多源遙感圖像融合技術(shù)及土地荒漠化信息提取.pdf

1、隨著現(xiàn)代遙感技術(shù)的發(fā)展，各種對(duì)地觀測(cè)衛(wèi)星陸續(xù)成功升空，為我們?cè)丛床粩嗟靥峁┝瞬煌臻g分辨率、時(shí)間分辨率和光譜分辨率的遙感圖像。對(duì)多源圖像進(jìn)行處理，將它們所含的信息有機(jī)的、互補(bǔ)的結(jié)合起來(lái)，提高圖像判讀的可靠性，提高對(duì)圖像的解譯能力，提高數(shù)據(jù)分類(lèi)和目標(biāo)識(shí)別的有效性和準(zhǔn)確性，已經(jīng)日益成為現(xiàn)代遙感技術(shù)發(fā)展的需要和趨勢(shì)。多源遙感數(shù)據(jù)融合技術(shù)就是將不同類(lèi)型傳感器獲得的同一地區(qū)的數(shù)字圖像按照不同的需要進(jìn)行空間配準(zhǔn)后，再采用一定的符合要求的算法將各種數(shù)

2、字圖像的優(yōu)點(diǎn)或互補(bǔ)信息有機(jī)地結(jié)合起來(lái)而產(chǎn)生的新圖像的技術(shù)。多源遙感融合技術(shù)從融合對(duì)象的角度可以分為像素級(jí)融合、特征級(jí)融合和決策級(jí)融合三個(gè)融合層次。 多源遙感圖像融合技術(shù)對(duì)提高信息提取精度有很好的作用，融合了各遙感圖像的優(yōu)點(diǎn)。當(dāng)今全球都面臨的一個(gè)重要問(wèn)題便是土地荒漠化問(wèn)題，為了對(duì)其進(jìn)行有效、準(zhǔn)確的控制，借助遙感技術(shù)準(zhǔn)確定位便成為了遙感技術(shù)應(yīng)用的一個(gè)重要方面。本文便是以提高土地荒漠化地區(qū)分類(lèi)精度，更加準(zhǔn)確的提取荒漠化信息為目的，對(duì)多

3、源遙感圖像融合技術(shù)進(jìn)行了系統(tǒng)研究，力圖找到為土地荒漠化信息提取最為有效的融合算法。本研究選用陜西省橫山縣無(wú)定河流域作為研究對(duì)象，采用該地區(qū)的2002年9月23日的ETM多光譜圖像、2004年10月29日的SPOT5全色圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，具體工作主要體現(xiàn)在以下三方面： 1.采用主成分分析、乘積變換、比值法、基于直方圖匹配的色彩變換、基于主成分的小波變換以及基于色彩變換的小波變換等6種像素級(jí)融合方法對(duì)ETM+SPOT5進(jìn)行融合實(shí)驗(yàn)、信息

4、提取和精度評(píng)價(jià)。結(jié)果表明，主成分分析法是像素級(jí)融合層次上最有利于提高荒漠化信息提取的融合方法，對(duì)本研究區(qū)荒漠化信息提取精度提高了8.17％； 2.選取圖像的四種紋理特征：變異函數(shù)、熵、同質(zhì)性指數(shù)和相關(guān)系數(shù)，采用特征級(jí)融合方法進(jìn)行融合實(shí)驗(yàn)、信息提取和精度評(píng)價(jià)。實(shí)驗(yàn)表明，同質(zhì)性指數(shù)是最適用于提高荒漠化信息提取精度的紋理特征，對(duì)本研究區(qū)精度提高了1.81％； 3.通過(guò)對(duì)決策級(jí)融合技術(shù)方法的綜述，得出C4.5算法具有能夠?qū)B續(xù)數(shù)

5、據(jù)進(jìn)行離散化處理、可以處理具有缺少屬性值的訓(xùn)練樣本集、能夠?qū)Σ煌暾麛?shù)據(jù)進(jìn)行處理等優(yōu)點(diǎn)。本研究基于PCA和圖像紋理特征，針對(duì)研究地區(qū)特點(diǎn)提出了有效的荒漠化等級(jí)信息的分類(lèi)規(guī)則，采用C4.5算法建立了決策樹(shù)，運(yùn)行決策模型得出荒漠化等級(jí)分布信息。結(jié)果表明，基于PCA和圖像紋理特征的決策級(jí)分類(lèi)方法最有利于提高土地荒漠化信息的提取精度(提高了17.4％)。 本文創(chuàng)新點(diǎn)： 1.通過(guò)像素級(jí)融合、特征級(jí)融合和決策級(jí)融合三大融合技術(shù)層面的實(shí)