本文關(guān)鍵詞：主題模型建�？蚣芟碌哪嗍鞫逊e扇自動解譯研究

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【摘要】：泥石流是一類常見的突發(fā)性地質(zhì)災(zāi)害,其嚴重威脅到山區(qū)群眾的安危。作為泥石流淤積的產(chǎn)物,泥石流堆積扇不僅是研究泥石流發(fā)育程度的重要標志,也是評估泥石流危害范圍的度量指標,所以正確識別泥石流堆積扇對災(zāi)情評估具有非常重大的意義。對于泥石流等地質(zhì)災(zāi)害,一般采用目視解譯的方法,雖然解譯精度高,但效率低下。特別是針對突發(fā)性的地質(zhì)災(zāi)害,難以滿足實時快速解譯的要求。一方面,影像分辨率的提高使得“同物異譜”和“同譜異物”現(xiàn)象愈加明顯,因而基于像素的解譯方法不再適用于高分辨率遙感影像；另一方面,面向?qū)ο蟮倪b感分析方法又受到多尺度分割技術(shù)的限制。因此,發(fā)展一種自動或者半自動的泥石流快速提取技術(shù)顯得尤為迫切。主題模型是一類用于文本建模的概率層次聚類模型,通過將文本建模對象與遙感影像的分析對象建立映射關(guān)系,可以很好的處理“同物異譜”以及“同譜異物”現(xiàn)象。地質(zhì)災(zāi)害往往表現(xiàn)為一個由多種地物構(gòu)成的復(fù)雜場景,而主題模型又具有建模不同地物之間共生關(guān)系的能力。由此可知,主題模型方法的內(nèi)在特點恰好符合地質(zhì)災(zāi)害場景分類的需求。因此,本文將針對目前泥石流災(zāi)害提取的應(yīng)用需求,在主題模型建�？蚣芟�,研究適用于高分遙感影像的泥石流堆積扇自動解譯方法,通過實驗分析主題模型的解譯精度,并驗證方法的有效性。本文選取泥石流災(zāi)害多發(fā)區(qū)——金沙江下游及其支流作為研究區(qū)域,利用Google Earth遙感影像進行目視解譯,獲取研究區(qū)內(nèi)多個泥石流堆積扇樣本,并以此構(gòu)建泥石流堆積扇場景影像庫。為了實現(xiàn)泥石流堆積扇的自動解譯,本文首先通過構(gòu)建視覺詞袋模型(Bag of Visual Word, BoVW)完成場景影像庫的圖像直方圖表示。然后,引入潛在狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation, LDA)模型實現(xiàn)主題模型框架構(gòu)造。最后,采用支持向量機分類器(Support Vector Machine, SVM)引入訓(xùn)練樣本類別信息,從而完成泥石流堆積扇場景的自動解譯。通過實驗數(shù)據(jù)分析得出如下結(jié)論：(1)在LDA主題建�？蚣芟碌哪嗍鞫逊e扇自動解譯中,針對本文所選取場景影像庫,包括泥石流堆積扇、林地、居民地、農(nóng)用地和水體場景,當主題個數(shù)范圍為15-35、詞匯表大小范圍為500-700時,泥石流堆積扇場景能夠獲得較高的識別精度,最高可以達到90%。(2)本文采用兩種方法進行泥石流場景的自動解譯,其中一種方法是直接將場景影像的直方圖輸入SVM分類器；另外一種方法是先將場景影像的直方圖輸入LDA模型以挖掘場景隱含的潛在主題,然后輸入SVM分類器。當詞匯表大小為700時,后者較前者識別精度提高了18.5%,驗證了在LDA主題模型建�？蚣芟�,泥石流堆積扇自動解譯的有效性。(3)視覺詞袋模型是一種非常有效的圖像表示方法,并且對遙感影像分析而言,LDA模型也是一類高效的非監(jiān)督學(xué)習(xí)模型。實驗結(jié)果表明本文采用的方法簡單、具有較強的魯棒性,在泥石流堆積扇場景的自動解譯中能夠達到很好的識別效果。(4)遙感影像可以看成是一幅由多種地物構(gòu)成的場景影像,采用場景分類解譯能夠達到和目視解譯相同的目的,并且在一定程度上克服了目視解譯的缺陷。因此本文提出在主題模型框架下構(gòu)建地質(zhì)災(zāi)害體自動解譯模型,為今后不良地質(zhì)災(zāi)害的自動解譯工作開闊了新思路。
【關(guān)鍵詞】：主題模型 潛在狄利克雷分布模型 場景分類 泥石流堆積扇 自動解譯
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：P642.23
【目錄】：

• 摘要6-8
• Abstract8-12
• 第1章 緒論12-19
• 1.1 研究背景與意義12-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-16
• 1.2.1 泥石流遙感解譯研究現(xiàn)狀13-15
• 1.2.2 主題模型在遙感影像分類中的研究現(xiàn)狀15-16
• 1.3 本文研究內(nèi)容16
• 1.4 技術(shù)路線16-18
• 1.5 論文組織結(jié)構(gòu)18-19
• 第2章 基于遙感影像的泥石流堆積扇目視解譯19-29
• 2.1 泥石流堆積扇遙感影像特征20-23
• 2.1.1 堆積扇的形態(tài)特征20-21
• 2.1.2 堆積扇的地表覆蓋及土地利用特征21-22
• 2.1.3 堆積扇的規(guī)模范圍及位置特征22-23
• 2.2 泥石流堆積扇的解譯標志23
• 2.3 泥石流堆積扇目視解譯23-28
• 2.3.1 泥石流堆積扇目視解譯方法23-26
• 2.3.2 泥石流堆積扇解譯結(jié)果26-28
• 2.4 本章小結(jié)28-29
• 第3章 主題模型相關(guān)理論29-44
• 3.1 圖像的層次化描述30-31
• 3.2 詞袋模型的圖像表示概述31-33
• 3.3 圖像局部特征的選取33-36
• 3.3.1 高分辨率遙感影像的特點33-34
• 3.3.2 尺度不變特征變換特征34-36
• 3.4 常見的主題模型36-41
• 3.4.1 PLSA模型36-38
• 3.4.2 LDA型38-41
• 3.5 支持向量機分類算法41-43
• 3.6 本章小結(jié)43-44
• 第4章 基于主題模型的泥石流堆積扇自動解譯44-57
• 4.1 目視解譯與場景分類解譯的區(qū)別和聯(lián)系44-46
• 4.2 主題建模下地質(zhì)災(zāi)害自動解譯框架的構(gòu)建46-47
• 4.3 基于LDA模型的泥石流堆積扇自動解譯分析47-49
• 4.3.1 視覺詞袋模型的構(gòu)造47-48
• 4.3.2 基于LDA模型的泥石流堆積扇自動解譯的基本流程48-49
• 4.4 實驗結(jié)果與性能評價49-56
• 4.4.1 實驗數(shù)據(jù)的選取49-52
• 4.4.2 精度評價指標52
• 4.4.3 實驗結(jié)果與分析52-56
• 4.5 本章小結(jié)56-57
• 總結(jié)與展望57-59
• 致謝59-60
• 參考文獻60-63
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文及科研成果63

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本文編號：979331