畢業(yè)論文--基于遙感影像的土地利用現(xiàn)狀分類方法研究

1、<p>　　基于遙感影像的土地利用現(xiàn)狀分類方法研究</p><p>　　姓名：熊枝艷 學號：20095084058</p><p>　　學院：城市與環(huán)境科學學院 專業(yè):地理信息系統(tǒng)</p><p>　　指導老師：施新程 職稱：教授</p><p>　　摘 要：遙感技術已經(jīng)成

2、為土地利用信息來源的主要手段，分類方法研究在其中占有重要的地位，分類方法的優(yōu)劣直接關系著分類的精度。本文在傳統(tǒng)的遙感分類技術的基礎上，結合當今遙感影像分類技術領域內(nèi)的一些新進展和應用, 對土地利用分類技術做出較為全面的闡述。</p><p>　　關鍵詞：遙感影像；土地利用；分類方法；</p><p>　　Study of Classification Methods of Land Use

3、</p><p>　　Based on Remote Sensing Technology</p><p>　　Abstract: Technology of Remote sensing has become the principal means of land use information sources,classification method research occupie

4、s an important position in the field,advantages and disadvantages of classification method are directly related to the accuracy of classification. Based on the development and application in the area of the remote sensin

5、g image classification technology nowadays, the new technology methods of the land cover classificationare discussed completely in this arti</p><p>　　Key Words: remote sensing image;classification method ; l

6、and use</p><p><b>　　引言</b></p><p>　　土地分類是根據(jù)土地性狀、地域和用途等方面存在的差異性, 按照一定的規(guī)律, 將土地歸并成若干不同類別，為土地管理和調(diào)控提供基本信息。土地利用分類是人們對土地資源認識的表現(xiàn), 科學嚴謹?shù)耐恋乩矛F(xiàn)狀分類關系到土地資源的合理、可持續(xù)利用, 關系到土地利用類型結構的優(yōu)化以及土地資源社會經(jīng)濟生態(tài)效益的

7、綜合發(fā)揮[1]。隨著遙感平臺的多樣化和圖像分辨率的提高，以及計算機技術的迅速發(fā)展，遙感技術已成為土地資源利用研究的重要手段。因而通過遙感圖像處理、解譯分類提取土地利用信息已成為土地利用研究必不可少的一步。遙感影像土地利用分類是指遙感影像中的像元根據(jù)其在不同波段的光譜亮度、空間結構特征或其它信息，按照某種規(guī)則或算法進行的土地利用的分類。本文基于遙感機助分類技術來闡述了幾種不同的土地利用的分類方法。</p><p>

8、　　1 土地利用的分類概述</p><p>　　在遙感技術的研究中, 通過遙感影像判讀識別各種地物是遙感技術發(fā)展的1個重要環(huán)節(jié)無論是專題信息的提取, 動態(tài)變化的監(jiān)測, 還是專題地圖的制作, 或是遙感數(shù)據(jù)庫的建立等都離不開遙感圖像的分類。圖像分類的過程, 實際上就是將圖像中的每個像元點或每一塊區(qū)域劃分到若干類別中的一類, 或若干專題要素中的一種。分類的結果是將圖像空間劃分為若干子區(qū)域, 每個子區(qū)域代表一種實際地物[

9、2]。</p><p>　　遙感影像的計算機分類方法有2種, 統(tǒng)計模式方法和句法模式方法。常見的分類方法一般為統(tǒng)計識別模式, 如最大似然法、K2最近判別法等。近年來發(fā)展的分類新方法則多采用句法方法, 這類方法有人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法、模糊數(shù)學方法、專家系統(tǒng)法和決策樹分類法等。</p><p>　　遙感圖像的統(tǒng)計分類又分為2種： 非監(jiān)督分類和監(jiān)督分類。非監(jiān)督分類是對于遙感圖像地物的屬性不具有先驗知

10、識， 僅僅依靠不同的光譜數(shù)據(jù)組合在統(tǒng)計上的差別來進行分類, 然后再對已經(jīng)分出的各類地物的屬性進行確認的過程；監(jiān)督分類是基于對遙感圖像上樣本區(qū)內(nèi)的地物的類別已有一定的先驗知識，即已經(jīng)知道它所對應的地物類別，因而可以利用這些樣本的類別特征作為依據(jù), 從而判斷非樣本數(shù)據(jù)的類別[3]。</p><p>　　2 土地利用的機助分類方法</p><p>　　眾所周知,一幅遙感數(shù)字圖像相應為一光譜數(shù)字矩

11、陣,其行列交點為圖像元素或稱像素(像點、像元) 。對這些像元及其灰階表現(xiàn)出的紋理特征,采用不同的分類決策進行分類識別,最終實現(xiàn)地物的分類和提取土地利用與土地覆蓋信息。一個理想的分類決策應該符合如下標準: ①精確； ②可重復使用；③嚴謹(對細微變化不敏感) 且能完全開發(fā)出數(shù)據(jù)內(nèi)涵；④可整體運用于整個目標區(qū)域；⑤客觀(不依賴于分析者的決定)[4]。但這些標準往往很難滿足。大多數(shù)分類器是基于光譜信息的統(tǒng)計模式進行分類識別的, 如聚類分析、決策

