本文關鍵詞：基于高光譜遙感圖像分類的水域變化檢測，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《南昌工程學院》 2015年

基于高光譜遙感圖像分類的水域變化檢測

孫寧  

【摘要】：隨著遙感技術的快速發(fā)展,高光譜遙感已逐漸應用到各個領域,如氣象觀測、地質調查、資源考察、地圖測繪、精細植被分類和軍事偵察等。高光譜遙感圖像分類是高光譜遙感影像處理最基本的問題之一,其主要任務是根據地物電磁波輻射信息在遙感圖像上的特征,判讀識別地面物體的類屬及其分布狀況。高光譜遙感圖像分類的精度將直接影響到后續(xù)地物判讀識別與變化檢測的效果。高光譜遙感技術具有快速、準確、準時、周期短等優(yōu)點,同時可以分析水域周邊的生環(huán)境及土地覆蓋類別,是當前水域變化檢測的研究熱點。高光譜遙感圖像包含著豐富的空間、輻射和光譜信息,波段眾多,信息量大,但其波段相關性強,冗余信息多且存在“維數災難”現象,導致傳統(tǒng)的高光譜遙感圖像分類方法可能會造成錯分、誤分現象,并且分類精度不高。本論文重點研究了空間特征信息與光譜特征信息相結合的高光譜遙感圖像分類方法,并將其應用于水域動態(tài)變化檢測。主要研究內容概括如下:首先,闡明了課題的研究背景和意義,分析了高光譜遙感圖像分類理論、特點、及傳統(tǒng)分類方法的優(yōu)缺點,并給出了用于測試高光譜遙感圖像分類效果的實驗數據集。其次,研究了結合空間和光譜信息的高光譜遙感圖像分類方法,提出了結合主動學習和濾波后處理的高光譜遙感圖像分類方法。訓練樣本的選取直接影響到分類器的分類精度。多項邏輯回歸分類只考慮了高光譜遙感圖像的光譜信息,忽視了相鄰像元間的空間相關性。而引導濾波可以保留圖像的空間結構信息。基于此,新的方法首先采用主動學習選取具有代表性、可表征樣本信息的訓練樣本來訓練多項邏輯回歸分類器,之后采用引導濾波對初分類結果進行修正。新的方法同時考慮空間和光譜信息,與傳統(tǒng)的基于光譜信息的分類器相比,獲得了更高的分類精度。再次,針對訓練樣本的選取和分類器的設計,提出了基于局部保持投影的稀疏高光譜遙感圖像分類方法。由于高光譜數據維數高,數據量大,在分類之前需要數據進行降維處理,將原始特征空間投影到低維特征空間。新方法首先結合局部保持投影和線性判別分析對高光譜遙感數據進行降維,之后采用K近鄰法選取聚類中心范圍內的樣本,并將選取的訓練樣本用于訓練稀疏分類器,以保持類內距離小,類間距離大。實驗結果表明該分類方法分類結果好。最后,將以上兩種分類方法應用于水域變化檢測,提出了基于高光譜遙感圖像分類的水域動態(tài)變化檢測。傳統(tǒng)的水域變化檢測方法無法對水域面積變化做出實時、高效的調查,采用遙感技術可以準確觀測水域及其周圍生態(tài)環(huán)境變化。以上兩種高光譜遙感圖像分類方法可以對水域及其周邊的土地覆蓋進行分類,融合其他類別提取出水體,并對水域變化進行檢測。實驗結果表明,基于高光譜遙感圖像分類的水域變化檢測方法可以更好地對水域變化進行檢測。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：南昌工程學院
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP751;P332
【目錄】：

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