基于高分辨率遥感影像的土地利用变化检测

 2022-01-20 12:01

论文总字数:20082字

目 录

  1. 引言

1.1研究的背景和意义 1

1.2遥感图像变化检测研究现状2

1.2.1国外研究现状2

1.2.2国内研究现状 3

1.3遥感影像变化检测面临的问题 4

1.4研究内容和技术路线 4

  1. 利用形态学滤波提取高分影像的纹理数据

2.1数学形态学原理6

2.1.1结构元素6

2.1.2腐蚀和膨胀6

2.1.3开运算和闭运算7

2.2高分影像纹理特征提取7

  1. 土地利用变化检测实验和分析

3.1土地利用分类9

3.1.1图像预处理9

3.1.2决策树原理9

3.1.3分类精度评价10

3.1.4土地利用分类实验10

3.2土地利用变化检测13

3.2.1变化检测原理13

3.2.2变化检测实验13

3.3结论16

  1. 总结和展望

4.1总结17

4.2展望17

参考文献18

致谢20

基于高分辨率遥感影像的土地利用变化检测

罗麒杰

,China

Abstruct With the rapid development of aerospace and aviation technology, the current remote sensing technology has been developed to a new stage with real-time and can quickly provide different platforms and different phases of high-resolution images. Remote sensing technology has become very important for national geography monitoring. The technical means. Land resources and national development, national production and life are closely related to how effective detection of land use change has become an important issue. In this paper, the high-resolution remote sensing image texture feature sequence is obtained by using the high-resolution image with the resolution of 15 m, and the decision tree classification is used to obtain the image classification information before and after the land use change. Land use change analysis was carried out by changing trajectory method. The experimental results show that the proposed algorithm is effective and provides the basis for more practical research on the change detection.

Key words High score image; texture feature; decision tree;change trajectory; change detection

1 引言

1.1研究的背景和意义

高 分 辨 率 卫 星 遥 感 影 像 是 具 有 极 高 的 空间分辨率、很强的地物识别能力和信息准确等特点的遥感数据,是目前许多国家的高度重视的遥感技术的发展基础。技术产生以来,高分辨率遥感卫星都是军事应用而设计的,直至20世纪的末期,法国首次发射了民用SPOT卫星,收获了巨大的商业利润和民用价值,发展前景广阔,这才开始步入民用阶段。相 比 于 传 统 的 中 低 分 辨 率 遥 感 影 像,高 分 辨 率 遥 感 影 像 能 够 更 加 清 晰 地 表 示 影 像 区 域 内 各 类 目 标 物 的 特 征 及 相 互 关 联,并且能详细地区分目标的内部结构和空间组成,为影像的解译分析提供了良好的基 础。

目前,利用卫星遥感技术快速且准确地获取地表的分布信息,是环境资源监测和土地利用与土地覆盖变化研究的核心,已经成为了遥感技术发展的重要趋势。对于人类而言,土地资源是生存发展所必需的物质基础,有了土地才有人类的立足之地,人类才能从事各类生产活动,就这个角度而言,土地是重要的生产参与者。合理地保护和利用土 地 资 源,监 测 土 地利 用 变 化,直 接 影 响 社 会 经 济 的 可 持 续 发 展,也 会 间 接 影 响 全球的生态环境、气候变化等。快速、精准地掌握土地利用信息,直接关系到社会经济发展与人民生活水平。因此,人们对于快速 准 确 地 得 到土 地 利用 状况,并 且及 时检 测变 化信息,更 新现 有的 土 地 利用 资 料,实 现土地 资源科 学合 理管 理已经刻不容缓。在遥感技术之前的常规方法,比如土地部门的土地调查或基于像片面的摄影测量的方法,这些方法进展缓慢、完成周期长,跟不上当前经济发展的需要。

近年来,高分辨率卫星遥感影像对各种变化进行识别和提取发展迅速,并形成了一些用于图像变化识别与检测的方法。土壤作为影响环境的重要因素之一,土地利用及其变化间接控制着地球的能量平衡、生物的化学循环、水循环等,还对全球变暖、生物圈紊乱、环境变化有这不可忽视的影响。因此,对土地利用变化进行定量和定性的研究、形成分类变化图,已经是遥感图像变化检测的重点之一。

