基于特征知识与决策树模型的闽江下游湿地提取研究

论文摘要

湿地被称为“地球之肾”,是人类赖以生存的重要生态环境之一,对生物多样性保护、水改造功能乃至气候变化应对等具有重要作用。闽江下游地区具有丰富的湿地资源,是我国重要的湿地分布区。近几十年城市及工业的快速发展导致了闽江下游湿地面积流失严重,因此采用遥感和地理信息系统技术实时监测湿地资源现状是提出减少湿地流失控制举措的重要途径。针对此,本研究以闽江下游地区为研究对象,分别使用研究区内2018年3月份两个时段（3月10日和3月11日）的不同源遥感影像数据:Sentinel-2A数据和Landsat8-OLI数据,拟采用决策树和特征知识结合的面向对象分类技术精准监测湿地资源,有效改善基于像素的传统图像分类方法监测技术所存在的局限性,大幅度提升影像分类精度。本文首先采用Pansharp2融合算法提高Landsat数据的空间分辨率,最终获取研究区内10m、15m以及30m的不同空间分辨率的遥感影像数据。其次,综合采纳研究区内现有的湿地分类体系、高分辨率影像及野外湿地类型考察结果,结合该研究不同影像分辨率数据,制定了适用于本研究数据的湿地分类系统。本研究利用多尺度分割算法对多源多尺度遥感影像进行分割,综合考虑影像对象的色调、形状、紧致度和平滑度,获取适当的参数,利用自上而下的区域合并算法,进行最优尺度分割,获取了研究区内用于分类的最佳影像对象。针对获取的最佳分割对象,结合野外调查的代表性湿地类型样本,分层分尺度建立湿地分类提取特征知识库的提取顺序,有效改善分类过程中其它土地类型干扰。此外,通过分析利用影像中各湿地类型典型的空间关系特征。最后通过CART决策树分类器对分析获取的特征知识集进行筛选,最终建立研究区内湿地提取的分类规则集。本研究利用易康软件导入分类规则集,通过对比不同源影像分类的结果精度,确定影像空间分辨率的精度是决定影像提取精度的重要因素,高空间分辨率数据可有效提升湿地分类精度,其中10m Sentinel-2A影像的分类总精度为89%,Kappa系数为0.87;15m的Landsat8-OLI影像的总精度为84.08%,Kappa系数为0.80;30m的Landsat8-OLI影像的总精度为82%,Kappa系数为0.79。本研究结合介入空间特征指数分析,发现分类后影像对象湿地类型的空间复杂程度与影像空间分辨率关系密切,影像空间分辨率越高,代表斑块复杂程度的指数越高,湿地提取更为精细;反之,则因受较多混合像元影响导致低分辨率的影像,其地类提取边界较为模糊。

论文目录

• 中文摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
•   1.1 选题背景与意义
•   1.2 湿地国内外研究现状与趋势
•     1.2.1 湿地定义
•     1.2.2 湿地遥感监测的研究现状
•     1.2.3 湿地提取方法
•     1.2.4 闽江流域湿地研究现状
•     1.2.5 湿地提取存在的难点
•   1.3 研究内容
•   1.4 技术路线
• 第二章 研究区概况与数据
•   2.1 研究区概况
•     2.1.1 地理区位
•     2.1.2 自然环境
•     2.1.3 研究区湿地资源概况
•   2.2 数据源
•     2.2.1 LANDSAT8 OLI系列数据
•     2.2.2 SENTINEL-2A数据
•     2.2.3 数据选取
•     2.2.4 辅助数据
•   2.3 数据预处理
•     2.3.1 辐射校正与影像裁剪
•     2.3.2 数据融合
•     2.3.3 缨帽变换
•   2.4 湿地分类体系构建
• 第三章 基于面向对象决策树分类关键技术
•   3.1 面向对象的遥感影像分类
•     3.1.1 对象构建方法
•     3.1.2 多尺度分割方法
•     3.1.3 最优分割参数界定
•   3.2 影像对象特征
•     3.2.1 光谱特征
•     3.2.2 自定义光谱特征
•     3.2.3 纹理特征
•     3.2.4 几何特征
•     3.2.5 空间关系特征
•   3.3 决策树分类算法
•   3.4 决策树分类模型建立以及规则集获取
• 第四章 湿地分类知识库构建
•   4.1 样本选取
•   4.2 特征分析
•     4.2.1 光谱特征分析
•     4.2.2 纹理和几何特征分析
•   4.3 研究区湿地提取流程
•     4.3.1 水体信息提取
•     4.3.2 滩涂提取
•   4.4 基于决策树模型训练规则集
•   4.5 精度评价
• 第五章 基于决策树规则集的湿地提取
•   5.1 分类特征参数获取
•   5.2 不同空间分辨率影像的提取规则
•     5.2.1 SENTINEL-2A影像提取规则
•     5.2.2 LANDSAT8OLI15M影像湿地的提取规则
•     5.2.3 LANDSAT8OLI30M影像的提取规则
•   5.3 分类结果及精度评价
•     5.3.1 定性评价
•     5.3.2 定量精度评价
•       （1）基于采样点的精度评估
•       （2）基于不同分辨率数据分类结果的面积一致性精度评估
• 第六章 不同分辨率影像的湿地信息提取的尺度分析
•   6.1 基于不同分辨率数据分类的特征使用情况
•   6.2 基于不同分辨率数据的湿地提取结果的尺度分析
•     6.2.1 基于不同分辨率数据的湿地整体分类结果的空间特征分析
•     6.2.2 基于不同分辨率数据的不同湿地类型的空间特征分析
• 第七章 结论与展望
•   7.1 结论
•   7.2 展望
• 参考文献
• 攻读学位期间承担的科研任务与主要成果
• 致谢
• 个人简历

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 张文燕

导师: 李新通

关键词: 面向对象分类,特征知识,规则集,决策树,湿地分类

来源: 福建师范大学

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 地球物理学,工业通用技术及设备,自动化技术

单位: 福建师范大学

分类号: TP751;P343

DOI: 10.27019/d.cnki.gfjsu.2019.001126

总页数: 85

文件大小: 4375k

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