本文關(guān)鍵詞：基于高光譜遙感圖像分類的水域變化檢測(cè)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《南昌工程學(xué)院》 2015年

基于高光譜遙感圖像分類的水域變化檢測(cè)

孫寧  

【摘要】：隨著遙感技術(shù)的快速發(fā)展,高光譜遙感已逐漸應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域,如氣象觀測(cè)、地質(zhì)調(diào)查、資源考察、地圖測(cè)繪、精細(xì)植被分類和軍事偵察等。高光譜遙感圖像分類是高光譜遙感影像處理最基本的問題之一,其主要任務(wù)是根據(jù)地物電磁波輻射信息在遙感圖像上的特征,判讀識(shí)別地面物體的類屬及其分布狀況。高光譜遙感圖像分類的精度將直接影響到后續(xù)地物判讀識(shí)別與變化檢測(cè)的效果。高光譜遙感技術(shù)具有快速、準(zhǔn)確、準(zhǔn)時(shí)、周期短等優(yōu)點(diǎn),同時(shí)可以分析水域周邊的生環(huán)境及土地覆蓋類別,是當(dāng)前水域變化檢測(cè)的研究熱點(diǎn)。高光譜遙感圖像包含著豐富的空間、輻射和光譜信息,波段眾多,信息量大,但其波段相關(guān)性強(qiáng),冗余信息多且存在“維數(shù)災(zāi)難”現(xiàn)象,導(dǎo)致傳統(tǒng)的高光譜遙感圖像分類方法可能會(huì)造成錯(cuò)分、誤分現(xiàn)象,并且分類精度不高。本論文重點(diǎn)研究了空間特征信息與光譜特征信息相結(jié)合的高光譜遙感圖像分類方法,并將其應(yīng)用于水域動(dòng)態(tài)變化檢測(cè)。主要研究?jī)?nèi)容概括如下:首先,闡明了課題的研究背景和意義,分析了高光譜遙感圖像分類理論、特點(diǎn)、及傳統(tǒng)分類方法的優(yōu)缺點(diǎn),并給出了用于測(cè)試高光譜遙感圖像分類效果的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集。其次,研究了結(jié)合空間和光譜信息的高光譜遙感圖像分類方法,提出了結(jié)合主動(dòng)學(xué)習(xí)和濾波后處理的高光譜遙感圖像分類方法。訓(xùn)練樣本的選取直接影響到分類器的分類精度。多項(xiàng)邏輯回歸分類只考慮了高光譜遙感圖像的光譜信息,忽視了相鄰像元間的空間相關(guān)性。而引導(dǎo)濾波可以保留圖像的空間結(jié)構(gòu)信息�；诖�,新的方法首先采用主動(dòng)學(xué)習(xí)選取具有代表性、可表征樣本信息的訓(xùn)練樣本來訓(xùn)練多項(xiàng)邏輯回歸分類器,之后采用引導(dǎo)濾波對(duì)初分類結(jié)果進(jìn)行修正。新的方法同時(shí)考慮空間和光譜信息,與傳統(tǒng)的基于光譜信息的分類器相比,獲得了更高的分類精度。再次,針對(duì)訓(xùn)練樣本的選取和分類器的設(shè)計(jì),提出了基于局部保持投影的稀疏高光譜遙感圖像分類方法。由于高光譜數(shù)據(jù)維數(shù)高,數(shù)據(jù)量大,在分類之前需要數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理,將原始特征空間投影到低維特征空間。新方法首先結(jié)合局部保持投影和線性判別分析對(duì)高光譜遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行降維,之后采用K近鄰法選取聚類中心范圍內(nèi)的樣本,并將選取的訓(xùn)練樣本用于訓(xùn)練稀疏分類器,以保持類內(nèi)距離小,類間距離大。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該分類方法分類結(jié)果好。最后,將以上兩種分類方法應(yīng)用于水域變化檢測(cè),提出了基于高光譜遙感圖像分類的水域動(dòng)態(tài)變化檢測(cè)。傳統(tǒng)的水域變化檢測(cè)方法無法對(duì)水域面積變化做出實(shí)時(shí)、高效的調(diào)查,采用遙感技術(shù)可以準(zhǔn)確觀測(cè)水域及其周圍生態(tài)環(huán)境變化。以上兩種高光譜遙感圖像分類方法可以對(duì)水域及其周邊的土地覆蓋進(jìn)行分類,融合其他類別提取出水體,并對(duì)水域變化進(jìn)行檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于高光譜遙感圖像分類的水域變化檢測(cè)方法可以更好地對(duì)水域變化進(jìn)行檢測(cè)。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：南昌工程學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP751;P332
【目錄】：

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本文編號(hào)：184370