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基于遥感的土地利用变化监测及其信息自动提取

冯德俊  
【摘要】:应用遥感技术进行土地利用动态监测在我国已有近20年的历史,动态监测目的有两个:一是利用遥感影像监测土地利用的动态变化情况;另一个是利用监测数据对影响土地利用变化的因素及其变化过程、变化趋势进行分析。由于不同自动发现方法对不同类型的土地利用变化信息敏感程度不一致,且影像噪声和目标的自动分割都会影响监测结果精度,因此,当前的动态监测是在人工干预下半自动完成的,监测结果受操作者的影响较大,数据处理效率不高,这对大区域动态监测来说是无法忍受的。另外,动态监测的最终成果表现为PHOTOSHOP的PSD数据、TIF数据、EXCEL电子表格及各种文档说明,不适宜GIS的统一管理;且区域动态监测是一个长期的过程,即监测数据有明显的时态特征,因此,需要将多时相监测结果以合适的数据表达,并能在GIS软件中进行统一管理和查询分析。 本研究目的是对动态监测数据处理流程进行优化,将多方法得到的变化信息进行综合处理,提高数据处理精度,减少人工干预。选择的实验区位于四川省绵阳市及其郊区,实验数据包括TM多光谱影像、SPOT2全色影像、SPOT5全色和多光谱影像。本文对变化信息自动发现方法、变化信息自动分割进行了深入研究,并将监测数据统一管理于GIS。最后,结合三维虚拟环境对影响土地利用变化的因素及其预报分析进行了讨论。 论文创新部分如下: (1)用二维小波变换处理两时相遥感影像,以自动发现土地利用变化信息,提出了两种全新的方法:影像融合法和小波系数求差法。前者是利用两时相影像相应小波系数的加权平均法自动探测变化信息,后者是通过对两时相影像对应小波系数求差的方式自动发现变化信息。与多波段主成分变换法的监测结果对比,以及利用野外实测数据验证,上面两种算法得到的监测结果均能达到实际应用的要求。 (2)在分析自动发现影像特征的基础上,提出了两种分割图像中特定目标的算法。一是利用多个小区域的灰度直方图寻找大区域的分割双阈值,结合区域生长算法,以目标边界灰度差为限制条件,将特定目标以区域的方式分割出来;二是将灰度影像先在PHOTOSHOP中进行处理,对包含目标的区域进行 第日页 西南交通大学博士研究生学位论文 粗分割,减少背景噪声的干扰,结合新影像小波系数和目标的灰度信息,可 以将特定目标(变化信息)的边界提取出来。 (3)鉴于不同自动发现方法对变化信息敏感程度不一致,以及图像分割方 法和影像噪声对监测结果精度均有影响、,提出了一种多图像基于邻域的像素 统计法。方法是将多种自动发现方法和图像分割方法得到的二值图像的数据 矩阵相加求平均,寻找分割阐值T;、TZ,利用阂值将像素分为目标、背景和 不确定目标等三类,进一步处理将不确定目标完全归入目标或背景。经本方 法处理后,监测结果比常规监测方法(如多波段主成分变换法)的精度高5 至6个百分点。该方法能满足大区域动态监测的需要。 (4)基于观察水下景观的原理,对虚拟环境中地上空间和地下空间的协调 显示进行了研究。在对城市物体按其空间三维坐标建模的基础上,用OpenGL 开发了一计算机软件,以协调显示地上和地下物体,这样更有助于在三维环 境中分析影响土地利用变化的驱动因素,以及预测土地利用发展趋势。 关键词.土地利用;动态监测;遥感;小波变换;图像分割


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