基于高分辨率遥感影像的农村地区土地信息提取技术研究

摘要

随着遥感影像的空间分辨率不断提高，传统的基于像素的信息提取技术已不能很好地提取影像中的土地信息，它产生的专题图中土地完整性差并且混分、错分现象严重，同时无法解决“同谱异物”与“同物异谱”的问题。
　　 根据高分辨率遥感影像的特点，本文以对象为最小的操作单元进行农村地区土地信息提取，对象通过影像分割得到。针对现有的对象分割技术在分割过程中出现的精度缺陷与自动化程度低等问题，提出了一种基于多特征数据融合与对象合并的遥感影像分割技术，该技术在影像分割之前进行了多特征影像数据融合，从原始影像中发掘边缘特征、光谱特征、形状特征并将其融合为一幅影像，融合后的假彩色影像保留了原始图像的关键特征并增强了边缘特征，减少了原始影像的数据冗余，然后选取适当小尺度进行面向对象分割，最后应用一种融合颜色和空间信息的区域合并算法将过分割的对象合并。本文的分割方法让各类地物对象在一个分割层上自动呈现，而现有的对象分割技术通过建立对象多层网络结构进行分割，对比两种方法分割效果发现，本文方法分割后的土地对象更接近实际的土地空间形状大小，同时避免了多尺度分割在尺度选择上的主观性与复杂性，提高了系统运行的实时性，减小了操作的复杂性。
　　 在对象分割基础上，综合分析对象的光谱、形状、纹理等特征，择优后建立分类规则，再根据对象的多元优化特征应用面向对象分类器进行信息提取。最后，利用Quickbird0.61米高分辨率遥感影像对成都平原某农村地区进行了土地信息提取试验，试验结果与精度评价显示：土地单元总体精度为92.6％，内部大部分类型耕地精度超过90％，数据表明应用本文的信息提取技术能达到高精度提取农村地区土地信息的目的。
　　

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章 绪论

1.1研究意义和背景

1.2国内外研究现状

1.2.1目视解译的现状

1.2.2基于像素的信息提取方法

1.2.3面向对象的信息提取方法

1.3研究内容与论文章节安排

1.3.1课题来源

1.3.2研究内容

1.3.2论文章节安排

第二章面向对象的遥感影像分割技术

2.1图像分割

2.1.1图像分割综述

2.2.2分割技术分析

2.2基本概念

2.2.1对象

2.2.2多尺度分割

2.2.3基于异质性最小原则的区域合并

2.3分割试验

2.4本章小结

第三章基于多特征数据融合与对象合并的遥感影像分割技术

3.1形态学边缘图像提取

3.2多光谱影像第一主成分图像

3.3多源数据融合

3.4融合颜色信息与空间信息的对象合并

3.4.1对象合并准则

3.4.2对象合并终止准则

3.4.3对象合并流程

3.5试验对比

3.6本章小结

第四章农村地区土地信息提取

4.1对象特征描述

4.1.1光谱特征的描述

4.1.2形状特征的描述

4.1.3纹理特征

4.1.4其它特征

4.2面向对象分类器

4.2.1最邻近分类器

4.2.2模糊规则分类器

4.2.3分类器设计

4.3试验区信息提取试验

4.3.1研究数据描述

4.3.2基于像素的信息提取

4.3.3居民区信息提取

4.3.4非居民区信息提取

4.4精度评价

4.5本章小结

第五章总结与展望

5.1总结

5.2展望

参考文献

致谢