学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

遥感影像混合像元分解新方法及应用研究

作　者: 许菡
导　师: 史文中
学　校: 首都师范大学
专　业: 地图学与地理信息系统
关键词: 混合像元分解端元提取数据场加权后验概率支持向量机土地利用变化动态监测
分类号: TP751
类　型: 博士论文
年　份: 2013年
下　载: 155次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载

内容摘要

在全球化的背景下,卫星遥感技术广泛应用于各行各业包括农业、林业、地质、地理、海洋等许多领域,并且在支持宏观决策、服务经济建设和社会发展、应对突发重大自然灾害中起到日益令人瞩目的成绩。如今卫星遥感影像为人类提供了前所未有的丰富信息是因为它可以将确定地物光谱和表达地物空间特性的影像结合在一起。随着遥感技术的发展将传感器获得的遥感数据转化为可利用的信息的处理技术与方法也有了长足的进步。但是混合像元现象普遍存在于遥感影像中主要原因是由于遥感影像传感器空间分辨率有限以及地物的复杂多样性,致使遥感影像特征提取以及应用技术中出现了一系问题,给遥感技术向定量化发展造成一定阻碍。混合像元分解是研究混合像元最有效的分析方法,目前已经取得许多重要成果并且应用于遥感影像软件中。混合像元分解主要包括端元提取和端元组分丰度计算两部分内容,前者可以获得混合像元内地物种类信息,后者可以计算得到各种地物端元在混合像元中的所占比例。具体的研究工作如下：1.分析了混合像元的形成原因,从混合像元的光谱信息特点和空间信息特点着手提出结合图像分割算法中的二次分水岭变换与Normalized Cut理论对遥感影像进行预处理,得到以混合像元的光谱信息和空间信息为基础的遥感影像分割区域。2.将空间数据挖掘理论的数据场思想引入混合像元端元提取,在经过二次分水岭变换与Normalized Cut相结合对遥感影像进行处理之后产生封闭分割区域,针对这些分割后的区域模拟物理学中场的思想,定量分析遥感影像每个区域中像元点的辐射能量,采用数据场思想提取遥感影像端元点。3.通过研究支持向量机理论在混合像元分解模型中的应用,分析了加权后验概率支持向量机的数学理论基础以及其在混合像元分解中的优势,在详细研究每一个两类支持向量机分类器的优缺点之后,对亚像元分类采用后验概率作为各个两类支持向量机分类器的权系数并进行混合像元的解混。4.以临沂市城区1995年、2005年和2010年TM遥感数据为研究对象分析城市土地利用变化情况,并动态监测临沂市城区土地利用变化趋势。使用了本文提出的基于数据场思想以及Normalized Cut和分水岭相结合的端元提取方法确定土地利用类型端元,并运用支持向量机结合加权后验概率进行遥感影像混合像元分解,在亚像元基础上对城市土地利用信息进行提取。本文的创新点在于：1.通过分析混合像元的形成原因,将空间数据挖掘理论的数据场思想引入混合像元端元提取,并结合二次分水岭变换与Normalized Cut理论的图像分割方法对遥感影像进行预处理,形成了基于混合像元的空间信息和光谱信息端元提取模型。2.通过研究支持向量机理论在混合像元分解模型中的应用,详细分析每一个两类支持向量机分类器的优缺点,在对亚像元使用支持向量机分类器分类时取后验概率作为各个两类支持向量机分类器的权系数,并运用于遥感影像的混合像元分解。3.将基于数据场思想以及使用Normalized Cut和分水岭相结合的端元提取方法用于确定城市土地利用类型端元,并运用支持向量机结合加权后验概率进行遥感影像混合像元分解,在亚像元基础上对城市土地利用信息进行面积提取,并动态监测城市土地利用变化趋势。

