特征,實(shí)現(xiàn)了分類(lèi)規(guī)則集建立的自動(dòng)化,避免了人工分類(lèi)的主觀性,模擬和補(bǔ)充了專家知識(shí)庫(kù),提高了分類(lèi)效率和分類(lèi)結(jié)果精度。(2)隨著遙感影像空間尺度的增加,PART分類(lèi)器構(gòu)建的分類(lèi)規(guī)則集模型的復(fù)雜程度呈減小趨勢(shì),高分辨率影像中的紋理和幾何等對(duì)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(shí)別的地類(lèi)最小圖斑面積變大,類(lèi)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(lèi)結(jié)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(lèi)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(guān)。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(lèi)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(zhǎng)度呈現(xiàn)增大的趨勢(shì),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(shì),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(shuō)明研究區(qū)內(nèi)四種濕地類(lèi)型的形狀和破碎程度對(duì)影像空間分辨率較為敏感。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)據(jù)挖掘 PART分類(lèi)器算法 基于對(duì)象影像分析 濕地分類(lèi) 多尺度效應(yīng)
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：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(guó)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(guó)內(nèi)外濕地遙感監(jiān)測(cè)研究現(xiàn)狀11-15
• 1.2.3 濕地的尺度效應(yīng)研究15-16
• 1.3 研究?jī)?nèi)容16
• 1.4 技術(shù)路線16-17
• 1.5 論文特色17-18
• 1.6 論文結(jié)構(gòu)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(duì)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(lèi)器算法28-30
• 第三章 數(shù)據(jù)準(zhǔn)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(huì)經(jīng)濟(jì)狀況31-32
• 3.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備32-36
• 3.2.1 數(shù)據(jù)源32
• 3.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理32-36
• 3.3 研究區(qū)濕地分類(lèi)系統(tǒng)36-38
• 第四章 基于對(duì)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(lèi)別可分性42-47
• 4.3 分類(lèi)規(guī)則集模型的特征規(guī)范化表達(dá)47-49
• 4.4 濕地分類(lèi)規(guī)則集模型的建立49-55
• 4.5 分類(lèi)結(jié)果及其精度評(píng)價(jià)55-59
• 第五章 濕地信息提取的多尺度效應(yīng)59-63
• 5.1 分類(lèi)模型的多尺度效應(yīng)59
• 5.2 濕地空間格局的尺度效應(yīng)59-63
• 第六章 結(jié)論與展望63-66
• 6.1 結(jié)論63-64
• 6.2 展望64-66
• 參考文獻(xiàn)66-75
• 在學(xué)期間研究成果75-76
• 致謝76

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  本文關(guān)鍵詞：基于對(duì)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(yīng)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：392340