基于多源数据的吉林省中西部黑土区侵蚀沟自动提取研究

论文摘要

吉林省中西部黑土区是吉林省最肥沃的土地资源,但随着人类活动和环境变化原因,导致黑土区土壤侵蚀比较严重,而其中最主要的是沟蚀作用,沟蚀产生的侵蚀沟严重破坏耕地完整性和面积。因此,对侵蚀沟的提取和监测十分有必要。而在侵蚀沟的研究中,大部分是基于目视解译的方式,对自动提取方法的探索较少。本文基于高分一号的两种分辨率遥感影像,融合地形数据,以吉林省黑土区中部为研究样区,分别从大区域和小区域尺度进行侵蚀沟自动提取的研究探索,设计了一套自动提取方案,为相关领域研究提供了经验,为吉林省黑土区水土保持工作提供技术支持。本文的主要研究内容和结论如下:(1)阐述了侵蚀沟的概念和类型划分体系,分析了东北黑土区侵蚀沟的发育机理和分布特征,对现有的侵蚀沟国内外研究现状进行了总结,提出了自动提取吉林省黑土区侵蚀沟的研究思路。(2)基于SRTM1 DEM,提取了坡度数据、汇水累积量数据、河网数据和分级的沟底线数据,辅助遥感影像进行侵蚀沟的自动提取研究。(3)基于面向对象的全局最优分割算法,获取研究样区的最优分割尺度。分割结果表明,仅以全局最优分割方法获取的尺度并不是侵蚀沟的最优尺度,需以其为基础,通过对比其邻近尺度,目视对比得到针对侵蚀沟对象的最优分割。(4)探索了构建随机森林模型的特征空间优化方法,即基于特征重要性对提取的特征空间进行优化。结果表明,光谱特征对模型贡献度最大,其次是纹理特征,最后是几何特征,特征空间的构成对模型精度影像较大。(5)面向小区域尺度,基于高分一号2米分辨率数据,利用面向对象分析方法和随机森林模型,实现对长春九台区龙嘉镇和西营城镇两个不同地形特点的研究样区的冲沟以上级别发展沟和稳定沟的自动提取,并利用沟底线对提取结果进行修正。对提取结果进行精度分析,其中龙嘉镇精度高于西营城镇,其侵蚀沟提取的总体精度分别为77.95%和73.60%,表明了地形特点对提取精度有影响。(6)基于高分一号16米分辨率影像和DEM派生的地形数据,设计了一种面向大区域黑土样区的侵蚀沟自动提取的方法。该方法同样基于面向对象分析方法和随机森林分类模型,但在数据上融合了遥感影像、坡度数据、汇水累积量数据等。基于此方法,实现了吉林省黑土区大型稳定沟的自动提取,侵蚀沟的提取总体精度为73.78%。(7)龙嘉镇样区提取的侵蚀沟总共4124条,分布相对比较均匀,大型侵蚀沟主要分布在东南部和西北部;西营城镇样区主要为丘陵地带,提取的侵蚀沟比龙嘉镇样区多,共有4812条,特别是中东部山地,侵蚀沟结构更加完整。大区域样区提取的稳定沟共有59024条,在中西部的丘陵地带分布较为密集。

论文目录

• 摘要
• abstract
• 第1章 绪论
•   1.1 选题背景和意义
•   1.2 国内外研究现状
•     1.2.1 国外研究现状
•     1.2.2 国内研究现状
•   1.3 研究目标与内容
•   1.4 研究方法与技术路线
•     1.4.1 研究方法
•     1.4.2 技术路线
•   1.5 论文组织结构
• 第2章 侵蚀沟概念和发育机理
•   2.1 基本概念
•   2.2 发育机理
•     2.2.1 人为因素
•     2.2.2 自然因素
•   2.3 吉林省黑土区侵蚀沟特征
•   2.4 研究对象确定
•   2.5 小结
• 第3章 研究区概况和实验数据
•   3.1 研究区概况
•     3.1.1 吉林省黑土区自然概况
•     3.1.2 研究样区选择
•   3.2 实验数据
•     3.2.1 数据源介绍
•     3.2.2 数据预处理
•   3.3 小结
• 第4章 基于高分一号2米分辨率影像和沟底线的小区域侵蚀沟自动提取方法
•   4.1 总体设计
•   4.2 方法理论
•     4.2.1 面向对象分析方法
•     4.2.2 随机森林算法
•   4.3 融合沟底线和影像特征的侵蚀沟自动提取方向
•     4.3.1 基于面向对象的侵蚀沟最优分割尺度获取方法
•     4.3.2 随机森林的特征空间优化
•     4.3.3 基于沟底线信息的结果修正
•   4.4 实验结果分析
•     4.4.1 最优分割尺度结果
•     4.4.2 随机森林特征空间优化结果
•     4.4.3 自动修正结果
•     4.4.4 精度分析
•     4.4.5 侵蚀沟分布讨论
•   4.5 小结
• 第5章 基于高分一号16米分辨率影像和地形数据融合的大区域侵蚀沟自动提取方法
•   5.1 总体设计
•   5.2 融合地形特征和影像特征的侵蚀沟自动提取方法
•     5.2.1 影像最优分割尺度获取
•     5.2.2 融合影像特征和地形特征的特征空间优化
•   5.3 实验结果分析
•     5.3.1 最优分割尺度结果
•     5.3.2 随机森林特征空间优化结果
•     5.3.3 自动提取结果后处理方法讨论
•     5.3.4 精度分析
•     5.3.5 侵蚀沟分布讨论
•   5.4 小结
• 第6章 结论与展望
•   6.1 研究结论
•   6.2 研究不足与展望
• 参考文献
• 作者简介及在学期间所取得的科研成果
• 致谢

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 詹国旗

导师: 杨国东

关键词: 黑土区,侵蚀沟,高分一号,面向对象,随机森林

来源: 吉林大学

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 自然地理学和测绘学

单位: 吉林大学

分类号: P237

总页数: 80

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