面向?qū)ο蠓诸惙椒ㄔ谒拇ㄇ鹆陞^(qū)森林分類中的應(yīng)用研究
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【摘要】:森林資源調(diào)查作為一項(xiàng)重要的國(guó)家資源調(diào)查,目的是全方位了解全國(guó)林業(yè)資源利用狀況,掌握真實(shí)的林業(yè)資源數(shù)據(jù),為國(guó)家宏觀掌控森林資源的消耗、制定國(guó)民生產(chǎn)計(jì)劃以及指導(dǎo)和改善林業(yè)工作計(jì)劃提供可依靠的證據(jù)。近幾年來(lái),隨著遙感科技的發(fā)展,遙感影像的時(shí)像分辨率、三維分辨率以及色譜分辨率都有了極大的提高,給人們對(duì)于遙感研究提供了極其豐富的地表信息。同時(shí),也為森林資源的調(diào)查提供了一種全新的科學(xué)手段,使得森林資源調(diào)查的精度有了進(jìn)一步提高,并大大提高了作業(yè)效率。傳統(tǒng)的信息提取方法在大部分情況下是通過(guò)分析地物的波段特征相近的程度來(lái)進(jìn)行信息提取,這種基于像元的光譜信息提取技術(shù)忽略了整個(gè)影像的基本結(jié)構(gòu)情況,從而導(dǎo)致對(duì)影像的認(rèn)識(shí)和提取的準(zhǔn)確性受到影響;因此,為了解決這一不足,提出了關(guān)于面向?qū)ο蟮姆诸惙椒。面向(qū)ο蟮倪b感圖像分類方法充分利用光譜、結(jié)構(gòu)及三維等各種信息,彌補(bǔ)了傳統(tǒng)分類方法的不足,取得了較好的分類效果,避免了椒鹽現(xiàn)象的產(chǎn)生,突破了傳統(tǒng)的分類方法以基本像素為分類和處理單元的局限性。本文基于eCognition軟件,利用面向?qū)ο蟮姆诸惙椒▽?duì)四川省南部縣玉鎮(zhèn)鄉(xiāng)SPOT5遙感影像進(jìn)行森林分類,并驗(yàn)證其分類結(jié)果的精確程度。旨在探索適合四川省丘陵區(qū)遙感影像的森林資源分類方法,并提高SPOT5影像森林分類的準(zhǔn)確度,為快速、準(zhǔn)確、合理的進(jìn)行森林分類調(diào)查提供可借鑒的經(jīng)驗(yàn)和方法。主要結(jié)果如下:(1)通過(guò)面積比均值法以及反復(fù)的分割試驗(yàn),最終確定建設(shè)用地、耕地和林地、水田和水域的最優(yōu)分割尺度和最優(yōu)分割參數(shù)分別為10、30和70;形狀因子分別為0.7、0.3和0.5。(2)充分利用分割后影像對(duì)象的紋理和光譜特征以及各層次間的關(guān)系,建立起適合該地區(qū)的分類知識(shí)庫(kù),采用模糊分類中的隸屬度函數(shù)分類方法將有林地、疏林地、耕地、以及建筑提取出來(lái)。這樣的分類規(guī)則適合于研究區(qū)的森林分類。(3)精度評(píng)價(jià)的結(jié)果表明,傳統(tǒng)最大似然法分類結(jié)果顯示總體的精度為54.50%,kappa系數(shù)為0.4921,面向?qū)ο蠓诸惙椒ǹ傮w精度和kappa系數(shù)分別為80.93%和0.7672,明顯比最大似然法有所提高。總體看來(lái),面向?qū)ο蠓诸惙椒ㄔ诟叻直媛视跋穹诸悤r(shí),精度有明顯的提高,結(jié)果符合實(shí)際生產(chǎn)的要求,因此該方法適用于四川省丘陵區(qū)林地遙感分類。
【關(guān)鍵詞】:面向?qū)ο?/strong> 多尺度分割 信息提取 eCognition
【學(xué)位授予單位】:四川農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號(hào)】:S757
【目錄】:
- 摘要3-4
- ABSTRACT4-7
- 前言7-8
- 1 文獻(xiàn)綜述8-13
- 1.1 傳統(tǒng)遙感分類方法研究現(xiàn)狀8-10
- 1.1.1 監(jiān)督分類8-9
- 1.1.2 非監(jiān)督分類9
- 1.1.3 其他分類方法9-10
- 1.2 面向?qū)ο蟮倪b感分類方法研究現(xiàn)狀10-12
- 1.3 面向?qū)ο筮b感圖像森林分類研究進(jìn)展12-13
- 2 研究目的和意義13-14
- 2.1 研究意義13-14
- 2.2 研究目的14
- 3 研究區(qū)域概況與數(shù)據(jù)源14-17
- 3.1 研究區(qū)域概況14-15
- 3.2 SPOT5影像數(shù)據(jù)源15-17
- 4 技術(shù)路線17-18
- 5 研究?jī)?nèi)容和方法18-28
- 5.1 研究?jī)?nèi)容18
- 5.2 研究方法18-27
- 5.2.1 圖像剪裁18
- 5.2.2 幾何校正18-19
- 5.2.3 圖像融合19-20
- 5.2.4 解譯標(biāo)志20-21
- 5.2.5 多尺度分割21-25
- 5.2.6 最優(yōu)分割尺度25
- 5.2.7 模糊分類25-26
- 5.2.8 分類層次建立與分類特征的選取26-27
- 5.2.9 精度評(píng)價(jià)27
- 5.3 研究平臺(tái)27-28
- 6 結(jié)果與分析28-37
- 6.1 最優(yōu)分割尺度及參數(shù)28-31
- 6.2 面向?qū)ο蟮挠跋裥畔⑻崛?/span>31-33
- 6.3 面向像元的影像信息提取33-35
- 6.4 精度評(píng)價(jià)35-36
- 6.5 各類土地面積36-37
- 7 討論與結(jié)論37-40
- 7.1 討論37-39
- 7.1.1 多尺度分割策略在面向?qū)ο蠓诸愔械膽?yīng)用37-38
- 7.1.2 遙感分類38-39
- 7.2 結(jié)論39-40
- 8 展望與不足40-42
- 參考文獻(xiàn)42-48
- 致謝48
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8 劉譯t,
本文編號(hào):1075728
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