本文關鍵詞：基于GF-2遙感影像的城鎮(zhèn)地物信息提取分割尺度研究

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【摘要】：隨著國產“高分”系列衛(wèi)星的相繼發(fā)射及其數據的廣泛應用,我國高分辨率遙感衛(wèi)星應用時代的大幕已經開啟,如何更加充分地挖掘國產高分辨率遙感影像的應用潛力,多角度發(fā)揮相關遙感數據的巨大作用,是我國科研領域及相關工作人員們刻不容緩的責任。就目前“高分一號”影像的應用情況而言,針對“高分二號”影像的應用開發(fā)是一個極具發(fā)展?jié)摿拓酱鉀Q的科學問題。相對于中低分辨率遙感影像而言,高空間分辨影像具有地物信息復雜且細致,布局清晰,幾何、光譜、紋理等信息也更加精確等特點。傳統(tǒng)的基于像素的信息提取方法,無論是對影像包含信息的利用程度、處理效率,還是提取精度等方面都無法使高分辨影像得到應有的發(fā)揮。而目前憑借其高度精度和高效率等特點,利用面向對象方法來進行信息提取已成為大勢所趨。其處理對象并非一個個孤立的象元,而是具有多種語義特征及關系特征的“同質”多邊形,運用得當則能一定程度上減少圖像的破碎和“椒鹽噪聲”的發(fā)生,而分割尺度系則是影響面向對象技術發(fā)揮好壞的關鍵因素。因此,如何通過分割尺度優(yōu)化等技術改進讓面向對象技術優(yōu)勢得以充分發(fā)揮,成為該領域研究熱點。與此同時,隨著我國新型城鎮(zhèn)化道路的不斷推進,如何及時、全面地掌握城區(qū)及周邊地物細節(jié)信息,對科學規(guī)劃城鎮(zhèn)、合理產業(yè)布局、完善“智慧城市”與“大數據”體系等發(fā)展戰(zhàn)略具有重要意義。本文在前人研究面向對象方法的基礎上,充分挖掘高分二號影像中各類相關信息,對面向對象方法中的關鍵技術——分割尺度進行了適當改進,并結合多特征集合的構建等手段提出了一套針對高分二號影像的城鎮(zhèn)信息提取方法,經過驗證行之有效。本研究以新疆伊犁州特克斯八卦古城為典型研究區(qū),針對城區(qū)地物的信息復雜,信息提取難度大,精度低的問題,致力于以分割尺度為突破口,進一步提高面向對象分類方法的效果與精度,期望能為面向對象技術的有效改善、新疆城區(qū)地物信息提取等工作提供一定的科學參考。本文的主要研究如下:1、圖像的分割是面向對象技術中的基礎和關鍵,其分割質量的好壞,將直接影響信息提取的精度。本文在前人研究的基礎上,利用多尺度分割方法進行圖像分割,該方法適合面向對象技術,所得影像分割對象較符合地物實際邊界。2、多尺度分割中分割尺度的選擇對信息提取結果有著重要影響。為了解決面向對象分類中常見的“欠分割”與“過分割”等問題,本文在總結了前人選取最優(yōu)分割尺度方法的基礎上,首先利用ESP對分割尺度進行大概范圍的粗篩選;再利用不同分割尺度下地物光譜亮度均值標準差進行統(tǒng)計分析,進一步縮小尺度范圍;最后通過人機交互的控制實驗及經驗確定各分割參量和最終確定各層即各類地物的最優(yōu)分割尺度。3、對原圖進行了復合最優(yōu)多尺度分割后,需要對面向對象技術的另一重要部分--特征參數的選擇提高重視,為使各地物的相關特征完備的同時盡可能保持在不造成冗余的范圍之內,本文利用最鄰近分類器原理,先將選擇的全部相關參量進行篩選,并通過試驗最終確定個別組為最優(yōu)特征,再利用這些特征進行閾值和隸屬度函數的調試,確定分類規(guī)則并提取目標信息。4、在信息提取的過程中,由于各地物幾何、光譜、紋理特性等不同,則先通過相關分析和人工判斷將地物類型分層進行提取,對每一層選擇最適合的分割尺度;再根據地物類型的不同按不同的特征參量進行提取,爭取把錯分漏分現(xiàn)象降到最低,將分類精度提到最高;最后將分類結果與相同實驗條件下的監(jiān)督分類結果做初級精度對比,再利用控制實驗驗證分割尺度與多特征集合對分類結果的影響以實現(xiàn)進一步對比分析,驗證該技術改善的有效性。5、我國城鎮(zhèn)化的發(fā)展離不開遙感技術,國內外學者已經將高分辨率遙感影像應用在城區(qū)地物分類、土地利用現(xiàn)狀調查、環(huán)境資料調查、人口普查、城鄉(xiāng)規(guī)劃等多個領域。利用國產衛(wèi)星獲取高分辨率、多光譜、高質量等級的城區(qū)信息影像等已然不難,但如何利用這些遙感影像解決城鎮(zhèn)發(fā)展過程中遇到的實際問題還需要人們的努力。論文最后對技術的前景進行應用分析,總結全文并展望,進一步探討經過分割尺度優(yōu)化的高分二號影像城區(qū)地物信息提取技術,對新疆乃至全國城區(qū)地物信息提取都具有一定的科學參考價值與現(xiàn)實意義。
【關鍵詞】：高分二號 多尺度分割 多特征 面向對象
【學位授予單位】：新疆大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP751;P237
【目錄】：

• 摘要2-4
• Abstract4-9
• 第一章 緒論9-16
• 1.1 研究背景及意義9-11
• 1.2 國內外研究進展11-13
• 1.3 研究內容及技術路線13-16
• 1.3.1 研究內容13-15
• 1.3.2 技術路線15-16
• 第二章 原理與方法16-24
• 2.1 圖像分割16-18
• 2.2 模糊分類18-19
• 2.3 K近鄰分類19-20
• 2.4 監(jiān)督分類20-23
• 2.4.1 SVM支持向量機分類20-22
• 2.4.2 BP神經網絡模型分類22-23
• 2.4.3 最大似然分類原理23
• 2.5 本章小結23-24
• 第三章 研究區(qū)與數據源24-33
• 3.0 研究區(qū)概況25-28
• 3.1 數據源介紹28-30
• 3.2 影像預處理30-32
• 3.2.1 輻射校正30-31
• 3.2.2 幾何校正31
• 3.2.3 圖像裁剪與融合31-32
• 3.3 本章小結32-33
• 第四章 分割尺度研究與試驗33-44
• 4.1 分類體系的確定33-35
• 4.2 復合分割尺度優(yōu)選35-40
• 4.2.1 分割尺度初步篩選35-36
• 4.2.2 分割尺度二次篩選36-39
• 4.2.3 復合最優(yōu)分割試驗39-40
• 4.3 多特征集合的構成40-43
• 4.4 本章小結43-44
• 第五章 面向對象的城鎮(zhèn)信息提取44-57
• 5.1 信息提取過程44-47
• 5.2 結果驗證與對比分析47-55
• 5.2.1 結果驗證47-48
• 5.2.2 對比分析-監(jiān)督分類48-51
• 5.2.3 對比分析-分割尺度51-53
• 5.2.4 對比分析-特征集合53-55
• 5.3 應用分析55-56
• 5.4 本章小結56-57
• 第六章 總結與展望57-59
• 6.1 總結57-58
• 6.2 存在問題與展望58-59
• 參考文獻59-66
• 碩士期間參與科研項目與發(fā)表論文情況66-67
• 致謝67-69

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本文編號：955942