面向对象与基于像素的高分辨率遥感省略像分类在土地利用分类中的应用比较梁艳cajWord格式文档下载.docx
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年月日
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年月日I
面向对象影像分类方法在土地利用信息提取中的应
用研究
作者简介:
黄瑾,女,1984年5月生,师从成都理工大学杨武年教授,2010
年7月毕业于成都理工大学地图学与地理信息系统专业,获得理学硕士学位。
摘要
遥感技术的发展使得遥感影像的空间分辨率越来越高,高空间分辨率的影像
在研究土地利用/覆盖中的应用也越来越广。
高空间分辨率遥感影像比中、低空
间分辨率的影像具备了更多的空间细节信息,但是目前高空间分辨率遥感数据应
用效率却不高。
一个重要的原因就是传统的遥感影像分类方法是基于像元的分类
方法,不能有效地提取出影像中的空间纹理信息。
基于像元的分类方法还存在着
分类结果会出现椒盐现象的问题,从而导致大量无效破碎图斑的产生,最终导致
分类精度不高。
大范围的土地利用/覆盖数据的实时更新对高分辨率遥感影像的
应用也带来了挑战。
高分辨率遥感影像往往成本高昂,同时它所包含的海量数据
需要耗费大量的时间和人力才能完成信息的提取。
这使得高分辨率的遥感影像在
大范围实时的土地利用/覆盖信息提取中的应用不具现实意义。
针对以上的问题,本文提出了将中分辨率的遥感影像数据与高分辨率的影像
数据整合使用,采用面向对象的遥感影像的分类方法,来完成大范围的实时的土
地利用/覆盖信息的提取。
以松潘县为研究区,将代表性区域以高分辨遥感数据
作为信息提取的数据源,然后以部分典型地区的高分辨率影像分类结果指导大范
围地区的中分辨率遥感数据分类。
本文采用的面向对象分类方法,不再是传统的
基于像元的处理方式,而是采用基于影像对象的处理方式。
这种方式使得面向对
象的遥感影像分类方法具有一些传统分类方法所不能具有的优点:
基于影像分割
得到同质像元组成的影像对象,对象内部的光谱值差异很小可以忽略其内部信
息,从而避免了椒盐现象的出现,对象之间的区分同时考虑了光谱和形状两种因
子,为分类提供更多的特征,有效地克服了基于像元分类的种种局限性;
多尺度
的空间分析,可以满足不同尺度地物的信息提取要求;
模拟人脑的思维方式充分
利用影像的各种特征,以达到尽可能地高精度地提取信息的目的;
整合利用多源
数据,使得多源遥感数据和已有的专题数据得到最充分、最便捷的利用。
硕士学位论文
题名和副题名面向对象遥感影像分类方法在土地利用信息提取中
的应用研究
作者姓名黄瑾
指导教师姓名及职称杨武年(教授)
学位授予单位和日期成都理工大学(2010年6月)
二○一○年四月II
本文以四川省松潘县为实验区,以全县范围的中分辨率的TM影像和以松潘
县县城区域的高分辨率的SPOT5影像作为研究的数据源,对松潘县县城区域分
别进行SPOT5影像和TM影像的基于像元分类方法和面向对象分类方法的分类,
并将结果进行比较分析,以此经验完成整个松潘县的TM影像的面向对象分类。
分类的结果表明,面向对象分类方法在高空间分辨率的影像分类中精度远高于基
于像元的分类方法,在中分辨率的遥感影像分类中也一定程度地高于基于像元的
分类方法。
面向对象的TM影像分类方法,加上典型区域的SPOT5影像分类结
果的指导,较好地完成了快速、精确地提取实验区的土地利用/覆盖信息的目标。
关键词:
面向对象分类TM遥感影像SPOT5遥感影像土地利用/覆盖III
Object-OrientedClassificationTechniqueofRemoteSensing
ImageUsedinClassificationofLandUse
Introductionoftheauthor:
HuangJin,female,wasborninMay,1984whose
tutorwasProfessorYangWunian.ShegraduatedfromChengduUniversityof
TechnologyinCartographyandGeographicInformationSystemmajorandwas
grantedtheMasterDegreeinJune,2010.
Abstract
Withthedevelopmentofremotesensingtechnology,remotesensingimagehasa
higherandhigherspatialresolutionandmakesusobtainveryabundantinformationof
nature.Butthehighspatialresolutionremotesensingdataapplicationefficiencyisnot
highatpresent.Oneimportantreasonisthatthetraditionalimageclassificationmethod
isbasedonspectralofpixels,cannoteffectivelyextractthespatialinformation.
