基于分維數(shù)的土地覆蓋遙感分類(lèi)研究.pdf

1、隨著衛(wèi)星技術(shù)的發(fā)展，遙感影像的時(shí)效性和分辨率有了很大的提高，遙感數(shù)據(jù)已成為獲取地理信息重要的數(shù)據(jù)源。傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)自動(dòng)分類(lèi)多是利用影像的灰度信息，而描述地物空間結(jié)構(gòu)的紋理信息則不被或者較少被利用到影像自動(dòng)分類(lèi)中。由此導(dǎo)致的地類(lèi)錯(cuò)分、誤分，影像信息使用效率不高等問(wèn)題直接影響最后的分類(lèi)精度。伴隨著傳感器、遙感平臺(tái)等遙感技術(shù)的發(fā)展，影像所提供的地理信息越來(lái)越豐富，紋理信息也逐漸得到了更深層次的利用，特別是影像分辨率的提高使地物細(xì)部結(jié)構(gòu)更加高清，

2、豐富的紋理信息可以用來(lái)輔助傳統(tǒng)基于灰度的計(jì)算機(jī)自動(dòng)分類(lèi)，進(jìn)一步提高影像的分類(lèi)精度。本文在中德科技合作與交流項(xiàng)目(2007DFB70200)和山東省自然科學(xué)基金(Y2008E10)的資助下，利用spot-5影像數(shù)據(jù)，采用分形理論定量提取了影像的紋理信息，將紋理信息量化成類(lèi)似于灰度圖像的一個(gè)單波段圖像，然后作為一個(gè)輔助波段參與影像分類(lèi)。
　　文章在參閱學(xué)習(xí)相關(guān)書(shū)籍文獻(xiàn)和前人研究的基礎(chǔ)上，介紹了紋理及分形的相關(guān)知識(shí)理論，分析了各種分形方

3、法的優(yōu)劣，選擇提取紋理信息的主要理論方法；分析了各種遙感數(shù)據(jù)的特點(diǎn)并選擇研究數(shù)據(jù)，使用相關(guān)遙感分析軟件對(duì)影像進(jìn)行處理，這其中包括:影像的校正、融合、增強(qiáng)、裁剪及標(biāo)準(zhǔn)化處理；通過(guò)編寫(xiě)相關(guān)程序?qū)崿F(xiàn)差分盒維值的計(jì)算，在matlab反復(fù)實(shí)驗(yàn)確定計(jì)算波段及滑動(dòng)窗口大小，在此基礎(chǔ)上計(jì)算樣本及研究區(qū)的分維值，分析各樣本分形特征；將量化好的分維值導(dǎo)出為單波段圖像，利用遙感分類(lèi)軟件對(duì)研究區(qū)分別進(jìn)行傳統(tǒng)的灰度分類(lèi)和加入紋理信息的分類(lèi)，分析評(píng)價(jià)二者的分類(lèi)精度