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时间:2020-03-16
《基于ICA和自适应最小距离分类法的湿地信息提取研究.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在应用文档-天天文库。
1、WetlandInformationExtractionBasedonICAandAdaptiveMinimumDistanceClassificationbyDongei—liangAthesissubmittedinpartialsatisfactionoftheRequirementsforthedegreeofMasterofAgriculture●1nForestManagement●1nCentralSouthUniversityofForestryandTechnology498ShaoshanSouthRoad,TianxinDi
2、strictChangshaHunan410004,RR.CHINASupervisorProfessorLINHuiMay,2014中南林业科技大学。㈣幽学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写的成果作品,也不包含为获得中南林业科技大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体,均己在文中以明确方式表明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。储躲《,声耖.支跌q年g艮1丐龟学
3、位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件或电子版,允许论文被查阅或借阅。本人授权中南林业科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于:1、保密口,在年解密后适用本授权书。2、不保密以(请您在以上相应方框打“√")作者虢尊毫耖翩虢作者签名:、宁,1眵衫∥导师签名:0口,妒年j-月加稗孵f山IV年j月驴摘要湿地是一种处于陆地与水体间的过渡生态系统,与森林、海洋生态系统有着同样重
4、要的地位。湿地资源的可持续利用与保护是地球科学的重要内容,但是由于各种因素影响,湿地资源并没有得到有效保护。所以,对湿地开展探索性研究,显得尤为重要。随着遥感技术的飞速发展,利用遥感技术对湿地资源进行监测成为被广泛应用的技术手段,其中信息提取是湿地遥感研究的基础,具有举足轻重的地位。传统的湿地信息提取方法主要有人工目视解译、监督分类、非监督分类等,但传统方法有着速度慢、精度差、过程繁复等缺点。对传统信息提取方法进行改进与新方法的探索,成为近年湿地遥感研究的热点。本研究以西洞庭湖区作为主要研究区,以Landsat-TM和SPOT-5中高分辨率遥感影
5、像为数据源,对所采用的数据源影像进行预处理与最佳波段组合分析,找到适用于Landsat.TM与SPOT-5影像湿地分类的最佳波段组合;然后将ICA(独立分量分析)技术引入湿地信息提取,结合自适应最小距离分类法,对湿地进行分类,并评价分类效果。旨在完善湿地信息提取算法体系,为今后湿地遥感研究提供依据,为洞庭湖湿地研究提供科学、准确与合理的方法支持。主要研究结果如下:(1)最佳波段组合分析研究针对湿地信息精细提取要求,快速、准确识别不同典型湿地类型,往往需要对影像波段、影像特征、地物光谱特性等进行深入分析。研究将光谱特征分析与基于信息量的评价综合起来
6、,旨在找到适用于湿地信息提取的Landsat.TM、SPOT-5影像的最佳波段组合。研究确定了Landsat.TM影像最佳波段组合为RGB=453,SPOT-5影像最佳波段组合为RGB=412。(2)独立分量分析研究对Landsat.TM、SPOT-5影像进行PCA(主成分分析)与ICA处理,对得到的结果进行信息量评价,探讨PCA与ICA处理是否造成了图像损失;此外,对PCA与ICA处理结果进行最小距离分类,并作出精度评价。通过实验得出:PCA与ICA处理过程没有减少图像信息量,不会造成图像信息损失,不会影响典型湿地类型的目视判读;PCA与ICA
7、处理,都可以增加洞庭湖典型湿地类型的可分性,且ICA效果明显优于PCA,充分验证了ICA基于高阶统计信息,不但能去除波段之间的相关性,而且可以得到分量之间相互独立的特性,增强不同地类的可分离性,能有效去除相关性对遥感图像分类的负面影响,提高湿地信息提取精度。(3)FastICA算法的改进对Landsat.TM与SPOT-5影像进行FastICA与M.FastICA算法处理,统计两种算法的计算量,探索改进算法是否提高了ICA处理过程的效率;对经过两种算法处理后的结果影像,进行最小距离分类,并作出精度检验,探索改进算法是否影响了湿地信息提取精度。通过
8、实验得出:应用M.FastICA算法后的湿地分类精度较原算法基本相同,满足实验要求,且其算法收敛性大为改善,速度提升显著。充分说明M.F
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