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基于对象影像分析技术提取日光温室遥感信息方法研究

基于对象影像分析技术提取日光温室遥感信息方法研究

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作者：孟育红兰州大学

学位级别：硕士

日光温室是中国北方寒冷地区冬季蔬菜生产和冬春育苗的主要保护地设施,发展日光温室蔬菜生产,对于增加淡季蔬菜供应、繁荣市场经济、促进农村发展,增加农民收入具有重要作用,所以精确提取日光温室,研究其空间分布并计算其覆盖面积具有... 详细信息

日光温室是中国北方寒冷地区冬季蔬菜生产和冬春育苗的主要保护地设施,发展日光温室蔬菜生产,对于增加淡季蔬菜供应、繁荣市场经济、促进农村发展,增加农民收入具有重要作用,所以精确提取日光温室,研究其空间分布并计算其覆盖面积具有社会经济意义。遥感作为一种覆盖范围广、速度快、能够提供具有客观事实依据的资源调查手段,在日光温室信息提取方面具有很强的针对性。传统基于像元的影像信息提取方法主要针对单个像元进行处理,分类也是针对单个像元进行监督或非监督分类,由于诸多局限性的存在,基于像元的遥感影像信息提取方法已经难以满足当前应用的需要,探索新的影像信息提取技术成为借助遥感手段进行资源调查研究的一个必然趋势。本文采用新兴的基于对象影像分析技术(Object-Based Image Analysis,OBIA),探索高效提取日光温室遥感信息的方法,这对于发展遥感信息自动提取技术具有重要的现实意义。本文以宁夏中卫市及其周边地区作为研究区,采用QuickBird、LALOS、Landsat TM等多种不同分辨率的遥感影像数据,探索使用基于对象影像分析技术从不同分辨率遥感影像提取不同日光温室信息(单栋日光温室、连片日光温室)的方法。首先,论文研究了基于对象影像分析技术中的尺度问题,探讨了基于对象影像分析中尺度的内涵和外延,对比分析了已有尺度转换方法和最优或适宜尺度选择方法的性能,针对不同日光温室信息提取任务选择出了各自的适宜空间分辨率影像,并为每一空间分辨率影像选择出了最优的分割参数。其次针对不同分辨率的遥感影像,研究能够区分日光温室与其它地物类型的影像对象特征,并建立各自日光温室信息提取的规则集,完成了不同分辨率影像上日光温室信息提取。最后探讨适用于基于对象影像分析技术的精度评价方法,对不同分辨率影像上日光温室信息提取结果进行了精度评价,并对不同分辨率影像上日光温室信息提取方法进行了对比分析。通过以上研究,本文得出如下结论： (1)在基于对象影像分析中,尺度是用影像空间分辨率和分割阈值共同表示的;对于特定地物类型,存在一个最大的影像空间分辨率,只有在分辨率小于该最大空间分辨率的影像上才可能提取该地物信息;同时也存在一个适宜空间分辨率,在该空间分辨率的影像上提取该地物信息可以达到最高的精度。 (2)局部平均法相比较于最邻近法、双线性内插法和三次卷积法,更适合于基于像元的向上尺度转换;传统局部方差法和特征统计可分性法可以选择出最大影像空间分辨率,但前者选择出的最大影像空间分辨率有偏大的趋势;本文认为提取单栋日光温室的最大影像空间分辨率为1m,而提取连片日光温室的最大影像空间分辨率为20m。 (3)在基于对象影像分析技术中,最优分割阈值的实质是一组分割参数(分割尺度、形状因子、紧凑度因子);Liu等人提出的最优分割参数选择方法(PSE、 NSR、ED)选择出的最优分割参数是最准确的,所以该方法是较好的一种分割参数选择方法。 (4)对于连片日光温室,15m分辨率影像在最优分割参数组合下的分割质量最高,6m分辨率影像上日光温室同其他地物类型的可分性最好,但信息提取精度最高的是9m分辨率影像;对于单栋日光温室,1m分辨率的影像在最优分割参数组合下的分割质量较高,但0.61m分辨率的影像上日光温室同其他地物类型的可分性较好,信息提取精度也较高;这说明地物信息提取精度同时受影像分割质量和地物之间可分性的影响。 (5)无论是连片日光温室还是单栋日光温室,光谱特征是可以利用的最主要特征,对于连片日光温室,可以使用的光谱特征主要是影像对象所包含的像元灰度值的一阶和二阶统计特征,对于单栋日光温室,可以使用的光谱特征主要是一阶统计特征;形状特征的作用不大,仅能够用于区分具有特殊形状的地物类型,如日光温室同道路;纹理特征的使用可以弥补光谱特征的不足,提高连片日光温室信息提取的精度,但对单栋日光温室信息提取作用不大。

