資源三號衛(wèi)星遙感影像城市地表覆蓋分類方法研究.pdf

1、在我國經(jīng)濟水平和城市化建設(shè)快速發(fā)展的同時，地表覆蓋發(fā)生了天翻地覆的變化，如耕地減少、生態(tài)退化、環(huán)境污染、城鎮(zhèn)化擴張等。地表覆蓋的頻繁變化不但會改變環(huán)境景觀特征，還會影響社會經(jīng)濟、生態(tài)系統(tǒng)和水文系統(tǒng)等。地表覆蓋分類向來是全球變化及現(xiàn)代地學(xué)研究的核心和焦點，既可為土地的合理利用提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，也可為土地利用規(guī)劃和可持續(xù)發(fā)展政策的制定提供重要依據(jù)。利用遙感影像實現(xiàn)地表覆蓋分類信息提取逐漸成為遙感技術(shù)最重要的應(yīng)用領(lǐng)域之一。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，遙感

2、影像分辨率不斷提高，載負的地物信息越來越豐富。而傳統(tǒng)的基于像元的地表覆蓋分類方法并不能充分利用高分辨率遙感影像豐富的光譜、空間、紋理等信息，且其受光譜值影響大而會產(chǎn)生較多“椒鹽”噪聲，分類精度已不能滿足行業(yè)需求。為高分辨率遙感影像數(shù)據(jù)有效應(yīng)用于地表覆蓋分類研究，面向?qū)ο蟮姆诸惙椒☉?yīng)運而生。
　　面向?qū)ο蠓诸惙椒ㄍㄟ^對遙感影像進行尺度分割得到影像對象，再根據(jù)地物的光譜、紋理和空間特征，檢測和提取能夠描述目標(biāo)地物的多種特征，利用模糊分

3、類方法對遙感影像進行分類或目標(biāo)物提取。該基于對象的分類方法具有很強的抗噪能力，能有效彌補基于像素級方法的不足。目前基于對象的地表覆蓋分類尚存有兩個難點問題：最優(yōu)分割尺度的確定和特征空間的優(yōu)化。在 ERDAS和 MATLAB平臺的支持下，文章從這兩個核心問題出發(fā)，對該方法進行了優(yōu)化，主要研究內(nèi)容及結(jié)果如下：
　?。?）探討資源三號影像最佳組合波段：把近紅外波段和綠波段按一定比例組合后以綠色通道和紅、藍通道共同輸出為RGB影像，生成真

4、彩色圖像。實驗證明：當(dāng)綠波段和近紅外波段按9:1輸出時，圖像亮度適中，對比度大，紋理清晰，且包含信息量最大，最有利于遙感解譯。
　?。?）分析資源三號最佳融合算法：基于資源三號衛(wèi)星遙感影像，分別采用主成分融合算法、乘積融合算法、Gram-Schmidt融合算法、Ehlers融合算法、基于IHS變換的小波融合算法、基于小波變換的主成分融合算法對影像數(shù)據(jù)進行了融合處理，得到了六種不同的融合結(jié)果；并利用灰度均值、相對標(biāo)準(zhǔn)差、均方根誤差、

5、空間頻率、信息熵、交叉熵和相關(guān)系數(shù)這八個指標(biāo)對影像融合結(jié)果進行了客觀評價與分析。評價結(jié)果表明：主成分融合算法明顯改善了資源三號衛(wèi)星遙感影像的影像質(zhì)量，該融合結(jié)果亮度較合適，紋理清晰，包含信息量較大，圖像層次較好，可以很好地作為地表覆蓋分類研究的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。
　　（3）深入研究分析圖像分割技術(shù)中的最優(yōu)分割尺度確定問題。文章對比總結(jié)了目前的最優(yōu)分割尺度評價法：最大面積法、局部方差法、RMAS法、同質(zhì)性和異質(zhì)性法，分析了不同評價指標(biāo)與分割

6、尺度的關(guān)系，確定最優(yōu)分割尺度值。同時，參考同質(zhì)性和異質(zhì)性思想，綜合分割對象間的光譜信息特征與圖像分割后對象內(nèi)部的光譜及空間特性，提出了基于紋理信息熵、對比度和光譜標(biāo)準(zhǔn)差的聯(lián)合指標(biāo) ENACS法。分析結(jié)果表明：改進的最優(yōu)分割尺度選擇方法能更加正確反映地物的最優(yōu)分割尺度，且范圍更廣。
　?。?）提出了改進的最優(yōu)特征選擇算法?；诿嫦?qū)ο笞顑?yōu)特征選擇搜索算法-分離閾值法（SEaTH算法），文章顧及了特征間的相關(guān)性、類間J-M距離、各個樣

7、本間的類內(nèi)距離，對J-M距離測度準(zhǔn)則進行了優(yōu)化，并構(gòu)建了新的特征距離篩選指標(biāo)JS。再利用增L去R搜索算法進行特征子集的搜索。改進后的算法提高了搜索效率，避免了特征子集局部最優(yōu)，達到優(yōu)化特征空間的目的。
　?。?）面向?qū)ο蟮乇砀采w分類及技術(shù)研究。應(yīng)用文章提出的最優(yōu)分割尺度和最優(yōu)特征子集搜索算法兩個方法，結(jié)合資源三號衛(wèi)星遙感影像，構(gòu)建了分類決策樹，對研究區(qū)進行了地表覆蓋分類實驗。結(jié)果表明，面向?qū)ο蠓诸惙椒梢杂行Ы鉀Q“同物異譜”“同譜