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《南昌大学》 2012年
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面向对象的土地覆盖信息提取方法的研究

袁定波  
【摘要】:本课题将面向对象的分类软件eCognition首次应用于江西省土地覆盖信启、的提取中,利用自定义函数作为特征空间来辅助土地覆盖信息的提取,输出的矢量分类结果更易于与ArcGIS的结合。在实验区中(江西省新余市)进行Bayes(贝叶斯分类器)、KNN(最近邻分类器)、SVM(支持向量机分类器)、Decision Tree(决策树分类器)四种分类方法的对比,认为面向对象的SVM监督分类方法更适用于江西省的面向对象土地覆盖信息提取。 在对2010年土地覆盖信息进行提取时,使用该年度春夏和秋冬期的至少两景影像。将30m分辨率的DEM数据作为分类参考,得到准确度更高的地物边界。在提取被云雾所覆盖区域的土地覆盖信息时,将云雾遮盖区域单独划归成一类对象,再利用其他景不含云的影像从云类型中细分出其他类别,以达到去“云”的目的。在区分湿地信息(湖泊、水库/坑塘、河流等地类信息)时,将对象中此类信启、先分为水库/坑塘类型,通过在分类结果中合并这一类型,使连通的同类合并为一个大对象,再从在水库/坑塘类型中细分准确的河流和湖泊类型。使得分类结果的精度更高,提高了土地覆盖信息提取的工作效率。 本课题成果对我国土地覆盖信息的提取和遥感信息的分类具有很好的参考价值。
【关键词】:遥感技术 土地覆盖信息 面向对象 eCogniton
【学位授予单位】:南昌大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:P23;F301
【目录】:
  • 摘要3-4
  • ABSTRACT4-8
  • 第1章 引言8-15
  • 1.1 课题研究的背景和意义8-10
  • 1.1.1 课题研究背景8-9
  • 1.1.2 课题研究意义9-10
  • 1.2 传统的遥感影像信息提取方法10-11
  • 1.3 国内外面向对象的遥感信息提取技术的研究现状11-15
  • 1.3.1 国外研究现状12-13
  • 1.3.2 国内研究现状13-15
  • 第2章 土地覆盖分类系统与分类方法15-28
  • 2.1 土地覆盖分类系统的制定15-19
  • 2.1.1 国外土地覆盖分类系统15-17
  • 2.1.2 国内土地覆盖分类系统17-19
  • 2.2 土地覆盖信息的人工提取19-22
  • 2.2.1 土地覆盖信息目视解译标志的建立19-22
  • 2.2.2 土地覆盖信息的人工提取22
  • 2.3 土地覆盖信息的计算机智能提取22-26
  • 2.3.1 基于像元的计算机非监督分类22-23
  • 2.3.2 基于像元的计算机监督分类23
  • 2.3.3 面向对象的遥感信息提取23-26
  • 2.4 面向对象的土地覆盖研究方法和技术路线26-28
  • 第3章 研究区概况及数据的预处理28-35
  • 3.1 研究区概况28-29
  • 3.2 研究区数据来源29-30
  • 3.3 数据预处理30-35
  • 3.3.1 影像的辐射定标及大气校正30-31
  • 3.3.2 影像的几何校正31-32
  • 3.3.3 影像的辐射增强32-33
  • 3.3.4 影像的最优波段选择33-34
  • 3.3.5 其他辅助数据的准备34-35
  • 第4章 面向对象的土地覆盖信息提取35-63
  • 4.1 土地覆盖解译标志库的建立35-40
  • 4.1.1 采样线设计35-37
  • 4.1.2 样本的野外采集37-39
  • 4.1.3 样本的点的室内补充采集39-40
  • 4.2 面向对象的多尺度分割40-45
  • 4.2.1 影像对象的确定41-42
  • 4.2.2 分割尺度的选择42-44
  • 4.2.3 波段权重的设置44
  • 4.2.4 均质因子的设置44-45
  • 4.3 面向对象的监督分类45-55
  • 4.3.1 特征空间的定义47-49
  • 4.3.2 面向对象的Bayes分类49-50
  • 4.3.3 面向对象的KNN分类50-52
  • 4.3.4 面向对象的SVM分类52-53
  • 4.3.5 面向对象的Decision Tree分类53-55
  • 4.4 精度分析55-61
  • 4.4.1 Bayes分类结果精度评价57-58
  • 4.4.2 KNN分类结果精度评价58-59
  • 4.4.3 SVM分类结果精度评价59-60
  • 4.4.4 Decision Tree分类结果精度评价60-61
  • 4.5 分类后处理61-63
  • 4.5.1 云雾遮盖区的处理61-62
  • 4.5.2 湖泊、水库/坑塘、河流类型的处理62
  • 4.5.3 破碎细小对象的处理62-63
  • 第5章 结论与展望63-66
  • 5.1 结论63-64
  • 5.2 不足与展望64-66
  • 致谢66-68
  • 参考文献68-72
  • 附录 试验区基于SVM分类结果专题图72-73
  • 攻读学位期间的研究成果73

【参考文献】
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