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《东华理工大学》 2018年
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基于GF-2影像的城区地物信息尺度选择及分类方法研究

李剑  
【摘要】:随着GF-2遥感影像卫星的成功发射,使得我国可自主获取海量的分辨率为1m的高分遥感影像数据,为我国城市建设提供了大量的数据支持。由于高分辨率影像数据结合了光谱、形状、纹理等丰富的空间特征,而传统的分类方法仅考虑了影像的光谱信息,导致分类精度无法满足实际应用的需求。因此,面向对象分类方法应运而生,给高分辨率影像分类带来了福音。面向对象分类相对于传统的分类方法,最大的区别在于其分析影像的最小单元是对象,而不是像元。对象是通过影像分割实现的,选择不同的尺度进行分割,可获得大小不同的对象,因此尺度参数的选择尤为关键。本文以成都市城区GF-2遥感影像作为数据源,对影像数据预处理后,分别采用了面向对象多层次分类、面向对象单层次监督分类以及基于像元的监督分类方法对地物信息进行提取,分析比较了各地物分类精度指标,并在面向对象分类过程中重点分析了最优尺度选择的问题,具体工作如下:(1)针对面向对象分类过程中尺度参数的选择问题,研究了利用ESP尺度评价工具结合RMAS法实现了城区各地物最优尺度的选择。在尺度初选过程中,通过ESP尺度评价工具初步选出了80、100、150、170、185、195、220、250、270这九个潜在的最优尺度。在尺度复选过程中,通过分析RMAS法中存在的问题,选取了其邻域对象地物更为丰富的对象进行RMAS值统计的方法,并与利用ESP所得的最优尺度相比较,可发现获取的最优尺度基本一致,证明了通过该方法可得到较为合适的最优尺度。最终结合两种方法得到了阴影、建筑物、植被、水体和道路的最优尺度分别为80、100、150、170和200。(2)针对GF-2影像面向对象地物信息分类精度这一问题,通过在各地物最优尺度下,构建地物信息提取的五个对象层,在不同的影像对象层中分析各地物类别对象的光谱特征、形状特征和纹理特征,以选取同类地物对象间能与其它地物对象进行区分的共有特征来建立分类规则,从而实现面向对象多层次分类。该方法相较于面向对象单层次最邻近分类总体精度提升了3.22%,Kappa系数提升了0.0490;相较于面向对象单层次支持向量机分类总体精度提升了1.47%,Kappa系数提升了0.0248。证明了最优尺度下的面向对象多层次分类方法的优越性。(3)为了比较面向对象分类与基于像元的分类在GF-2影像上的优劣性,对研究区影像分别使用了六种地物信息分类方法进行分类实验,研究表明:面向对象分类结果在效果及精度上均优于基于像元分类,面向对象分类出的各类地物精度指标相对均衡且地物边界更为清晰,未出现明显的漏分错分现象,尤其是对道路和建筑物的区分较好。
【学位授予单位】:东华理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:P237

【参考文献】
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