关键词：基于对象影像分析技术日光温室尺度影像分割最优分割参数选择信息提取精度评价

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基于高分辨率影像纹理特征提取日光温室方法研究

基于高分辨率影像纹理特征提取日光温室方法研究

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作者：李洪伟兰州大学

学位级别：硕士

日光温室为解决我国西北部地区冬季蔬菜供应问题发挥了重要作用,利用高分辨率遥感影像提取日光温室空间分布信息,掌握其分布规律和发展动态至关重要。本研究分别利用基于窗口和基于影像对象的纹理特征在ALOS影像上对日光温室进行信息提... 详细信息

日光温室为解决我国西北部地区冬季蔬菜供应问题发挥了重要作用,利用高分辨率遥感影像提取日光温室空间分布信息,掌握其分布规律和发展动态至关重要。本研究分别利用基于窗口和基于影像对象的纹理特征在ALOS影像上对日光温室进行信息提取。深入探讨了纹理变量、纹理窗口、方向和步长等参数对日光温室信息提取精度的影响。根据信息熵的大小筛选出5个纹理变量参与分类,利用因子分析法找到与不同地物类型相关性最高的纹理参数组合,在此基础上提出了一种多尺度纹理构建方法。通过研究得到以下结论:1)基于影像对象和基于窗口的纹理对提高日光温室分类精度有着不同的影响。基于影像对象的纹理不能显著提高日光温室的总分类精度,有时还会降低总提取精度,提升幅度为-0.36%.39%,而基于窗口的纹理可以明显提高影像的总分类精度,提升幅度为4.66%.88%。对于不同地物类型,两类纹理对分类精度的贡献是不同的,基于窗口的纹理特征能够提高大部分地物的分类精度,而基于对象的纹理特征仅能提高无覆盖日光温室、休耕地、居民地和园地的提取精度,且基于窗口的纹理特征对分类精度提高的幅度比较大。总之,从总分类精度和各地物的分类精度这两方面看,基于窗口的纹理特征要优于基于影像对象的纹理特征。2)信息熵法是一种纹理变量选取的有效办法。采用信息熵法选取的5个纹理变量参与分类同全部纹理变量参与分类相比,不仅不会显著降低分类精度,大部分情况可以提高分类精度。最终选取均值、同质性、差异性、熵和相关性这5个纹理变量对日光温室进行信息提取。3)从纹理变量的相关性、KMO和Bartlett球形检验等方面证明采用因子分析法对纹理变量进行优化组合是必要的和可行的。不同地物综合得分最高的纹理参数组合与实际分类结果选取的最佳纹理参数组合并不相同。主要是因为:依据分类精度选取的最佳组合,是综合ALOS影像的纹理特征和光谱特征选取的最佳组合,其中ALOS影像的光谱信息对最佳纹理参数的结果产生一定影响;因子分析法选取的最佳纹理参数组合是基于各纹理变量有不同加权系数基础上的,而实际分类时并没有考虑纹理变量的加权值,所有纹理变量的加权系数均为1。4)最佳纹理窗口受步长影响比较大,不同的步长对应着不同的最佳纹理窗口。步长为1时最佳窗口为最大纹理窗口（15×15）,其余步长的最佳窗口为最小纹理窗口,且总分类精度最高的窗口为15×15（方向为135°,步长为1）。究其原因,步长为1时,在窗口增大的同时,地物内部细节信息不断减少,均质性在不断增强,且地物边界的模糊程度在可接受范围之内,不同地物间的可分性在增大。步长不为1时,随着窗口的增大,纹理边界越模糊,偏离地物实际边界的程度越大,跨纹理单元的现象越严重,不同地物间的可分性在减小。5)窗口大小和纹理方向影响最佳步长的选择,最佳步长集中在1和3,当窗口大小为7×7和9×9时最佳步长为3（135°方向除外,最佳步长为1）,当窗口大小为11×11、13×13和15×15时最佳步长为1。究其原因,步长为1和3时,大部分参与运算的像元在同一个对象内部,GLCM纹理特征能够相对准确地反映地物空间特征。步长为5和7时,对应实际距离为12.5m和17.5m,大于部分地物实际尺寸（如道路、休耕地）,参与运算的像元不在同一个对象内部的概率变大,GLCM纹理特征就不能客观地反映地物空间特征。6)纹理方向对分类精度的影响是有限的,大多数地物的最佳纹理方向集中于某两个方向,且集中分布的方向和最高分类精度的纹理方向并不是总保持一致。通过统计地物分割对象的主方向,发现地物的分割对象并没有固定的主方向,且主方向浮动范围比较大。可见,地物分割对象的方向性不强是纹理方向分类精度影响不大的主要原因。7)利用因子分析法构建的多尺度纹理的总分类精度要高于基于窗口和基于影像对象的最优分类精度,分别提高了3.98%和10.56%。多尺度纹理还提高了居民地、无覆盖日光温室、坑塘、有薄膜覆盖日光温室、道路、休耕地和园地的分类精度。

关键词：灰度共生矩阵因子分析日光温室多尺度纹理 ALOS 基于对象影像分析技术

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