基于面向?qū)ο蟮倪b感影像梯田信息提取研究
本文關(guān)鍵詞:基于面向?qū)ο蟮倪b感影像梯田信息提取研究
更多相關(guān)文章: 梯田 面向?qū)ο蠓诸?/b> 信息提取 遙感影像 黃土高原
【摘要】:梯田作為一項(xiàng)重要的水土保持工程措施,具有比較明顯的保水、保土與保肥效用,在我國黃土高原地區(qū)的水土流失防治工作中發(fā)揮著不可替代的作用。準(zhǔn)確和快速提取梯田信息是區(qū)域水土保持動態(tài)監(jiān)測和評價(jià)的核心技術(shù)需求之一。針對目前黃土高原地區(qū)梯田調(diào)查方法不能適應(yīng)需求的現(xiàn)狀,論文以黃土高原丘陵溝壑區(qū)的典型小流域燕溝為研究區(qū),以高分辨率的SPOT5遙感影像為數(shù)據(jù)源,基于ENVI軟件平臺支持下的面向?qū)ο蠓诸惣夹g(shù)對梯田信息的提取進(jìn)行了探索。通過影像分割構(gòu)建影像對象,在解析影像對象的光譜、紋理和空間等特征的基礎(chǔ)上,構(gòu)建梯田提取的分類規(guī)則體系,從而實(shí)現(xiàn)梯田信息的自動提取。最后分別通過與常規(guī)的監(jiān)督分類、非監(jiān)督分類以及人工目視解譯方法在本研究區(qū)取得的分類結(jié)果進(jìn)行對比分析,來評價(jià)基于面向?qū)ο蠓椒ǖ腟POT5衛(wèi)星影像梯田信息的提取精度以及應(yīng)用該方法進(jìn)行梯田提取的適用性。本研究的主要結(jié)果如下:(1)應(yīng)用面向?qū)ο蟮挠跋窠庾g方法進(jìn)行梯田提取時(shí),設(shè)定合理的分割閾值對影像進(jìn)行分割非常關(guān)鍵,分割效果的好壞直接關(guān)系到梯田提取精度的高低。如果設(shè)置的分割閾值過小,影像會被分割的很破碎;而如果設(shè)置的分割閾值過大,又會將部分梯田合并到鄰近的林地與草地中,這兩種情況均不利于梯田的有效提取。本研究使用的ENVI面向?qū)ο罂臻g特征提取模塊提供有預(yù)覽功能,通過預(yù)覽窗口,經(jīng)過反復(fù)對比分析,最終確定了適于梯田提取的合理分割與合并閾值分別為38%與88%。(2)基于面向?qū)ο蠓椒▽μ萏镞M(jìn)行提取,能夠充分挖掘影像所提供的各種信息,提高梯田信息提取精度。本研究進(jìn)行基于規(guī)則的梯田信息提取時(shí),通過對影像對象的光譜特征、紋理特征、空間特征等進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,本著選取的特征或特征組合具有最大的信息量、能夠很容易地辨別不同地物、確保滿足精度要求的前提下選取盡可能少的特征的原則,選擇了NDVI均值,光譜特征的最小值、最大值,紋理特征的范圍和方差,以及空間特征的面積屬性來識別梯田,并據(jù)此構(gòu)建了梯田提取的分類規(guī)則,有效實(shí)現(xiàn)了梯田信息的遙感自動提取。(3)通過與傳統(tǒng)的監(jiān)督分類、非監(jiān)督分類方法以及人工目視解譯所得結(jié)果進(jìn)行比較分析,結(jié)果表明:面向?qū)ο蠓椒ǖ奶萏锾崛〗Y(jié)果的總精度高達(dá)88.25%,Kappa系數(shù)值為0.76,達(dá)到了影像分類質(zhì)量很好的標(biāo)準(zhǔn),與傳統(tǒng)監(jiān)督分類中相對最優(yōu)的最大似然法相比,總精度與Kappa系數(shù)分別提高了14.75%與0.34;而且提取結(jié)果具有比較高的位置精度,面積精度達(dá)到78.38%,比最大似然法提高了31.3%,顯著高于傳統(tǒng)的影像分類方法。同時(shí)其提取結(jié)果具有較好的目視效果,與實(shí)際情況比較吻合。表明了面向?qū)ο蠓椒▽Ρ狙芯繀^(qū)梯田信息的提取具有良好的適用性。
【關(guān)鍵詞】:梯田 面向?qū)ο蠓诸?/strong> 信息提取 遙感影像 黃土高原
【學(xué)位授予單位】:西北農(nóng)林科技大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:S157.31;S127
【目錄】:
- 摘要5-7
- ABSTRACT7-11
- 第一章 緒論11-19
- 1.1 研究背景與意義11-12
- 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-16
- 1.2.1 面向?qū)ο蠓ǖ膰鴥?nèi)外研究現(xiàn)狀12-14
- 1.2.2 梯田的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-16
- 1.3 研究內(nèi)容與技術(shù)路線16-17
- 1.3.1 研究內(nèi)容16
- 1.3.2 技術(shù)路線16-17
- 1.4 論文結(jié)構(gòu)安排17-19
- 第二章 實(shí)驗(yàn)區(qū)概況與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備19-27
- 2.1 實(shí)驗(yàn)區(qū)簡介19-20
- 2.1.1 自然概況19-20
- 2.1.2 社會經(jīng)濟(jì)狀況20
- 2.1.3 土地利用類型劃分20
- 2.2 數(shù)據(jù)源20-23
- 2.2.1 遙感數(shù)據(jù)20-23
- 2.2.2 其他數(shù)據(jù)23
- 2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理23-26
- 2.3.1 輻射校正24
- 2.3.2 正射校正24-25
- 2.3.3 幾何精校正25
- 2.3.4 影像融合25
- 2.3.5 影像裁剪25-26
- 2.4 本章小結(jié)26-27
- 第三章 面向?qū)ο蟮倪b感影像分類方法27-34
- 3.1 影像分割27-31
- 3.1.1 影像分割算法27-29
- 3.1.2 影像對象及其特征信息29-31
- 3.2 影像分類31
- 3.3 面向?qū)ο蠓诸惙椒ǖ膬?yōu)點(diǎn)31-33
- 3.4 面向?qū)ο蠓诸愜浖?/span>33
- 3.5 本章小結(jié)33-34
- 第四章 基于面向?qū)ο蟮奶萏镄畔⑻崛?/span>34-43
- 4.1 影像多尺度分割34-35
- 4.2 對象屬性特征分析與選擇35-41
- 4.2.1 自定義特征--NDVI分析36-37
- 4.2.2 光譜特征分析37-39
- 4.2.3 紋理特征分析39-41
- 4.2.4 空間特征分析41
- 4.3 基于規(guī)則的梯田提取41-42
- 4.4 本章小結(jié)42-43
- 第五章 梯田信息提取結(jié)果與精度評價(jià)43-51
- 5.1 梯田信息遙感提取結(jié)果43-44
- 5.2 精度評價(jià)44-50
- 5.2.1 監(jiān)督分類45-48
- 5.2.2 非監(jiān)督分類48
- 5.2.3 精度評價(jià)與比較48-49
- 5.2.4 基于目視解譯的精度評價(jià)49-50
- 5.3 本章小結(jié)50-51
- 第六章 結(jié)論與展望51-53
- 6.1 結(jié)論51-52
- 6.2 不足與展望52-53
- 參考文獻(xiàn)53-59
- 致謝59-60
- 作者簡介60
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