【摘要】：統(tǒng)計分析是地學領域研究的基礎方法之一。地統(tǒng)計學理論(geostatistics)在1963年由法國學者Matheron提出,因其考慮了地球空間數(shù)據(jù)特性(即變量的空間分布特征和相關性等特性)而廣泛應用于各種地學研究中。地統(tǒng)計學涵蓋一整套區(qū)域化變量理論(regionalized variable theory),以變異函數(shù)(variogram)或協(xié)方差函數(shù)(covariance)為度量工具,建立描述空間變量的變異性或相關性的模型,用預測或模擬的手段推斷空間變量的統(tǒng)計特征。早期的地統(tǒng)計學應用于地質勘探方面,現(xiàn)已廣泛應用于資源生態(tài)、農林業(yè)等諸多領域。多點地統(tǒng)計學(multiple-point geostatistics, MPG)由Guard iano和Srivastava在1993年提出,是傳統(tǒng)地統(tǒng)計學的進一步發(fā)展。多點地統(tǒng)計的最大優(yōu)勢在于引入了訓練圖像(training image)的概念,通過在訓練圖像上搜尋并記錄多個點之間的統(tǒng)計信息,將其作為空間重構和空間預測的先驗知識,從而表達空間的連續(xù)性和可變性。訓練圖像取代了傳統(tǒng)地統(tǒng)計學中變異函數(shù)(或協(xié)方差函數(shù))的功能,突破了變異函數(shù)模型一次只能描述一對點之間和一個方向上的空間關系的限制。多點地統(tǒng)計多用于石油和巖相勘探,近年來,有學者用多點地統(tǒng)計方法來處理遙感影像,但其研究方法和應用并不廣泛。 本文的研究目的是將多點地統(tǒng)計理論引入到遙感應用領域,提出利用多點地統(tǒng)計模擬的方法來探究遙感影像分類、影像數(shù)據(jù)精化和超分辨率重建等關鍵問題,通過實驗論證,突出多點地統(tǒng)計方法相對于傳統(tǒng)地統(tǒng)計學的優(yōu)勢,拓展多點地統(tǒng)計的應用范圍。具體研究工作包括： (1)分析了遙感和地理信息科學領域若干問題的研究現(xiàn)狀,歸納現(xiàn)有研究在關鍵領域中存在的問題,比較已有的技術方法并分析其優(yōu)劣,在此基礎上展開本文的研究目標、內容、方法和意義的論述。 (2)介紹了傳統(tǒng)地統(tǒng)計學和多點地統(tǒng)計學的理論基礎及相關概念,詳細闡述傳統(tǒng)地統(tǒng)計中經(jīng)典克里格方法和多點地統(tǒng)計模擬算法的一般流程。 (3)利用多點地統(tǒng)計模擬的方法對遙感影像進行分類后處理,從訓練圖像中提取空間信息,建立空間依賴關系,改善分類精度。對有代表性的地理類別做高階統(tǒng)計分析,與空間平滑后處理的算法和基于上下文信息的馬爾科夫隨機場分類方法相比較,分析多點地統(tǒng)計模擬方法在處理復雜類別分布時的特點。 (4)研究在欠采樣條件下的空間數(shù)據(jù)套合方法,利用基于模式的多點地統(tǒng)計模擬預測高空間分辨率的數(shù)字高程模型(digital elevation model, DEM),達到數(shù)據(jù)精化的目的；與傳統(tǒng)地統(tǒng)計中的多種克里格預測方法相比較,分析傳統(tǒng)地統(tǒng)計和多點地統(tǒng)計方法對地形數(shù)據(jù)空間結構信息提取和精化的性能。 (5)研究了影像數(shù)據(jù)超分辨率重建方法,在多點地統(tǒng)計模擬中引入了基于正則化技術的數(shù)據(jù)支撐轉換模型,開發(fā)了尺度下推的關鍵技術。實驗基于不同尺度組合的影像數(shù)據(jù),研究了重建影像的連續(xù)性、視覺效果、誤差統(tǒng)計等特性,并比較了該方法與未考慮支撐轉換模型的重建方法的優(yōu)劣。 本文的主要創(chuàng)新點有： (1)提出了一種基于多像元空間結構統(tǒng)計信息的遙感影像分類后處理方法。研究表明,相對于傳統(tǒng)基于光譜和空間上下文特征的分類方法,多點地統(tǒng)計后處理有著更高的分類精度,且對曲線型空間分布的地理類別(土地覆蓋類別)處理優(yōu)勢顯著。 (2)提出了一種基于多點地形結構特征的DEM數(shù)據(jù)精化方法。該方法以局部圖案的模式匹配為基礎,利用了訓練圖像來提取地形結構特征,提高對精化影像空間結構的提取與重現(xiàn)能力,實驗結果驗證了該方法的性能優(yōu)于傳統(tǒng)克里格內插方法。 (3)提出一種基于面-點協(xié)同克里格(ATPCK)模擬的影像超分辨率重建方法,通過數(shù)據(jù)驅動的支撐轉換模型實現(xiàn)了統(tǒng)計意義上的尺度下推,即多光譜影像的精細尺度重構。方法彌補了一般多點地統(tǒng)計模擬過程中融合不同尺度數(shù)據(jù)時未涉及支撐轉換模型的不足,拓展了超分辨率方法在影像數(shù)據(jù)中的適用性。 多點地統(tǒng)計學在遙感影像分類、空間數(shù)據(jù)精化、以及影像超分辨率重建方面還有較大的研究空間,根據(jù)筆者的現(xiàn)有成果,指出以下幾點研究方向： (1)訓練圖像的參數(shù)靈敏度分析,包括精度、范圍、非平穩(wěn)性(non-stationary)等,無條件約束的訓練圖像如何選取需進一步斟酌。 (2)多點地統(tǒng)計模擬中制約條件精度的定量化分析。實驗表明,作為輔助變量的概率場(類別型數(shù)據(jù))或局部變換均值(連續(xù)型數(shù)據(jù))的條件對模擬精度影響較大,而目前對模擬條件制約的精度分析還十分欠缺。 (3)“無模型”模擬算法的自適應性有待挖掘。期望通過一些量化指標(如對于類別型數(shù)據(jù)利用土地分類圖的連通性,連續(xù)型影像的信息熵等)來確定最佳模擬參數(shù)。 (4)多點地統(tǒng)計的算法效率有待進一步提高,期望能將本文提出的方法應用到大范圍、多時序的空間數(shù)據(jù)中。 (5)增加實驗測試數(shù)據(jù),加強研究方法對數(shù)據(jù)的測試能力,發(fā)展一套穩(wěn)定、成熟的技術方法,并拓展方法的應用層面。比如收集真實的多尺度數(shù)據(jù),將多點地統(tǒng)計方法用來解決陸地表層系統(tǒng)科學的尺度轉換等難點問題。
【學位授予單位】：武漢大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：P208

【參考文獻】

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本文編號：2527630