基于高分遥感影像的灾害目标自动分类技术研究.pdf

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3、倍？梦＇？嗔義Ｉ－：．：：Ｖ．．．廷苟域＾譲Ｗ；完扛ＶＩ；ｉ分类号密级中国地质大学（北京）硕士学位论文基于高分遥感影像的灾害目标自动分类技术研究学号：2004130029研究生：程希萌专业：地图制图学与地理信息工程研究方向：空间数据分布式计算理论与技术指导教师：邢廷炎副教授，沈占锋研究员2016年5月ADissertationSubmittedtoChinaUniversityofGeosciencesforMasterDegreeTHESTUDYOFDISASTERTARGETA

4、UTOMATICCLASSIFICATIONBASEDONHIGH-RESOLUTIONREMOTESENSINGIMAGESMasterCandidate:ChengXimengMajor:CartographyandGeographicInformationEngineeringStudyOrientation:SpatialDataDistributedComputationTheoryandTechnologyDissertationSupervisor:Prof.XingTingyanProf.ShenZhanfeng

5、ChinaUniversityofGeosciences(Beijing)II摘要我国幅员辽阔，是自然灾害多发国家，灾害的发生给国家和人民造成了重大损失。遥感技术能够对灾区进行大面积同步观测，所得数据客观真实且具有时效性，可以很好的应用到灾情评估及灾后救援过程中。在灾后通过遥感影像分类技术快速提取灾害目标，并对救援工作进行指导，将有效提高救援效率，减少人员伤亡及财产损失。利用传统的目视解译方式进行影像分类，其解译速度较慢，不能满足灾害发生后快速获得分类信息产品的需求。随着科技的发展，越来越多具有高空间分辨率和高时间分辨率的遥感影

6、像可供应用，结合灾情评估应用需求，本研究基于高分辨率影像数据，以灾害目标特征库为基础，实现灾害目标自动分类，最终为灾情快速评估应用服务。本文的研究内容主要包括：（1）灾害目标特征库的研究。基于不同自然灾害特点以及灾情评估应用需求，建立了自然灾害分类体系（地物分类类别），并依此设计了面向灾情评估应用的灾害目标特征库，以便有效存储历史灾害信息，使其可以作为先验知识更好的服务于灾情评估及灾后救援过程。详细论述了灾害目标特征库的总体框架以及具体的物理结构，同时分析研究了特征信息的提取过程。（2）样本自动选择算法的研究。基于灾害目标特征库

7、结构，提出了一种样本自动选择算法，其包含样本初选及样本修正两个环节。详细研究了算法的实现流程，并对时空临近规则以及遥感影像变化检测技术、地物波谱特征等进行分析，同时通过实验对样本自动选择算法进行了验证，证明其可以有效提高分类效率。（3）特征优选及分类算法的研究。在实现样本自动选择的基础上，重点对mRMR特征优选算法进行研究，结合mRMR算法的基本原理，采用3种计算方法实现mRMR特征优选流程，并利用C5.0决策树及K近邻两种监督分类算法基于特征优选结果进行影像分类实验，同时将主成分分析方法与mRMR特征优选算法进行对比。通过实验

8、证明了mRMR算法对影像分类过程的优化效果。（4）灾情快速评估模型的建立与应用示范。基于论文对灾害目标自动分类技术的研究分析，在文章的最后以地震灾害为例进行灾情评估应用示范。结合地震灾害的特点，研究并建立了地震灾情快速评估模型，同时利用云南鲁甸地震灾后无人机影像