基于无人机正射影像进行土地利用/土地覆盖分析

摘要

无人机航空摄影测量系统作为一项空间数据获取的重要手段，具有快速高效、机动灵活、精细准确、作业成本低、适用范围广、影像实时传输、高危地区探测等重要特点，在小区域和常规飞行困难地区快速获取高分辨率影像方面具有明显优势。可以利用无人机航空摄影测量系统获取高分辨率航空影像，制作出高精度的正射影像图。
　　高分辨率遥感影像在土地利用分类工作中被广泛使用，采用计算机自动分类的方法可以提高分类的工作效率。与传统仅基于像元的光谱信息的分类方法不同，面向对象的分类方法充分利用高分辨率影像中的纹理信息以及辅助的形状与空间信息，对地物类型进行有效区分，降低因“同物异谱，异物同谱”现象而产生的错分，同时也使得利用遥感技术对地物类型进行细分的结果更加精确。
　　本文针对无人机航空摄影测量系统及其高分辨率的影像做了如下的研究:
　　(1)论文首先介绍无人机航空摄影测量系统，包括其组成部分、每部分的组成和功能。以呼和浩特市回民区为例，阐述了应用无人机航空摄影测量技术进行航摄的过程、平台设备、关键技术、质量指标及要求。
　　(2)基于该无人机航摄影像及数据，制作呼和浩特市回民区1∶2000正射影像图，详细阐述了基于无人机航摄影像及数据制作正射影像图的关键技术与方法。验证了采用该系统进行航空摄影测量以及运用无人机航摄影像、数据制作大比例尺正射影像图的可行性。
　　(3)基于该1∶2000正射影像图，对研究区进行土地利用/土地覆盖分类分析。分析高分辨率遥感影像的处理方法，建立研究区各类地物的分类规则。利用高分辨率正射影像所提供的地物信息:光谱、形状、纹理、密度、以及空间关系等，对同一地物采取多种特征相结合的方法，建立最佳的分类规则，以达到很好的分类效果，提高分类精度。
　　(4)在此基础上提出了利用面向对象的分类方法进行信息提取，使用专业分类软件eCognition对影像进行多尺度分割和模糊最邻近法分类，并对处理过程中的关键原理进行了分析研究。分类结果符合实际地物覆盖类型，采用基于误差矩阵的统计方法对分类结果进行了精度评价。结果表明面向对象的分类方法精度高，分类结果具有连贯性、区域性，各类地物形状清晰，轮廓完整，有效地避免了“椒盐噪声”，能够满足城市规划等部门对土地利用/土地覆盖分类信息精度的要求。

目录

声明

摘要

1 绪论

1．1 研究背景与意义

1．2 研究目标和研究内容

1．3 国内外无人机低空航拍系统研究进展

1．4 国内外高分辨率遥感影像分类研究进展

2 无人机航空摄影测量

2．1 研究区概况

2．2 无人机航空摄影测量系统特点

2．3 无人机航空摄影测量系统组成

2．4 航飞路线设计

2．5 航空摄影测量质量指标及要求

2．5．1 摄影比例尺与航高的确定

2．5．2 像片重叠度

2．5．3 像片倾斜角

2．5．4 像片旋偏角

2．6 航摄精度检测

3 1：2000数字正射影像图制作

3．1 制作数字正射影像图技术路线

3．1．1 数据预处理

3．1．2 解析空中三角测量

3．1．3 数字高程模型(DEM)生成

3．1．4 数字正射影像(DOM)生成及编辑

3．2 成果输出及精度评价

3．2．1 正射影像图成果输出

3．2．2 正射影像图精度评价

4 研究区土地利用／土地覆盖分类体系建立

4．1 土地利用／土地覆盖分类概念

4．2 土地利用／土地覆盖分类原则

4．3 研究区分类系统的建立

5 基于eCognition面向对象分类软件进行土地利用分类研究

5．1 面向对象的分类

5．1．1 面向对象的分类思想

5．1．2 eCognition分类软件概述

5．2 多尺度影像分割

5．3 影像分类

5．3．1 建立类

5．3．2 建立特征空间

5．3．3 选择样本完成分类

5．4 分类结果和精度评价

6 结论与展望

6．1 结论

6．2 展望

参考文献

附录

致谢