面向对象荒漠绿洲区高分一号遥感影像信息提取技术,这篇遥感影像论文范文为免费优秀学术论文范文,可用于相关写作参考。
遥感影像论文参考文献：
[摘 要]为了更加快速、准确的提取出荒漠绿洲区土地利用类型,采用面向对象的分类方法,利用eCognition软件对荒漠绿洲区磴口县高分一号遥感影像进行多尺度分割,并对分割尺度、颜色、形状、紧密度和光滑度等参数设置进行多次的试验,最终确定了荒漠绿洲区高分一号遥感影像信息提取的最佳分割尺度和分类规则.对研究区高分一号影像也采用最大似然法分类法进行分类,分类精度为78.65%,kappa系数为0.6984,面向对象分类方法的分类精度为92.51%、kappa系数为0.8767,荒漠绿洲区面向对象的分类方法提取精度明显优于最大似然法.
[关键词]高分一号；多尺度分割；面向对象；荒漠绿洲
[中国分类号]TP75；S757.2 [文献标识码]A
1 引言
“高分一号”（GF-1）是我国高分辨率对地观测卫星系统重大专项的首颗卫星,2013年4月26日在酒泉卫星发射中心成功发射.GF-1配置了2台2米分辨率全色/8米分辨率多光谱相机以及4台16米分辨率多光谱宽幅相机,结合了高、中空间分辨率对地观测和大幅宽成像的特点,有效的提高了我国对地观测能力,突破了光学遥感、多载荷图像拼接融合等关键技术,推动我国卫星工程的发展,目前已广泛应用于环境监测、灾害环保等各种领域.
荒漠绿洲区生态环境非常脆弱,易受到外界干扰,尤其是荒漠和绿洲过渡地带,转化活动程度异常剧烈、突出.绿洲作为干旱区一种独特的生态单元,地域内储存着较为丰富的自然资源,维持着干旱区人民最基本的生存发展条件.近年来,由于人类不合理的社会经济活动,导致土地资源开发不断扩张,致使土壤沙漠化现象严重,加剧了绿洲生态系统的脆弱性.因此,正确而高效的判断出荒漠绿洲区的土地利用类型会进一步提高区域规划及决策的效率及效果.
随着遥感影像空间分辨率的不断提高,纹理和几何等地物空间信息更为丰富,基于象元光谱统计的自动分类技术已不能满足当前遥感图像信息提取的要求.面向对象的信息提取技术综合遥感数据的光谱、纹理、拓扑等多种特征,利用基于规则的推理有效提高了影像的分类精度,已成为高分遥感数据信息提取的主要手段.近年来很多国内外专家学者采用面向对象的方法对高分辨率遥感影像信息提取进行了大量的研究,已取得了很好的效果,但利用面向对象的方法对荒漠绿洲区磴口县高分一号影像的信息提取研究并不多,并没有构建出一种快速、准确针对研究区影像信息提取技术的分类规则.
因此,本文以荒漠绿洲区磴口县为研究区域,对其高分一号影像进行了面向对象的分类,确定了荒漠绿洲区高分一号遥感影像的最优分割尺度和分类规则,旨在提供一种更加高效、快捷的荒漠绿洲区影像信息提取技术.
2 研究区概况
磴口县位于黄河上游内蒙古自治区巴彦淖尔市境内,地处乌兰布和沙漠和河套平原的结合部,地理坐标为106°9′～107°10′E,40°9′～40°57′N,面积4166.6km2,南和鄂尔多斯市杭景旗及鄂托克旗隔河相望,西同阿拉善盟阿拉善左旗毗邻,北和巴彦淖尔市乌拉特后旗相连,东和巴彦淖尔市临河区接壤.该区域属温带大陆性季风气候,干旱少雨、风大沙多,盛行西南风,平均相对湿度47%,地下水、风能和太阳能资源丰富,当地盛产华莱士瓜和肉苁蓉.不仅有三封古城、临戎古城等众多古代遗址,还有纳林湖、冬青湖等众多湖泊海子,号称“百湖之乡”.乌兰布和沙漠近年来深入磴口县境内,对研究区粮食和瓜果的增产、增收造成巨大危害,同时破坏湿地生态系统,沙漠的延伸也给京藏高速、包兰铁路的安全运行带来较大的隐患,也对沙区人民的生产生活构成严重威胁,已经成为国家和内蒙古自治区沙漠化治理的重点区域.
3 数据获取及预处理
选取磴口县2014年9月7日高分一号卫星16m分辨率多光谱相机所成宽幅影像为研究素材,影像获取时研究区上空晴朗无云,图片质量良好.
数据预处理包括辐射定标、大气校正、几何校正、裁剪.辐射定标所需要的参数从头文件中获取；大气校正利用ENVI5.1软件下的FLAASH模型进行；将已校正的研究区Landsat8影像数据作为参考影像,选择控制点进行几何校正.几何校正后采用最邻近法进行重采样,分辨率为16m；利用磴口县行政矢量图对遥感影像裁剪.
4 研究方法
4.1 分割尺度选择
多尺度分割是面向对象信息提取的关键技术,它直接影响到信息提取的精度.由于实验中既有大尺度的沙地和草地,又有小尺度的城镇村及工矿用地、裸土地等.不同的分割尺度对不同的地物分类结果不同,并结合土地利用类型一级分类标准,本文将分割层次设为四层：最大层次的水域和非水域,Level1；第二层次的植被和非植被,Level2；第三层次的林地、耕地和草地,Level3；第四层次的裸土地、城镇村及工矿用地、裸岩石砾地、盐碱地和沙地,Level4.其中Level3和Level4是并列层次.
本文针对荒漠绿洲区地物特点,对多尺度分割中分割尺度、颜色、形状、光滑度以及紧密度等参数经过大量的试验,得到了各层次的最优分割尺度.多尺度分割最佳参数见表1,分割效果见图1.
從图中可以看出第一层中分割尺度较大,生成的多边形面积较大,能明显的把河道和湖泊提取出来.通过第二层对植被和非植被地类的分割,能非常清晰的看出它们边界,能较好的提取两类地物.第三、四层的分割则是在第二次分割的基础上细化分割,生成大量的多边形,可以把面积较小的建筑和林地分割出来.
4.2 确定分类方法
面向对象分类方法通常有两种,即成员函数法和最邻近分类法.成员函数法分类规则是根据影像地物在特征上表现出来的差异而建立的,主要有以下三类特征：对象特征、类相关特征、全局特征.最邻近分类法是通过选择某类地物特征的训练样本,计算影像对象和样本之间的距离,根据距离的大小赋予对象相应的隶属度值. 目前国内外学者也将这两种分类方法交替使用或组合使用,从而能达到更好的分类效果[11,12,13].本文针对高分一号遥感影像的特点,主要使用了成员函数法进行分类.
结论：适合不知如何写遥感影像方面的相关专业大学硕士和本科毕业论文以及关于遥感影像处理软件论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料下载。
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