面向对象的高分遥感影像分类在森林蓄积量估测中的应用研究

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1、西安科技大学硕士学位论文面向对象的高分遥感影像分类在森林蓄积量估测中的应用研究专业名称：测绘工程作者姓名：姚啸指导教师：李崇贵；王小平学位论文独创性说明本人郑重声明：所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及其取得研究成果。尽我所知，除了文中加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人或集体已经公开发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得西安科技大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名：日期：论文题目：面向对象的高分遥感影像分类在森林蓄积量估测中的应用研究工程领域：测绘工程硕士生

2、：姚啸（签名）：指导教师：李崇贵(校内)（签名）：王小平(校外)（签名）：摘要高空间分辨率遥感影像包含丰富的结构和语义信息，面向对象的高分遥感影像分类技术是利用影像像元周边若干个同质像元组成影像对象，可充分利用影像对象包含的结构和语义等特征组成特征空间，并构造一定的分类器进行分类。对高分辨率遥感影像而言，相比传统针对像元的分类方法，面向对象的分类方法分类效果更好。森林蓄积量估测是利用监测区域已有的固定样地调查数据建立估测模型，并对土地利用类型为林地的区域进行蓄积估测得到蓄积分布图。因此需要对监测区域遥感影像进行分类，以便区分林地的范围。因林地类型又包括：针叶林、阔叶林及针阔混交林等不同种类

3、，不同林地类型的蓄积量存在较大差别，在森林蓄积量估测中，对主要的林种类别分别建立蓄积估测方程，然后再对监测区域的遥感影像按林种类型进行分类，利用各个林种对应的蓄积估测方程对监测区域遥感影像上对应的林种分布区域进行蓄积量估测，可提高森林蓄积量估测精度。伴随高分遥感影像在我国森林资源调查领域应用的不断深入，利用面向对象的分类技术对监测区域的遥感影像进行分类，在此基础上进行蓄积量估测，可提高森林蓄积量估测的精度，对提高我国森林资源一类和二类调查的精度和效率，具有重要的意义。本文基于C#和ArcGISEngine二次开发组件编程实现遥感影像的多尺度分割、面向对象分类以及分森林主要林种进行蓄积量估测

4、，并分析使用面向对象的遥感影像分类方法对覆盖监测区域的高分辨率遥感影像进行森林类型的分类取得的精度和分主要林种进行蓄积量所达到的估测精度。能有效的实现森林小班蓄积量估测与林地类型分类，这对高分辨率遥感影像在森林资源二类调查与林地变更调查上的应用能够起到一定的作用。关键词：面向对象；遥感分类；森林蓄积量；研究类型：应用研究Subject:TheapplicationresearchofObject-orientedhighresolutionremotesensingimageclassificationinforestvolumeestimateEngineeringField:Surve

5、yingandMappingEngineeringName:YaoXiao(Signature):Instructor:LiChonggui(Signature):WangXiaoping(Signature):ABSTRACTHighspatialresolutionremotesensingimagescontainabundantstructureandsemanticinformation,withhighscoresonobject-orientedremotesensingimageclassificationtechnologyusesimagepixelaroundseve

6、ralhomogenouspixelofimageobjects,canmakefulluseofthestructureandsemanticfeaturesofspacewhichtheimageobjectcontains,andconstructaclassifiertoclassify.Comparedwiththetraditionalneedleobjectsclassificationmethod,theclassifiedmethodofobject-orientedclassificationeffectisbetterforhighresolutionremotese

7、nsingimage.Usingthemonitoringareaoftheexistingfixedsampleplotsurveydatatoestablishestimatemodel,andtheareaoflandusetypesofwoodlandaccumulationtoestimatereservoirdistributionisthemethodtoestimateforestvolume.Sothe