全文目录

项目资助  4-5
摘要  5-7
Abstract  7-9
目录  9-12
图目录  12-13
表目录  13-14
第1章绪论  14-30
  1.1 研究背景  14-19
    1.1.1 遥感技术的发展  14-16
    1.1.2 遥感影像数据处理技术  16-17
    1.1.3 遥感数据处理中的混合像元分解技术  17-19
  1.2 国内外研究综述  19-27
    1.2.1 混合像元端元选取研究进展  19-21
    1.2.2 遥感影像混合像元分解模型研究进展  21-25
    1.2.3 混合像元分解模型在遥感应用中的研究进展  25-27
  1.3 研究内容  27-29
  1.4 本文主要技术路线  29-30
第2章遥感影像混合像元分解原理  30-52
  2.1 光谱混合模型机理  30-36
    2.1.1 混合光谱产生机理  30-34
    2.1.2 混合像元概念及特点  34-36
  2.2 遥感影像混合像元端元提取  36-45
    2.2.1 基于光谱信息的混合像元端元选取  38-41
    2.2.2 基于空间信息与光谱信息的混合像元端元选取  41-45
  2.3 混合像元分解模型  45-50
    2.3.1 线性混合像元分解模型  45-46
    2.3.2 非线性混合像元分解模型  46-50
  2.4 本章小结  50-52
第3章混合像元分解应用及精度评价  52-59
  3.1 混合像元分解应用  52-57
    3.1.1 土地利用动态监测理论基础  52-56
    3.1.2 混合像元分解在城市土地利用变化动态监测中的应用  56-57
  3.2 混合像元分解精度评价  57-58
    3.2.1 均方根误差精度评价  57
    3.2.2 Kappa系数精度评价  57-58
  3.3 本章小结  58-59
第4章基于数据场的混合像元分解端元提取方法  59-80
  4.1 数据场基本原理  59-62
    4.1.1 空间数据辐射  60
    4.1.2 遥感影像数据场概念和性质  60-61
    4.1.3 遥感影像数据场的场强函数及势的计算  61-62
  4.2 二次分水岭变换和NORMALIZED CUT在遥感影像分割中的应用  62-67
    4.2.1 分水岭变换原理  63-65
    4.2.2 Normalized Cut原理  65-66
    4.2.3 二次分水岭变换与Ncut结合在遥感影像分割中应用  66-67
  4.3 基于数据场的混合像元端元提取模型  67-70
    4.3.1 基于数据场的端元提取模型  67-68
    4.3.2 混合像元分解及精度评价  68-69
    4.3.3 方法及流程  69-70
  4.4 实验及分析  70-78
    4.4.1 实验数据  71-72
    4.4.2 实验结果分析  72-77
    4.4.3 实验解混精度评价  77-78
  4.5 本章小结  78-80
第5章基于加权后验概率支持向量机的遥感影像混合像元分解  80-98
  5.1 支持向量机原理  80-87
    5.1.1 线性可分最优分类面和线性不可分最优分类面  81-84
    5.1.2 多类支持向量机算法  84-87
  5.2 支持向量机在遥感图像处理中的应用  87-89
    5.2.1 支持向量机在多光谱及高光谱影像分类中的应用  87-88
    5.2.2 支持向量机在混合像元分解中的应用  88-89
  5.3 基于加权后验概率的支持向量机  89-91
    5.3.1 基于加权后验概率的支持向量机  89-90
    5.3.2 确定样本点加权后验概率的方法  90-91
  5.4 实验及分析  91-97
    5.4.1 实验流程  91-92
    5.4.2 实验数据  92-95
    5.4.3 精度评价  95-97
  5.5 本章小结  97-98
第6章基于混合像元分解的土地利用变化动态监测  98-117
  6.1 研究区概况及数据源  99-102
    6.1.1 研究区概况  99-100
    6.1.2 数据源概况  100-102
  6.2 研究区数据预处理  102-105
  6.3 研究区土地利用种类端元提取  105-108
    6.3.1 基于Normalized Cut和分水岭变换的临沂市区分割  105-106
    6.3.2 基于数据场的研究区端元提取  106-108
  6.4 研究区混合像元分解  108-110
    6.4.1 临沂市区TM影像样本数据选取及参数确定  109
    6.4.2 确定临沂市区土地利用类型加权后验概率的方法  109-110
  6.5 临沂市区土地利用变化监测及分析  110-115
    6.5.1 临沂市区土地利用状况分析  111-114
    6.5.2 临沂市区土地利用动态监测  114-115
  6.6 本章小结  115-117
第7章结论与展望  117-120
  7.1 主要成果及创新点  117-118
    7.1.1 主要成果  117-118
    7.1.2 创新点  118
  7.2 展望  118-120
参考文献  120-129
附录：攻读博士学位期间参加的科研工作及发表论文情况  129-130
  科研项目  129
  发表论文情况  129-130
致谢  130

遥感影像混合像元分解新方法及应用研究

内容摘要

全文目录

相似论文