Pixel-basedclassificationmethodalsohasthephenomenonofsaltandpepper
classificationproblem,resultingintheappearanceofanumberofbrokenpolygons,
ultimatelyleadingtothelowclassificationaccuracy.Awiderangeoflanduse/cover
datainreal-timeupdatesontheapplicationofhighresolutionremotesensingimagesas
wellaschallenges.Highresolutionremotesensingimagesareoftencostly,andthe
hugeamountsofdataofitneedtospendalotoftimeandmanpowertocompletethe
extractionofinformation.Highresolutionremotesensingimagesinreal-timeand
large-scalelanduse/coverinformationextractiondoesnothavepracticalsignificance.
Inordertosolvetheproblem,moderateresolutionremotesensingimagedataand
highresolutionimagedatawereintegratedbasedonobject-orientedremotesensing
imageclassificationmethodtorealizelargescalereal-timelanduse/coverinformation
extraction.InthispaperSongpanCountyisthestudyarea,extractthedataof
representativeregionintheformofhigh-resolutionremotesensingdataasinformation
source,andguidealargerscopeofmoderateresolutionremotesensingimagedata
classificationbysometypicalpartsofhigh-resolutionimagesclassification.Inthis
paper,object-orientedclassificationmethodwasusedinsteadoftraditionalpixel-based
approach,whichwasanimage-object-basedapproach.Theproposedobject-oriented
remotesensingimageclassificationmethodhadsomeadvantagescomparetoVI
5.3SPOT5影像分类结果精度评价.............................................................................................40
结论与讨论....................................................................................................................................43
主要成果与认识:
........................................................................................................................43
论文不足及进一步工作建议:
....................................................................................................43
致谢............................................................................................................................................45
参考文献........................................................................................................................................46
攻读学位期间取得学术成果........................................................................................................49V
目录
面向对象影像分类方法在土地利用信息提取中的应用研究........................................................I
第1章引言............................................................................................................................1
1.1选题背景及研究意义..............................................................................................................1
1.2面向对象遥感影像分类技术的提出.......................................................................................2
1.3面向对象遥感影像分类方法国内外研究现状........................................................................3
1.4研究内容与研究方法..............................................................................................................4
第2章研究区概况及数据预处理............................................................................................6
2.1研究区概况...............................................................................................................................6
2.2数据来源..................................................................................................................................7
2.3数据预处理...............................................................................................................................7
2.3.1地形图矢量化..................................................................................................................7
2.3.2DEM模型和三维影像生成............................................................................................8
2.3.3几何校正..........................................................................................................................9
2.3.4研究区遥感影像拼接裁剪............................................................................................11
第3章基于像元的土地利用/覆盖信息提取技术.................................................................12
3.1研究区土地利用/覆盖信息分类系统..................................................................................12
3.2最优波段选择........................................................................................................................13
3.2.1TM影像最优波段选择.................................................................................................14
3.2.2SPOT5影像最优波段选择...........................................................................................14
3.3最大似然分类........................................................................................................................15
第4章面向对象的土地利用/覆盖信息提取技术.................................................................18
4.1影像分割................................................................................................................................19
4.1.1尺度选择.......................................................................................................................24
4.1.2波段权重选择...............................................................................................................24
4.1.3均质因子选择...............................................................................................................25
4.1.4影像对象.......................................................................................................................25
4.2面向对象的分类方法............................................................................................................26
4.2.1分类层次建立...............................................................................................................26
4.2.2分类特征选取与分类规则建立...................................................................................27
4.2.3土地利用/覆盖信息提取..............................................................................................31
第5章分类精度......................................................................................................................37
5.1分类精度评价........................................................................................................................37
5.2TM影像分类结果精度评价...................................................................................................381
第1章引言
1.1选题背景及研究意义
土地是人类赖以生存和发展的物质基础,是人类休养生息和从事一切社会经
济活动的基本场所。
真实准确的土地利用/覆盖调查数据是国家进行国土资源管
理工作和宏观经济调控的基础和重要依据
[1]
。
近年来,国内外众多的学者、研究
组织和研究机构从不同尺度和不同角度上研究了土地利用/覆盖的现状、变化及
未来发展趋势等问题,并取得了很大的进展。
LUCC的研究,使得人们可以对人
类活动对全球环境变化的影响进行定性和定量评价,从而为资源、环境的可持续
开发和利用提供依据
[2]
随着科技的进步,3S技术(RS、GPS和GIS)越来越广泛的应用到人们日常
的生产和生活中,在地学和土地学科研究和管理实践中,遥感影像也成为最重要
的原始数据之一,遥感技术成为LUCC监测、土地利用退化监测等重要的技术支
撑
[3]
随着遥感影像的分辨率逐渐提高,遥感影像的数据量也越来越大,信息也越
来越丰富。
最初的分类处理方法主要是专家目视解译,专家通过遥感影像中特定
的判读标志,对地物信息进行识别提取。
该方法需要的设备少,简单方便,可以
直接从遥感影像中获取许多专题信息,有利于做定性分析。
但是目