基于高空间分辨率遥感影像的土地利用信息提取

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1、分类号旦竺墨Z密级公珏O单位代码学号1061811107001墨彦交通夕謦硕士学位论文基于高空间分辨率遥感影像的土地利用信息提取申请学位类别亟±硒究生学位授予单位重麽童迳太堂一级学科名称太地测量堂皇测量工猩论文提交日期至Q!垒生鱼县!Q旦二级学科名称太地测量堂皇测量王猩学位答辩日期至Q!垒生鱼旦墨旦2014年6月12日LandUseInformationExtractionbasedonRemoteSensingImageofHighSpatialResolutionADissertationSubmittedfortheDegreeofMast

2、erCandidate：SunYanxiaSupervisor：Prof．PanJianpingChongqingJiaotongUniversity，Chongqing，China重庆交通大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：多悸常日期：≯／乒年厂月红日重庆交通大学学位论

3、文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权重庆交通大学可以将本学位论文的全部内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所将本人学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》，并进行信息服务(包括但不限于汇编、复制、发行、信息网络传播等)，同时本人保留在其他媒体发表论文的权利。本人同意将本学位论文提交至中国学术期刊(光盘版)电子杂志社CNKI系列数据库中全文发布，并按

4、《中国优秀博硕士学位论文全文数据库出版章程》规定享受相关权益。学位论文作者签名：纠鳙日期：pf妒年彳月传f日艚教师躲f，移彳日期：m,o孵<月／j白尹，～日一奎陟一争月～●●●●名年一擗墼币匆¨狮2导期～艚罂一～一宙～缒日～、2，．¨多～：月～弓一名，～鹕量者年～储竺文≯～翳～一学日～●一摘要近年来，高空间分辨率遥感技术以其高空间分辨能力，获得非常精细的地面信息，成为遥感应用发展的总体趋势。如何充分利用这些优势进行地物识别，也成为遥感事业发展的重点和热点。随着社会的发展，城市地理信息获取与更新变得越来越重要，高分遥感影像为其提供了丰富的数据源。但

5、城市的社会功能决定了城市地物类别种类繁多的特性，如何快速、高效的实现城市土地利用信息提取具有重要意义。目前，面向对象的遥感影像分析与计算方法在信息提取方面具有不可比拟的优势，具有一定的研究意义。本文主要通过eCognition软件中面向对象的方法进行信息提取，主要的研究内容为：高分遥感影像预处理、面向对象的理论概述、分割参数的确定和最优分割尺度的选择、分类器选择、分类特征描述与应用、分类顺序决策系统研究、规则集开发和分类精度评估等。在参考大量文献进行相关研究的基础上，根据待处理影像数据的特点，针对面向对象分类方法中影像对象的获取，引入了均值方差法

6、、最大面积法和自动阈值法，进行最优分割尺度的确定；针对信息提取难易程度，设计了基于决策树策略的分类顺序；针对城市土地利用中单个类别信息，设计了对象层次结构网络法，并根据其空间布局和地理特性，然后利用光谱特征、几何特征、纹理特征和类相关特征进行特征组合实现信息的高效提取。此外，由于城市中大多以高大密集建筑物为主的特点，所以不可避免存在大量的阴影信息，给信息提取造成重大困扰，本文针对这一难点，设计了阴影弥补法，引入区域生长法、间隙弥补法使得阴影信息造成的影响的问题得到一定的解决。本文选取深圳市福田区的高分辨遥感影像进行信息提取，利用eCognitio

7、n的分类特征建立了信息提取的规则集，对土地利用信息进行提取。通过分类结果分析得知，基于决策树的分类策略，有效的避免了光谱信息对信息提取造成的干扰，减少了漏分类和误分类现象；基于对象层次结构网络方法，使得信息提取的精度得到提高，并且使得分割尺度不一导致的过分割、欠分割造成的影响得到有效的解决；针对阴影信息造成的分类间断现象，本文提出的方法，使得分类效果得到一定的改善。以上这些方法的应用结果表明在分类原理、目视效果和分类精度三个方面面向对象的方法在处理高分遥感影像方面具有不可比拟的优势。关键词：信息提取，影像分割，土地利用，eCognition，对象

8、层次网络，阴影ABSTRACTInrecentyears．highspatialresolutionremotesensingtechn