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基于多源遥感数据的矿山开发占地信息提取技术研究

作　者: 王少华
导　师: 田淑芳
学　校: 中国地质大学（北京）
专　业: 资源与环境遥感
关键词: 矿山占地 多尺度分割 面向对象 最大似然分类 精度评价
分类号: P627
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要


矿业经济已经成为我国重要支柱产业之一,但仍存在诸多问题。遥感技术成功应用于矿山开发秩序调查与监测,有效的提高了矿政管理部门的监管力度,但是当面对多分辨率、海量的遥感数据时如何高效、准确地提取专题信息仍是目前难以克服的问题之一。传统的基于像元分类方法分类精度不高,“椒盐”现象较为严重等缺点很难满足一定的生产精度要求。人机交互式解译法虽然提取精度较高,但需要丰富的判读经验和专业知识,而且该方法还存在周期长,效率较低等不足。本文以北京市密云区境内部分露天开采矿山为研究对象,针对GeoEye-1、RapdiEye、Landsat-5三种卫星影像数据尝试进行矿山开发占地信息提取方法的研究。分类方法以面向对象的分类和传统的基于像素的最大似然分类法为主,并对两种分类结果精度进行了对比分析,取得如下成果:1)系统总结了传统分类方法及面向对象的分类方法的原理。详细阐述了面向对象分类法技术流程,对该方法中的关键技术如影像分割、信息提取等进行研究。2)针对GeoEye-1影像采用5种不同融合方法对比研究,从信息熵、亮度信息、相关系数、相对偏差等4个评价指标进行评价,认为采用IHS融合方法效果较好。3)针对中等分辨率的RapidEye数据进行了最优分割技术研究,通过对比分析分割后多个尺度下的影像对象,确定采用40、30、20三个分割尺度构建对象层次结构提取分类体系中的矿山占地信息。4)根据多尺度分割后构成的对象层次结构来组建分类规则库。面向对象分类法充分利用影像的光谱、空间、纹理、上下文等信息,对同一类型的矿山占地信息采用多种特征相结合的方式构建分类规则,将标准近邻域和模糊隶属度函数两个分类器结合使用的方式提取矿山占地信息。5)以分类精度和kappa系数为指标,评价了上述两种分类方法的分类精度。以野外验证的目视解译成果为参考数据,验证面向对象分类结果图斑的位置及图斑面积精度。通过上述研究发现,基于面向对象的分类法较最大似然分类法分类精度明显较高,目视效果好。该方法在矿山遥感调查与监测过程中能够对人机交互式解译方法起到辅助分类的作用,在提高室内判读精度的同时减轻野外实地验证的压力,有助于及时,有效的了解矿山开发占地信息。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-10
第1章 绪论  10-18
  1.1 选题背景和意义  10-12
    1.1.1 选题背景  10-11
    1.1.2 研究意义  11-12
  1.2 信息提取技术的国内外研究现状  12-15
    1.2.1 国外研究现状  12-13
    1.2.2 国内研究现状  13-15
  1.3 研究内容及技术路线方法  15-16
    1.3.1 研究内容  15
    1.3.2 技术路线方法  15-16
  1.4 论文组织和结构安排  16-18
第二章 传统分类方法及面向对象分类原理  18-32
  2.1 传统遥感分类方法  18-22
    2.1.1 非监督分类  19-20
    2.1.2 监督分类  20-22
  2.2 面向对象分类方法原理  22-32
    2.2.1 分类原理及技术流程  23
    2.2.2 影像分割  23-27
    2.2.3 构建多尺度下的对象层次结构  27-28
    2.2.4 分类规则  28
    2.2.5 信息提取  28-32
第三章 研究区概况及影像预处理  32-44
  3.1 研究区概况  32-33
  3.2 数据源收集  33
    3.2.1 遥感影像数据选取  33
    3.2.2 相关地理数据收集  33
  3.3 遥感影像数据预处理  33-44
    3.3.1 辐射校正  33-35
    3.3.2 几何校正、正射校正  35-36
    3.3.3 影像融合  36-43
    3.3.4 遥感影像增强  43-44
第四章 基于面向对象分类法分类实验  44-64
  4.1 分类体系及解译标志建立  44-46
    4.1.1 分类体系  44
    4.1.2 解译标志建立  44-46
  4.2 面向对象分类软件平台简介  46
  4.3 最优分割尺度选取  46-51
  4.4 影像对象分类特征  51-52
  4.5 分类层次及分类规则建立  52-64
    4.5.1 RapidEye 数据分类实验  52-56
    4.5.2 Landsat-5 数据分类实验  56-59
    4.5.3 GeoEye-1 数据分类实验  59-64
第五章 基于最大似然分类法分类实验  64-69
  5.1 最佳波段选择  64-66
    5.1.1 最佳波段组合实验  64-66
  5.2 基于最大似然分类法矿山占地信息提取  66-69
第六章 矿山占地信息提取结果精度评价  69-80
  6.1 精度评价方法简介  69-70
  6.2 精度评价分析  70-75
    6.2.1 Landsat-5 数据精度评价  70-71
    6.2.2 RapidEye 数据精度评价  71-73
    6.2.3 GeoEye-1 数据精度评价  73-75
  6.3 与实地验证的解译成果对比  75-80
    6.3.1 Landsat-5 数据与实地验证的解译成果对比  76-77
    6.3.2 RapidEye 数据与实地验证的解译成果对比  77-78
    6.3.3 GeoEye-1 数据与实地验证的解译成果对比  78-80
第七章 结论与存在问题  80-83
  7.1 结论  80-81
  7.2 存在问题  81-83
致谢  83-84
参考文献  84-86
附录  86

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中图分类: > 天文学、地球科学 > 地质学 > 地质、矿产普查与勘探 > 遥感勘探
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