我國草地面積遼闊,草地既是發(fā)展國民經(jīng)濟的物質(zhì)基礎,又是維護陸地生態(tài)環(huán)境的天然屏障。同時草地也是比較脆弱的生態(tài)系統(tǒng),我國天然草地面臨著面積減少、質(zhì)量下降、草畜矛盾尖銳等問題,僅依賴天然草地已不足以達到發(fā)展畜牧業(yè)、維護生態(tài)平衡的要求。而人工草地因其生態(tài)和經(jīng)濟雙重功能在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中具有重要地位和作用,因此適度發(fā)展人工草地勢在必行。但如何構(gòu)建一個合理的人工草地提取模型,準確、及時地獲取人工草地的地理位置、面積以及分布范圍等基本數(shù)據(jù),對于人工草地的建設和擴大具有重要的現(xiàn)實意義和理論價值。遙感監(jiān)測具有面積大尺度、時間小尺度的特點,能夠?qū)崟r把握草地資源的狀況,為草地的動態(tài)監(jiān)測與分析管理提供了有力支持。數(shù)學形態(tài)學基于集合論方法,可通過膨脹、腐蝕、開運算、閉運算等運算實現(xiàn)圖像的分析與處理,從而獲得受噪聲干擾較小、圖像邊界清晰的遙感梯度影像,達到遙感影像邊緣檢測的效果。同時,數(shù)學形態(tài)學方法中的結(jié)構(gòu)元素的合理選取是對物體幾何形狀定量描述的有力手段,它可用來分析圖像中目標的幾何特征和結(jié)構(gòu)形態(tài),達到提取圖像目標信息的目的。本文以內(nèi)蒙古自治區(qū)太仆寺旗研究區(qū),基于Landsat8 OLI遙感影像,采用數(shù)學形態(tài)學方法構(gòu)建了太仆寺旗人工草地提取模型。首先,對影像進行了輻射定標、大氣校正、NDVI的計算等預處理。其次,通過分析人工草地的幾何特征,采用數(shù)學形態(tài)學方法對圖像進行了邊緣檢測,得到了邊緣梯度圖,進而對其進行二值化處理。然后,在二值圖像上,基于圓環(huán)形結(jié)構(gòu)元素構(gòu)建了人工草地提取模型,提取出了形狀規(guī)則的圓形人工草地,與實際人工草地數(shù)目與面積進行比較,驗證了提取模型具有較高的精度。同時,對于部分形狀不規(guī)則的人工草地,本文選取BP神經(jīng)網(wǎng)絡,以上述形狀規(guī)則的人工草地及部分非人工草地對應的影像數(shù)據(jù)作為訓練集,再以整幅影像數(shù)據(jù)為測試集,經(jīng)過訓練、測試仿真,提取了整幅影像的人工草地,使得算法精度達到了更高要求。本文構(gòu)建的基于數(shù)學形態(tài)學的人工草地提取模型有效地提取了太仆寺旗的人工草地,其提取精度較高,按照數(shù)目統(tǒng)計達83.56%,按照面積統(tǒng)計其精度達81.40%,且模型適用性廣,可用于不同地區(qū)、具有相似幾何特征的不同地物的提取工作;構(gòu)建的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的遙感影像人工草地提取模型較好的提取了形狀不規(guī)則的人工草地,補充了基于數(shù)學形態(tài)學的人工草地提取模型的不足。
【學位單位】：內(nèi)蒙古工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2015
【中圖分類】：TP751
【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 引言
    1.1 選題的背景和意義
    1.2 國內(nèi)外研究進展
    1.3 研究內(nèi)容和論文結(jié)構(gòu)
第二章 研究區(qū)概況及遙感圖像的預處理
    2.1 研究區(qū)概況
    2.2 遙感圖像的預處理
        2.2.1 幾何精校正
        2.2.2 輻射定標
        2.2.3 大氣校正
        2.2.4 NDVI的計算
    2.3 討論與總結(jié)
第三章 基于數(shù)學形態(tài)學的遙感影像人工草地邊緣檢測
    3.1 基于數(shù)學形態(tài)學的圖像處理原理
        3.1.1 數(shù)學形態(tài)學簡介
        3.1.2 二值數(shù)學形態(tài)學圖像處理原理
            3.1.2.1 二值數(shù)學形態(tài)學中的基本集合運算
            3.1.2.2 二值數(shù)學形態(tài)學圖像處理基本原理
        3.1.3 灰度數(shù)學形態(tài)學圖像處理原理
            3.1.3.1 極小運算與極大運算
            3.1.3.2 灰度數(shù)學形態(tài)學圖像處理基本原理
    3.2 基于數(shù)學形態(tài)學的遙感影像人工草地的邊緣檢測算法
        3.2.1 傳統(tǒng)的邊緣檢測算法
        3.2.2 多尺度、全方位結(jié)構(gòu)元素的遙感影像邊緣檢測算法
    3.3 討論與總結(jié)
第四章 基于數(shù)學形態(tài)學和BP神經(jīng)網(wǎng)絡的遙感影像人工草地提取模型
    4.1 太仆寺旗遙感影像的二值化處理
    4.2 基于數(shù)學形態(tài)的遙感影像人工草地提取模型
        4.2.1 圓環(huán)形結(jié)構(gòu)元素的選取
        4.2.2 基于數(shù)學形態(tài)的太仆寺旗遙感影像人工草地提取模型
        4.2.3 遙感影像人工草地提取結(jié)果分析
    4.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的太仆寺旗遙感影像幾何特征提取模型
        4.3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡簡介
        4.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡訓練集
        4.3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡測試集
        4.3.4 神經(jīng)網(wǎng)絡提取結(jié)果討論
    4.4 討論與總結(jié)
第五章 結(jié)論與下一步工作的展望
    5.1 結(jié)論
    5.2 下一步工作的展望
參考文獻
致謝
在讀期間科研成果

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本文編號：2858735