遥感图像林地资源信息提取方法研究

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林地资源是人类宝贵的自然资源,统计林地区域的面积是了解林地资源基本情况的主要步骤之一,从遥感图像中提取林地区域在土地及城市规划管理中具有重要的意义。传统的林地提取方法通常采用人工进行野外实地勘测,该方法不仅耗时费力而且测量时间长、速度慢、准确率低。遥感技术可以快速、准确、实时地获取遥感数据,对林业资源的调查和研究很有帮助。利用遥感技术对复杂林区进行分类和生态系统目标识别,可以为自然资源管理、土地规划等研究提供更多信息。因此为了克服传统测量方法的困难,本文通过利用遥感技术对林地进行分析识别。遥感图像包含的地物类型复杂,在对林地进行信息提取时容易造成误提取和漏提取的现象,进而导致精度低。因此,本文通过形态学处理以及基于纹理特征的面向对象方法对遥感图像进行林地提取。论文的主要工作如下:(1)对国内外遥感图像林地提取方法、自适应形态学及纹理特征在遥感图像中的应用进行了研究现状和发展意义的总结,介绍了遥感图像分割及分类的基本理论。(2)为了提高遥感图像林地区域的分割精度,解决遥感图像中林地区域由覆盖度和噪声等因素造成分割不准确的问题,提出了一种基于GAN(General Adaptive Neighborhood,GAN)自适应形态学复合滤波的遥感图像林地提取方法。首先通过GAN自适应结构元素构造GAN形态学腐蚀、膨胀运算,通过其推导出GAN形态学开、闭运算;然后构造GAN形态学复合型滤波器,填充林地区域覆盖度不足的孔洞,减小噪声对图像的干扰;最后使用灰度窗口切片法对遥感林地图像进行分割。通过实验仿真,该方法能够有效地提高林地区域的分割精度,且能对遥感图像林地区域进行完整的分割,与其他的遥感图像分割方法相比该方法的分割精度要高于其他方法。(3)林地资源的变化具有时效性,为及时准确的了解林地信息变化情况,以及针对于传统的像素分类方法无法考虑到遥感图像的空间信息,从而导致地物分类错误和丢失的问题。本文通过利用纹理特征与面向对象分类的方法,对遥感图像进行林地识别。选取杭州市西湖区的遥感图像作为研究区,通过加入纹理特征对图像进行分类统计。首先对研究区进行灰度共生矩阵(Gray-Level Co-occurrence Matrix,GLCM)纹理提取:确定最佳窗口尺寸和最优纹理特征指标;然后,将提取的纹理特征与面向对象的K最近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)分类方法进行了分类识别遥感图像的林地资源,并与传统的基于像素的分类方法及无纹理特征的分类方法进行结果比较;最后生成转置矩阵,分析林地变化情况。实验结果表明,具有纹理特征的面向对象KNN分类效果比没有纹理特征的面向对象KNN分类效果要好,具有纹理特征的总体分类精度达到94%,Kappa系数达到0.92,并且对分类后的图像进行了面积统计并分析了林地的变化情况。该方法可以为林业信息提取提供有效的途径。
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