發(fā)布時(shí)間：2021-09-19 21:48

　　隨著城市化進(jìn)程的不斷加快，城市區(qū)域土地資源奇缺，城市的發(fā)展面臨嚴(yán)峻的考驗(yàn)。為了準(zhǔn)確客觀(guān)的了解城市區(qū)域的土地利用情況，將LiDAR數(shù)據(jù)和高分辨率的光學(xué)數(shù)據(jù)相結(jié)合，使用面向?qū)ο蟮姆诸?lèi)方法進(jìn)行分類(lèi)，提取出城市區(qū)域的土地覆蓋信息。這些研究，對(duì)于評(píng)價(jià)城市區(qū)域的土地利用具有重要的意義。本文以張掖市中心城市區(qū)域?yàn)檠芯繉?duì)象，基于面向?qū)ο蟮姆诸?lèi)方法，利用LiDAR和航空影像數(shù)據(jù)，對(duì)研究區(qū)域進(jìn)行分類(lèi)，提取該區(qū)域的城市土地覆蓋信息；在分類(lèi)的基礎(chǔ)上，利用景觀(guān)指數(shù)定量分析區(qū)域空間格局特征。研究的主要內(nèi)容及其成果如下：（1）最優(yōu)分割尺度的研究。本文研究了分割之后對(duì)象的同質(zhì)性、異質(zhì)性與分割尺度之間的關(guān)系，在單波段和多波段數(shù)據(jù)條件下利用分割之后對(duì)象的異質(zhì)性和同質(zhì)性進(jìn)行最優(yōu)分割尺度判定的研究；用該方法對(duì)LiDAR數(shù)據(jù)分類(lèi)的最優(yōu)分割尺度進(jìn)行判定，并對(duì)基于該方法得到的最優(yōu)分割尺度進(jìn)行驗(yàn)證；用該方法對(duì)結(jié)合LiDAR和航空影像分類(lèi)的最優(yōu)分割尺度進(jìn)行判定，并對(duì)基于該方法得到的最優(yōu)分割尺度進(jìn)行驗(yàn)證。（2）基于主被動(dòng)遙感數(shù)據(jù)的城市土地利用分類(lèi)。針對(duì)不同的地物，按照其最優(yōu)分割尺度進(jìn)行多尺度分割，在多尺度的基礎(chǔ)上，基于相應(yīng)的特征空間和模... 

