面向?qū)ο蠼Y(jié)合支持向量機(jī)(SVM)在露天礦區(qū)信息提取中的應(yīng)用研究
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更多相關(guān)文章: 高分辨率影像 面向?qū)ο?/b> 露天礦區(qū) 支持向量機(jī) 信息提取
【摘要】:近年來,隨著遙感探測(cè)技術(shù)在礦山環(huán)境監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的不斷發(fā)展,高分辨遙感影像已逐漸成為礦山環(huán)境監(jiān)測(cè)處理的主要數(shù)據(jù)源。由于影像信息提取分類傳統(tǒng)方法的局限性,傳統(tǒng)方法難以應(yīng)用到高分辨率影像的處理中去。有學(xué)者針對(duì)該難題在上世紀(jì)末提出了基于面向?qū)ο罄碚摰慕鉀Q方法。面向?qū)ο蠓诸惙ǔ浞掷昧烁叻直媛视跋竦目臻g、紋理、地物間相互關(guān)系等特征信息進(jìn)行影像數(shù)據(jù)處理。該方法具有自動(dòng)化程度高、處理過程高效、分類精度高的特點(diǎn),在露天礦區(qū)的環(huán)境監(jiān)測(cè)方面,該方法可有效的為露天礦區(qū)的發(fā)展和環(huán)境治理提供有效的理論依據(jù)和技術(shù)支持,對(duì)高海拔艱苦地區(qū)的生態(tài)環(huán)境遙感調(diào)查和保護(hù)具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。本文以青海省木里煤田江倉(cāng)礦區(qū)第五露天井田為實(shí)驗(yàn)區(qū)域,采用高分一號(hào)衛(wèi)星影像作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),運(yùn)用面向?qū)ο蠼Y(jié)合支持向量機(jī)(SVM)的分類技術(shù)對(duì)實(shí)驗(yàn)區(qū)域土地覆蓋信息的提取進(jìn)行了研究,并采用實(shí)驗(yàn)對(duì)比法對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。本文研究?jī)?nèi)容如下:(1)對(duì)研究區(qū)域的高分辨率遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。通過采用影像融合、輻射增強(qiáng)等方法來提高影像的質(zhì)量和判讀性。為實(shí)驗(yàn)研究提供高質(zhì)量的基礎(chǔ)資料;(2)采用分形網(wǎng)絡(luò)演化的算法對(duì)影像中感興趣地物相對(duì)應(yīng)的尺度值進(jìn)行選擇并進(jìn)行影像分割。基于分割得到的每一類感興趣地物的分割圖層和分割對(duì)象建立影像信息提取的分類等級(jí)結(jié)構(gòu)層次網(wǎng);(3)對(duì)分割后的影像對(duì)象進(jìn)行篩選建立科學(xué)合理的樣本集,并選取對(duì)象相應(yīng)的特征建立露天礦區(qū)土地覆蓋利用信息提取分類規(guī)則。以面向?qū)ο蠓诸惱碚摓榛A(chǔ),以支持向量機(jī)分類器為實(shí)驗(yàn)工具對(duì)研究區(qū)域進(jìn)行信息提取分類處理;選擇研究區(qū)域野外實(shí)地勘察結(jié)果作為參考數(shù)據(jù),通過誤差矩陣和Kappa系數(shù)值來評(píng)價(jià)分類結(jié)果的精度和質(zhì)量。為驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)結(jié)果更為優(yōu),選擇傳統(tǒng)基于像元的最大似然法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比;結(jié)果表明:面向?qū)ο蠼Y(jié)合支持向量機(jī)的影像分類精度為88.45%,Kappa系數(shù)為0.8643,遠(yuǎn)高于最大似然法分類結(jié)果。(4)對(duì)江倉(cāng)第五露天礦區(qū)2009年和2013年兩期影像數(shù)據(jù)中各類土地覆蓋利用信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。結(jié)果顯示:研究區(qū)域從2009年至2013年開發(fā)用地增長(zhǎng)面積占比為16.60%,受影響的環(huán)境面積占比為34.11%,環(huán)境受破壞嚴(yán)重。總體上,分類結(jié)果可滿足實(shí)際生產(chǎn)的需要,可為礦區(qū)的環(huán)境治理與生態(tài)修復(fù)提供技術(shù)支持。達(dá)到了研究目的。
【學(xué)位授予單位】:青海大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2017
【分類號(hào)】:X87
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