目前,国土部门在对土地利用变化信息提取与图件更新时,工作量大、人力物力资源消耗大、自动化程度低、工作周期长等问题严重影响了土地利用调查的质量和效率。而采用土地 变 更 信 息 提 取 软 件 在 实 际 操 作 的 过 程中 并 不 能 发 挥 预 期 的 作 用,需 要 进 一 步 完 善。另外,采 用 计 算 机 对 图 像 进 行 分 类 处 理 和变 化 检 测 时,对遥感影像的质量要求高,对分类方法的精度要求高,还需要结合现有的土地利用专题图和土地调查资料,目视解译进 行 分 类 后 处 理 。以 人 机 交 互 解 译 的 进 行 信 息 提 取 更 新 是 新的 发 展 方 向,并且符 合 大 规 模 产 业 化 要 求。

多种土地利用分类和变化检测方法实验研究表明,我国急需形成工程化、实用化、自动化、精确化的土地利用基础图件更新技术。遥感技术的快速为变化检测研究提供了各种不同卫星、不同时相的影像数据,准确快速地利用遥感影像数据进行变化检测,自动地提取变化信息的理论与方法是遥感技术的发展的重点和热点。

1.2遥感图像变化检测研究现状

由于影响图像分类的因素很多,使得图像变化检测有很高的复杂性,也使得变化检测仍需要继续深入研究发展,截止目 前 还 没有 完 整 比 较 统 一 的 方 法。根 据 遥 感 数 据 的类 型 和变 化检 测 目 标的不同需要选择不同变化检测方法。在变化检测方法的发展过程中,先后有以比值法和差值法为代表的图像算术运算法,以多光谱影像差分得到各波段变化量并组成向量的变化向量分析法,将线性相关的向量转换为不相关的另一组向量减少各类因素对图像的影响的主成分分析法(CVA),目视解译为主提取变化信息的分类 后 比 较 法 等。这 些 方 法 都 因 自 身 特点 而 适 合 不 同 的数 据,但 是变 化检 测 的能 力 和精 度仍 然有限。

1.2.1国外研究现状

Miller[1]等基于多时相的Landsat影像,采用图像差值法计算出了泰国北部热带雨林的差值结果,提取了变化信息并成功绘制了变化检测图。Todd[2]根据不同时相Landsat MSS影像的近红外波段数据,采用图像比值法计算变化结果并从中提取了亚特兰大城区的变化信息。

Tobias Leichtle [3]提出了一种基于对象的无人值守变化检测方法,重点是个体建筑。由此演变了变化检测,进行主成分分析运算,确定相关参数;利用k-means聚类方法提取建筑物的变化信息。用从多时间VHR数据导出的基于对象的差异特征评估变化检测的性质。

Johnson[4]等提出变化向量分析法(CVA),根据不同时相的多光谱遥感影像之间不同波段的差分计算,得到一个具有方向和大小的变化向量,以此确定变化的具体意义。Byren[5]和Yey[6]等提出主成分分析法(PCA),基于多时相的遥感图像,以数学变换的方式降低各类影响因素,用主成分信息进行变化检测。Collins[7]等采用 缨 帽 变 换对 图 像 进 行 处 理,对 比变 换 后 的灰 度、绿 度和 湿 度 图 像,提 取 变 化 信 息。

Baatz M和Schape A[8]根据高分影像的区域特点,第一次提出了面向对象的变化检测方法。利用均质性的分割对象作为分析单元,可以充分提取高分辨率遥感影像的结构特征、纹理特征、空 间 分 辨 率 等 特 征 信 息,再 进 行 变 化 检 测,可有效减少"椒盐"噪声的影响,能有效提高变化检测精度。而影像分割作为面向对象变化检测的关键性步骤,影像分割的准确性直接决定了分类精度,分类精度则会影响变化检测的精度。目前国内外还没有统一的分割标准,而且现有的分割算法还存在一定的缺陷[9],仍然需要进一步进行研究 。Desclee[10]提出了基于多时相遥感影像的面向对象的变化检测方法,首先对影像进行分割,然后计算各个对象的光谱特征值,最后用棋盘检测的方法来提取变化信息。

Colwellt[11]等Howarth[12]等采用相同类别的训练样本,对不同时相的遥感影像分别进行分类,再结合相关的土地图件资料,通过人工 观察 分 类结果 提 取 变化 信息,Nelson将这种方法称为分类后比较法。该方法处理方式简单,符合人类的直观思维方式,但是无法探测出内部的细微变化,精度较低。由于其使用方法简单,可以直接观察得出变化的类型,能避免由于数据获取方式和传感器而产生的归一化问题,还可以进行多个时期的变化检测等优点,依然经常使用此法。特别是在我国,过去遥感技术应用不广泛时,长期采用目视解译,分类后比较法,对我国国土进行动态监测。因此,迫切需要研究新的能减少人工影响的精度更高的方法。

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