【文章來(lái)源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：80 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 傳統(tǒng)遙感圖像分類(lèi)方法研究綜述
            1.2.1.1 目視解譯分類(lèi)方法
            1.2.1.2 傳統(tǒng)的基于像素的分類(lèi)方法
            1.2.1.3 面向?qū)ο蟮姆诸?lèi)方法
        1.2.2 LIDAR 提取地物的研究現(xiàn)狀
        1.2.3 城市景觀(guān)分析的研究進(jìn)展
    1.3 研究?jī)?nèi)容
    1.4 技術(shù)路線(xiàn)
    1.5 論文結(jié)構(gòu)及其安排
第二章 研究區(qū)域 LIDAR 數(shù)據(jù)處理
    2.1 研究區(qū)域
    2.2 機(jī)載激光雷達(dá)系統(tǒng)組成
    2.3 航空影像數(shù)據(jù)
    2.4 機(jī)載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)
        2.4.1 數(shù)據(jù)格式
        2.4.2 數(shù)據(jù)特點(diǎn)
    2.5 數(shù)據(jù)的預(yù)處理
        2.5.1 濾波
        2.5.2 插值
        2.5.3 配準(zhǔn)
第三章 面向?qū)ο笥跋穹诸?lèi)關(guān)鍵技術(shù)研究
    3.1 多尺度分割
        3.1.1 多尺度分割參數(shù)的含義
        3.1.2 波段權(quán)重的分析與選擇
        3.1.3 均值因子的分析與選擇
        3.1.4 分割尺度的分析與選擇
            3.1.4.1 遙感信息的尺度轉(zhuǎn)換
            3.1.4.2 面向?qū)ο蟮某叨绒D(zhuǎn)換分析
            3.1.4.3 對(duì)象的同質(zhì)性、異質(zhì)性與分割尺度關(guān)系分析
            3.1.4.4 基于單波段數(shù)據(jù)的最優(yōu)分割尺度研究
            3.1.4.5 基于多波段數(shù)據(jù)的最優(yōu)分割尺度研究
    3.2 特征選擇與特征分析
    3.3 影像對(duì)象的分類(lèi)方法
        3.3.1 標(biāo)準(zhǔn)最鄰近分類(lèi)法
        3.3.2 模糊數(shù)學(xué)分類(lèi)法
第四章 基于面向?qū)ο蟮膹堃词兄行某菂^(qū)土地分類(lèi)
    4.1 基于 LIDAR 數(shù)據(jù)的分類(lèi)
        4.1.1 針對(duì) LIDAR 數(shù)據(jù)的最優(yōu)分割尺度選擇
        4.1.2 基于 LIDAR 數(shù)據(jù)最優(yōu)分割尺度的驗(yàn)證
        4.1.3 多尺度分割
        4.1.4 面向?qū)ο蟮姆诸?lèi)
        4.1.5 精度評(píng)價(jià)
    4.2 基于 LIDAR 數(shù)據(jù)和航空影像的分類(lèi)
        4.2.1 針對(duì) LIDAR 數(shù)據(jù)與航拍的最優(yōu)分割尺度選擇
        4.2.2 基于 LIDAR 數(shù)據(jù)與航拍最優(yōu)分割尺度的驗(yàn)證
        4.2.3 多尺度分割
        4.2.4 面向?qū)ο蠓诸?lèi)
        4.2.5 精度評(píng)價(jià)
第五章 張掖市景觀(guān)指數(shù)分析
    5.1 研究區(qū)域二維景觀(guān)分析
        5.1.1 景觀(guān)格局分析指標(biāo)體系
        5.1.2 研究區(qū)域景觀(guān)斑塊面積分析
        5.1.3 研究區(qū)域景觀(guān)斑塊形狀分析
        5.1.4 研究區(qū)域景觀(guān)尺度上的特征分析
    5.2 研究區(qū)域的三維景觀(guān)分析
        5.2.1 景觀(guān)格局分析指標(biāo)體系
        5.2.2 三維景觀(guān)的計(jì)算與分析
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻碩期間取得的研究成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]一種面向?qū)ο蟮倪b感影像城市綠地提取方法[J]. 李成范,尹京苑,趙俊娟.  測(cè)繪科學(xué). 2011(05)
[2]一種應(yīng)用機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)和高分辨率遙感影像提取城市綠地信息的方法[J]. 余柏蒗,劉紅星,吳健平.  中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào). 2010(05)
[3]面向?qū)ο蟮母呖臻g分辨率遙感影像道路信息的提取[J]. 唐偉,趙書(shū)河,王培法.  地球信息科學(xué). 2008(02)
[4]基于面向?qū)ο笮畔⑻崛〖夹g(shù)的城市用地分類(lèi)[J]. 周春艷,王萍,張振勇,齊成濤.  遙感技術(shù)與應(yīng)用. 2008(01)
[5]基于多尺度影像分割的面向?qū)ο蟪鞘型恋馗脖环诸?lèi)研究——以馬來(lái)西亞吉隆坡市城市中心區(qū)為例[J]. 蘇偉,李京,陳云浩,張錦水,胡德勇,劉翠敏.  遙感學(xué)報(bào). 2007(04)
[6]機(jī)載激光掃描測(cè)高中激光腳點(diǎn)點(diǎn)群分割新方法[J]. 張小紅,耿江輝.  武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2006(07)
[7]基于高分辨率遙感影像的土地覆蓋信息提取[J]. 莫登奎,林輝,孫華,熊育久,劉秀英.  遙感技術(shù)與應(yīng)用. 2005(04)
[8]激光雷達(dá)數(shù)據(jù)特點(diǎn)[J]. 梁欣廉,張繼賢,李海濤,閆平.  遙感信息. 2005(03)
[9]高空間分辨率衛(wèi)星遙感影像樹(shù)冠信息提取方法研究[J]. 覃先林,李增元,易浩若.  遙感技術(shù)與應(yīng)用. 2005(02)
[10]基于多特征的遙感影像分類(lèi)方法[J]. 陳秋曉,駱劍承,周成虎,鄭江,魯學(xué)軍,沈占鋒.  遙感學(xué)報(bào). 2004(03)

博士論文
[1]機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)與遙感影像配準(zhǔn)的方法研究[D]. 姚春靜.武漢大學(xué) 2010
[2]機(jī)載激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理與建筑物三維重建[D]. 曾齊紅.上海大學(xué) 2009
[3]機(jī)載LIDAR數(shù)據(jù)濾波與建筑物提取技術(shù)研究[D]. 王刃.解放軍信息工程大學(xué) 2008
[4]面向?qū)ο笥跋穹治鲋械某叨葐?wèn)題研究[D]. 黃慧萍.中國(guó)科學(xué)院研究生院（遙感應(yīng)用研究所） 2003

碩士論文
[1]面向?qū)ο筮b感影像分類(lèi)方法及其應(yīng)用研究[D]. 汪求來(lái).南京林業(yè)大學(xué) 2008
[2]面向?qū)ο蟮亩嘣催b感數(shù)據(jù)分類(lèi)技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 陳啟浩.中國(guó)地質(zhì)大學(xué) 2007



本文編號(hào)：3402392