中分辨率遥感数据面向对象分类的影响要素研究

《中分辨率遥感数据面向对象分类的影响要素研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、博士学位论文中分辨率遥感数据面向对象分类的影响要素研究作者姓名：尚明指导教师:王世新研究员中国科学院遥感与数字地球研究所周艺研究员中国科学院遥感与数字地球研究所学位类别:理学博士学科专业:地图学与地理信息系统培养单位:中国科学院遥感与数字地球研究所2018年5月Researchoninfluencefactorsofobject-basedclassificationofmediumresolutionremotesensingdataAdissertationsubmittedtoUniversityofChineseAcademyofSciences

2、inpartialfulfillmentoftherequirementforthedegreeofDoctorofPhilosophyinCartgraphyandGeographyInformationSystemByShangMingSupervisor:ProfessorWangShixinProfessorZhouYiInstituteofRemoteSensingandDigitalEarthMay2018中国科学院大学研究生学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文是本人在导师的指导下独立进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经

3、注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人和集体，均已在文中以明确方式标明或致谢。作者签名：日期：中国科学院大学学位论文授权使用声明本人完全了解并同意遵守中国科学院有关保存和使用学位论文的规定，即中国科学院有权保留送交学位论文的副本，允许该论文被查阅，可以按照学术研究公开原则和保护知识产权的原则公布该论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存、汇编本学位论文。涉密及延迟公开的学位论文在解密或延迟期后适用本声明。作者签名：导师签名：日期：日期：摘要摘要随着各种传感器以

4、及遥感平台的发展，可获得的遥感数据日益增多，其应用范围也越来越广。作为遥感图像应用的基础，遥感图像分类具有十分重要的意义。目前，面向对象的方法是遥感图像分类的一种重要研究方向，很多研究发现该方法优于传统的基于像元的方法。针对该方法大部分研究基于高分辨率影像以及缺乏对影响面向对象分类的要素进行全面分析的现状。本文在选择合适的分类系统前提下，对多种中分辨率遥感数据在面向对象分类中的影响要素进行了全面分析。主要工作和成果如下：1、在易康软件的基础上，建立了在不同要素设置下分类结果及精度评价同时完成的规则集。并在此基础上对Landsat8-OLI数据、Lands

5、at5-TM数据以及高分一号数据面向对象分类进行了分析。2、针对Landsat8-OLI数据的分析结果表明：（1）光谱特征、几何特征和纹理特征对分类的贡献率依次为71.4%、11.8%和16.8%。（2）样本数量为特征数量的2-3倍时即可达到稳定的分类精度。（3）从分割参数来看，最优尺度因子介于20-40；随着尺度增加，形状因子有减小的趋势，而紧致度没有明显的变化规律；另外，随着尺度的增加，分割出来的对象数量的最大值与最小值的比值介于7-11。（4）分类器中参数设置分析表明，决策树中最大树深的最优参数介于5-8-22之间；支持向量机中最优参数Gamma小

6、于10，C大于10；随机森林中最优参数Av介于1-4，Mtn介于30-100。此外，四种分类器分类精度顺序依次为支持向量机、随机森林、贝叶斯和决策树。3、针对Landsat5-TM数据，其面向对象分类研究结果表明：（1）光谱特征、几何特征和纹理特征对分类的贡献率依次为67.2%、11.5%和21.3%。（2）样本数量为特征数量的2-4倍时，分类结果即可达到稳定状态。（3）从分割参数来看，最优尺度因子介于4-6；形状和紧致度因子大部分小于0.5；此外，随着尺度的增加，分割出来的对象数量的最大值与最小值的比值存在明显的下降趋势。（4）分类器中参数设置分析表明

7、，决策树中最大树深的最优参数介于3-8之间；支持向-2量机中最优参数Gamma小于10，C大于10；随机森林中最优参数Av介于2-7，Mtn介于30-100。另外，四种分类器分类精度顺序依次为支持向量机、随机森林、贝叶斯和决策树。I中分辨率遥感数据面向对象分类的影响要素研究4、针对高分一号数据，其面向对象分类研究结果表明：（1）光谱特征、几何特征和纹理特征对分类的贡献率分别为65.5%、12.1%和22.4%。（2）当样本数量为特征数量的2-4倍时，分类结果趋于稳定。（3）从分割参数来看，最优尺度因子介于15-25；对于形状和紧致度因子，支持向量机、随机

8、森林和贝叶斯的形状因子大部分低于0.5，支持向量机和随机森林的紧致度因子大部分也