本文關鍵詞：面向對象結合支持向量機（SVM）在露天礦區(qū)信息提取中的應用研究

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【摘要】：近年來,隨著遙感探測技術在礦山環(huán)境監(jiān)測領域的不斷發(fā)展,高分辨遙感影像已逐漸成為礦山環(huán)境監(jiān)測處理的主要數(shù)據(jù)源。由于影像信息提取分類傳統(tǒng)方法的局限性,傳統(tǒng)方法難以應用到高分辨率影像的處理中去。有學者針對該難題在上世紀末提出了基于面向對象理論的解決方法。面向對象分類法充分利用了高分辨率影像的空間、紋理、地物間相互關系等特征信息進行影像數(shù)據(jù)處理。該方法具有自動化程度高、處理過程高效、分類精度高的特點,在露天礦區(qū)的環(huán)境監(jiān)測方面,該方法可有效的為露天礦區(qū)的發(fā)展和環(huán)境治理提供有效的理論依據(jù)和技術支持,對高海拔艱苦地區(qū)的生態(tài)環(huán)境遙感調查和保護具有重要的理論和現(xiàn)實意義。本文以青海省木里煤田江倉礦區(qū)第五露天井田為實驗區(qū)域,采用高分一號衛(wèi)星影像作為實驗數(shù)據(jù),運用面向對象結合支持向量機(SVM)的分類技術對實驗區(qū)域土地覆蓋信息的提取進行了研究,并采用實驗對比法對實驗結果進行驗證。本文研究內(nèi)容如下:(1)對研究區(qū)域的高分辨率遙感數(shù)據(jù)進行預處理。通過采用影像融合、輻射增強等方法來提高影像的質量和判讀性。為實驗研究提供高質量的基礎資料;(2)采用分形網(wǎng)絡演化的算法對影像中感興趣地物相對應的尺度值進行選擇并進行影像分割。基于分割得到的每一類感興趣地物的分割圖層和分割對象建立影像信息提取的分類等級結構層次網(wǎng);(3)對分割后的影像對象進行篩選建立科學合理的樣本集,并選取對象相應的特征建立露天礦區(qū)土地覆蓋利用信息提取分類規(guī)則。以面向對象分類理論為基礎,以支持向量機分類器為實驗工具對研究區(qū)域進行信息提取分類處理;選擇研究區(qū)域野外實地勘察結果作為參考數(shù)據(jù),通過誤差矩陣和Kappa系數(shù)值來評價分類結果的精度和質量。為驗證實驗結果更為優(yōu),選擇傳統(tǒng)基于像元的最大似然法進行實驗結果對比;結果表明:面向對象結合支持向量機的影像分類精度為88.45%,Kappa系數(shù)為0.8643,遠高于最大似然法分類結果。(4)對江倉第五露天礦區(qū)2009年和2013年兩期影像數(shù)據(jù)中各類土地覆蓋利用信息進行統(tǒng)計分析。結果顯示:研究區(qū)域從2009年至2013年開發(fā)用地增長面積占比為16.60%,受影響的環(huán)境面積占比為34.11%,環(huán)境受破壞嚴重。總體上,分類結果可滿足實際生產(chǎn)的需要,可為礦區(qū)的環(huán)境治理與生態(tài)修復提供技術支持。達到了研究目的。
【學位授予單位】：青海大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：X87

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