基于高分遥感影像的城市土地利用类型面积提取研究

论文总字数：15976字

目 录

1.前言．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.1 研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.2 遥感图像处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.3 遥感图像处理内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.4 遥感图像处理方法分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

1.4.1 遥感图像光学处理方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

1.4.2 遥感图像数字处理方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.研究方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1 研究区概况．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2 技术路线．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.3 数据状况．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.4 分类器简介及其原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.4.1 非监督分类（K-means）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.4.2 监督分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.4.2.1 最小距离分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.4.2.2 马氏距离分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.4.2.3 最大似然分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.分类体系．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.1 确定分类体系．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.2 土地利用分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

4.实验流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

4.1 打开数据图像．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

4.2 选择感兴趣区．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

4.3 选择分类器进行分类．．．．．．.．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

4.4 分类后处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

4.4.1 更改类别颜色．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

4.4.2 Majority分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

4.4.3 聚类处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

4.4.4 过滤处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

5.精度分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

5.1 计算混淆矩阵．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

5.2 精度分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

6.面积提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

7.结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

参考文献．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

致谢．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

基于高分遥感影像的城市土地利用类型面积提取研究

吕鹏辉

, China

Abstract: This paper mainly studies the area extraction of urban land use types by using ENVI remote sensing image processing software. In Xuzhou yunlong park south region as the study area, the selection of 2006 Quickbird remote sensing image as the main data source, using the parallelepiped method, minimum distance method, markov distance method and maximum likelihood method for land use remote sensing image classification, through the analysis of the classification precision of four methods to explore the classification method of four optimal method of urban land use classification. Finally, the urban land use area is extracted by the classification result of the optimal method. The results show that the maximum likelihood method has the highest accuracy. Therefore, this classification method can effectively improve the accuracy and accuracy of urban land classification area extraction.

Keywords: Remote sensing; High-resolution remote sensing image; Precision analysis; Area of extracting

1、前言

1.1 研究目的与意义

随着城市化进程的加快，城市土地利用类型与早些年相比也发生了翻天覆地的变化，随着城市化进程的加快，受限我国庞大的人口总量，全国各地城市内各种负面现象越发严重，城市布局规划显得尤为重要。因此，及时掌控城市空间格局的变化和对土地利用类型进行动态监测变得很有必要。而随着遥感平台突飞猛进的进步与发展，与此相关的技术也渐渐被运用于各个领域，取得了不错的成绩。将遥感技术与土地利用变化监测相融合，是当下最为典型的研究手段，从土地利用变化的角度来分析，它具有极大的现实意义。从二十世纪七十年代起，卫星遥感技术的使用已备受全球关注，第一颗人造卫星的发射就是以此技术为主导力量实现预期目的的。就此。覆盖类型相关的变化调查适时更新，新的篇章就此出现^［1］。受国外遥感技术发展运用与自身城市化进程的推进的影响，中国也开始将遥感技术应用于土地利用/覆盖类型调查中，何磊^［2］选择特定标准的数据，专业典型的技术方法，再融入DEM及相关辅助分析，研究了土地的二级分类，为土地利用与环境的规划管理创造良好的条件。SPOT5具备多光谱及高分辨率，采用Rs处理、GIS空间分析等，在实地考察中获得实践经验，搜寻经济自然地理数据为辅助参考，针对番禺区土地的利用进行二级分类；林培等^［3］最终研究实现的是5级土地利用分类，将现状与资源背景相结合，采用以遥感信息为主体的迭加模式进行研究，最终实现了多源信息的复合分类且构建了制图系统。郭力娜等^[4]主要从监督分类的角度进行分析，总共采用了四种典型的分类器。是图像与数据的结合，从平行六面体，到最小距离及马氏距离，以及最大似然法。首先对土地进行初分类，再从中选择精度较高的，建立光谱曲线，采用决策分类的模式，实现对剩余土地的再分；Duro 等研究的主体方向有所不同，主要是针对农业景观进行分类，采用多种方式进行，并对比最终的结果。决策树、随机森林、支持向量机等都是这一过程中的典型方法，最终的结果表明，前两者对于农业景观分类能发挥有效作用^［5］; 任传帅等主要研究的是面向对象分类方法对芒果林地所发挥的作用。将FVC和SLOPE与此方法相结合，最终得到结论，多种方法结合最终芒果林地的生产者精度比最大似然法、未融入FVC、SLOPE前更优^［6］。

本研究选取徐州云龙湖南岸地区作为研究区，利用Quickbird 高分遥感影像，采用监督分类与非监督分类的分类方法，通过对提取结果各项数据的分析，建立分类的最优方法，进而开展城市土地利用分类面积提取研究。以此来为中国城市各类别用地面积提取提供借鉴。

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