工业固体废物遥感影像分类之面向对象方法应用研究

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1、工业固体废物遥感影像分类之面向对象方法应用研究第一章绪论1.1前言我国的工业固体废物大多数于矿业、黑色金属炼制、无机化学、电力、有色金属炼制及其它非金属矿物制造业等。随着工业化进程的加快，工业固体废物的排放量和堆存量也在大幅度增加。根据中国环境统计年报，全国工业固体废物2011年的产量是0.032亿吨，比2010年增加了39.2%；其中危险废物产生量为0.34亿吨，是2010年的两倍多。尽管环保技术的发展已使部分工业固体废物能够再回收利用，但人们往往还是采用集中堆放的方式处理工业固体废物。工业固体废物的堆放会妨碍景观，而且工业固体废物中含有的有害物质会通过降雨和渗透作用

2、进入土壤，造成地下水的污染，甚至将土壤中的微生物杀死，破坏生态平衡，形成工业固体废物的二次污染[1-4]。因此采用科学有效的方法对其进行监测和管理，降低工业固体废物对环境的影响和污染，保持生态和环境很好的循环是非常有必要的。很长一段时间，我们对工业固体废物一般都采用人工实地调查和监测，但是由于物力和人力条件的局限性，使得我们不能够对大面积区域内的工业固体废物的堆存现象有一个全面的了解，从而无法从宏观上掌握工业固体废物的堆存对周围环境带来的影响和其潜在的风险。然而，由于遥感技术存在监测范围广、速度快、成本低、易于进行长期动态监测等的特点，而且可以发现常规方法一般不容易检测

3、出来的污染源和该污染源的扩散趋势。工业固体废物中有很多属于危险废物的成分，而且其分布广，采用常规的人工监测方法将是比较困难的，因此采用遥感技术，对不同时相的工业固体废物环境遥感影像进行合理的对比分析，从而确定其变化趋势，对工业固体废物周围环境的状况实施快速、间断性地监测，并进行前后对比分析，实现对工业固体废物环境动态监测和有效管理，具有重要的意义[5-7]。1.2国内外研究现状近几年来,随着航空航天和对地观测技术的不断发展,遥感技术开始应用于工业固体废物环境的调查、监测和评价中。张明华、张建国等人选用2006年的SPOT5卫星影像和2000年航空影像为主要信息源,运用遥

4、感及GIS为技术支撑,对唐山市和其周边地区矿山环境进行了调查与监测[15]。褚进海,彭鹏等针对矿山遥感多目标监测应用,选择不同的融合方法对QuickBird数据进行融合处理比较,寻求可以获得突出矿山开发状况和矿山生态环境的遥感数据的影像融合方法，从而给矿山遥感多目标监测提供有效的和及时的变化信息[16]。周萍、李志忠就矿山地质环境和生产安全监测问题，很早的指出了可以使用遥感技术来解决，并提出了相应的遥感监测技术的方法[17]。王晓红、聂洪峰等就不同类型的高分辨遥感影像在矿山环境监测中的有什么样不同效果做了深入研究[18]。吴虹、杨永德等在对广西大厂锡多金属矿田及高龙金矿

5、区的环境进行调查中运用了Quickbird2和SPOT1数据和相应的遥感处理技术[19]。2002年，杨责军等人在对江西崇义钨矿等进行动态监测的研究中，运用了遥感技术，并且对不同的遥感数据SPOT数据、LandsatTM数据和QuickBird数据在矿山环境监测中的优点与不足进行对比分析[20]。遥感技术在工业固体废物环境监测中的应用在国外也有较多成功的案例。1969年，美国土地保护部矿山执行处在进行一个矿山周边环境的调查和该区域是否存在潜在的危害状况的监测中，为了减小矸石对环境的危害，为防止矸石堆发生爆炸，他们采用遥感技术对煤矸石堆进行了动态监测[21]。Mularz

6、在对华沙西南地区的BelchatoumLikelihood)、光谱角制图（SAM）神经网络（NeuralNet）、支持向量机等（SVM）等，其中最大似然法是监督分类方法中最常用的方法。.第三章基于图论的图像分割理论......163.1图论基础......173.2基于图论的影像分割的典型算法........243.3基于图论的影像分割方法总结......29本章小结.......29第四章遥感影像分类算法原理及流程........304.1四叉树分割........304.2影像特征提取....314.3R‐cut缩减算法....324.4支持向量机影像分类的原理..

7、..344.5本文分类算法流程介绍......36本章小结.......38第五章实验结果和评价........395.1实验数据概述....395.2评价方法......405.3实验结果......42本章小结.......47第五章实验结果和评价5.1实验数据概述工业固体废物，在影像中属于小样本数据，自动化识别比较困难，为了有效的实现工业固体废物遥感影像分类，需要选用空间分辨率较高的遥感影像作为研究数据。本文选择空间分辨率为2.5米的ALOS数据作为数据源。先进的陆地观测卫星(AdvancedLandObserv2ingSatell