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錫林浩特露天開采煤礦區(qū)占地信息自動提取方法研究

發(fā)布時間:2017-06-25 11:01

  本文關鍵詞:錫林浩特露天開采煤礦區(qū)占地信息自動提取方法研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:內蒙古礦產資源富集,存在著大量露天開采煤礦,不僅其占地面積大,而且對土地資源和生態(tài)資源的破壞嚴重,因此,本論文以“內蒙區(qū)礦山開發(fā)遙感調查與監(jiān)測”項目為依托,選取錫林浩特勝利露天開采煤礦為研究區(qū),開展礦山占地信息自動提取方法研究。綜合利用遙感數據的光譜特征、紋理特征以及空間特征,對研究區(qū)的高分辨率影像進行了面向對象的分類器性能測試,根據測試結果,建立了一套基于層次的加權投票法分類器組合的技術方法流程,并應用于錫林浩特大型露天開采煤礦占地信息提取,驗證本技術方法的有效性。本論文取得以下研究成果:(1)深入分析了高分辨率遙感數據的龐大信息含量,復合實驗區(qū)worldview-2數據的光譜信息、紋理信息和DEM數據的空間信息,為后續(xù)研究提供數據保障。(2)對復合后的數據進行六種算法的面向對象監(jiān)督分類,并對所生成的分類器進行性能測試,從中篩選出高性能的分類器作為基分類器,為層次法信息提取奠定基礎。(3)以基分類器的微觀精度分析結果為依據,確定各占地類型的最優(yōu)分類器。采用層次法實現對強類占地信息的提取,保證了強類信息的精度,避免了信息之間的干擾;對于不存在最優(yōu)分類器的弱類信息,在子分類器差異性度量的基礎上,采用加權投票法的分類器組合分類,獲得了滿意的提取效果。(4)在上述研究的基礎上,以錫林浩特大型露天開采煤礦(面積為127.5km2)為驗證區(qū),進行本論文技術方法有效性的驗證,占地信息提取總體精度達到92.45%。
【關鍵詞】:大型露天開采煤礦 面向對象監(jiān)督分類 層次法信息提取 差異性度量 分類器組合
【學位授予單位】:中國地質大學(北京)
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2016
【分類號】:TD824;TD67
【目錄】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-10
  • 第1章. 緒論10-21
  • 1.1. 選題背景與意義10-11
  • 1.1.1. 選題背景10-11
  • 1.1.2. 研究意義11
  • 1.2. 國內外研究現狀11-18
  • 1.2.1. 基于像元的遙感信息自動提取12-13
  • 1.2.2. 面向對象的信息提取13-15
  • 1.2.3. 多分類器組合分類15-16
  • 1.2.4. 礦山開發(fā)占地信息提取研究16-17
  • 1.2.5. 存在問題17-18
  • 1.3. 研究內容和技術路線18-21
  • 1.3.1. 研究內容18-19
  • 1.3.2. 技術路線19-21
  • 第2章. 數據預處理及多元信息復合21-36
  • 2.1. 實驗區(qū)數據源21-23
  • 2.2. 數據預處理23-30
  • 2.2.1. 輻射校正23-25
  • 2.2.2. 幾何校正25-26
  • 2.2.3. 圖像配準與融合26-29
  • 2.2.4. DEM數據投影轉換29-30
  • 2.3. 紋理特征提取30-34
  • 2.3.1. 基于灰度共生矩陣紋理特征提取原理31-32
  • 2.3.2. 紋理特征提取32-33
  • 2.3.3. 特征量選取33-34
  • 2.4. 光譜、紋理、空間信息復合34-36
  • 第3章. 面向對象的監(jiān)督分類36-54
  • 3.1. 面向對象分類原理36-37
  • 3.2. 影像分割37-42
  • 3.2.1. 分割參數的選取38-40
  • 3.2.2. 分割結果對比40-42
  • 3.3. 面向對象的監(jiān)督分類42-50
  • 3.3.1. 感興趣區(qū)選取42-43
  • 3.3.2. 信息提取43-48
  • 3.3.3. 實驗結果48-50
  • 3.4. 分類器性能測試及篩選50-54
  • 3.4.1. 性能測試50-51
  • 3.4.2. 原因分析51-52
  • 3.4.3. 分類器篩選52-54
  • 第4章. 基于層次的面向對象分類器組合54-80
  • 4.1. 層次法占地信息提取54-64
  • 4.1.1. 微觀精度分析55-59
  • 4.1.2. 最優(yōu)分類器的確定59-60
  • 4.1.3. 層次法占地信息提取60-64
  • 4.2. 分類器組合系統(tǒng)64-66
  • 4.2.1. 子分類器的生成64-65
  • 4.2.2. 分類器組合結構65-66
  • 4.2.3. 分類器組合決策機制66
  • 4.3. 分類器組合66-74
  • 4.3.1. 加權投票法分類器組合66-69
  • 4.3.2. 子分類器的差異性研究69-74
  • 4.4. 基于層次的分類器組合效果評價74-80
  • 4.4.1. 分類器組合精度評價74-77
  • 4.4.2. 基于層次的分類器組合精度評價77-80
  • 第5章. 技術方法的驗證80-87
  • 5.1. 驗證區(qū)概況80-81
  • 5.2. 驗證區(qū)總體分析81-82
  • 5.3. 錫林浩特大型露天煤礦占地信息提取結果82-83
  • 5.4. 驗證區(qū)占地信息提取結果精度評價83-87
  • 5.4.1. 類型精度83-84
  • 5.4.2. 位置精度84-86
  • 5.4.3. 面積精度86-87
  • 第6章. 結論87-89
  • 6.1. 研究成果87-88
  • 6.2. 存在問題88-89
  • 致謝89-90
  • 參考文獻90-93

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本文編號:481811


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