12、樹和相似性測度等，但一些后起的、融合有關分類類別知識的分類決策即基于知識或GIS 的分類器和多源遙感影像融合分類器也越來越重要。此外對土地資源這樣的遙感圖像進行分類，關鍵是要區(qū)分出土地覆被，所以通過動態(tài)監(jiān)測模型來識別植被類型從而確定土地類型也已成為研究的趨勢。</p><p>　　2.1 基于統(tǒng)計的分類決策</p><p>　　在土地利用與土地覆蓋變化(LUCC) 分類研究中,絕大多數(shù)基于

13、光譜信息統(tǒng)計模式的算法都采用了監(jiān)督和非監(jiān)督分類方法,即使人工神經(jīng)網(wǎng)絡分類算法,目前也屬于監(jiān)督分類方法范疇。監(jiān)督分類可以有效開發(fā)數(shù)據(jù)內(nèi)容,但需要太多信息可以決定地表信息的先驗概率以致一部分信息被忽略；非監(jiān)督分類雖是基于整個區(qū)域特征進行的且不需要先驗概率并具操作獨立性,但常常可能丟失特定的卻是相關的細節(jié)信息,進而限制了分類的客觀性。基于統(tǒng)計決策分類器的缺陷隨著分類方法而異,但大都因以下方面知識不能準確知道或在實際運用中不可能知道而受到影響[

14、5],即①區(qū)域光譜聚類的先驗知識(概率) ； ②相似空間分布以及土地分類和土地覆蓋目標光譜變化的先驗知識(概率) ；③多維光譜空間中光譜聚類以及它們分布的統(tǒng)計特征知識；④控制分類過程事先規(guī)定的參數(shù)等。</p><p>　　為克服上述分類的缺點, 基于視覺神經(jīng)理論的人工神經(jīng)網(wǎng)絡分類、基于邏輯推理的符號知識分類以及其他一些分類技術正得到深入的研究并日趨成熟。</p><p>　　2.1.1 人

15、工神經(jīng)網(wǎng)絡分類法</p><p>　　神經(jīng)網(wǎng)絡（ANN）用于遙感圖像分類的主要思想是把遙感圖像的特征作為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入信號, 神經(jīng)網(wǎng)絡按一定規(guī)則訓練后, 在輸出端即可對輸出信號進行分類。具有對信息的分布式存儲, 并行處理、自組織、自學習等特點, 通過許多具有簡單處理能力的神經(jīng)元的復合作用而具有復雜的非線性映射能力。ANN方法用于遙感圖像分類始于1988 年, 目前這種技術已得到較為廣泛和深入的應用, 從單一的BP

16、網(wǎng)絡發(fā)展到自組織網(wǎng)絡、徑向基函數(shù)網(wǎng)絡、自適應共振網(wǎng)絡等多種網(wǎng)絡。ANN 分類器是非參數(shù)型的, 有較好的容錯特性, 已有的研究都表明其分類精度要高于傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計的分類方法。</p><p>　　2.1.2 模糊分類法</p><p>　　遙感信息主要反映的是地球表層信息, 由于地球表層系統(tǒng)的復雜性和開放性, 地表信息是多維的、無限的, 遙感信息傳遞過程中的局限性以及遙感信息之間的復雜相關性

17、, 決定了遙感信息的分析結果具有不確定性和多解性[6], 這正是模糊分類成為遙感影像分類研究中一個重要趨勢的原因所在, 已有的很多研究都證明了模糊分類在分析混合像元、提高分類精度等方面具有較大優(yōu)勢。模糊分類是神經(jīng)網(wǎng)絡和概率論之外, 另一個功能強大、在土地利用遙感分類領域應用廣泛的軟分類器。模糊邏輯( fuzzy logic) 是模糊分類的理論基礎, 它是一個對不確定性進行定量陳述的多值邏輯體系( mult-i valued logic)

18、 , 其基本思想是用連續(xù)的數(shù)值范圍[ 0, 1] 取代非/ 是(1) 0即/ 否( 0) 0的布爾邏輯陳述( Boolean logic statement) , 0與1之間任何數(shù)值均可用以表示是與否之間的過渡狀態(tài)。由于避免了武斷的人為設定閾值或硬性邊界, 模糊邏輯能比二元語義的布爾邏輯更好地對真實世界進行描述。建立一個完整的模糊系統(tǒng)是實施模糊分類的前提, 這一系統(tǒng)包括三個主要基本環(huán)節(jié): 輸入變量的模糊</p><p

19、>　　2.1.3 支撐向量機分類方法( Suppor t Vector Machine)</p><p>　　支撐向量機( SVM) 是由Vapnik 提出的, 結構風險理論、二次優(yōu)化理論、核空間理論是SVM 的三大基礎理論[7] 。SVM 法不同于傳統(tǒng)統(tǒng)計方法和ANN 法, 它不是通過特征個數(shù)變少來控制模型的復雜性, 它提供了一個與問題維數(shù)無關的函數(shù)復雜性的有意義刻劃[8] , 用事先定義的非線性變換函數(shù)

20、集, 把向量映射到高維特征空間中, 按照支撐向量與決策曲面的空隙極大化的原則來產(chǎn)生最優(yōu)超平面, 然后再把高維特征空間的線性決策邊界映射到輸入空間的非線性決策邊界。C. Huang 等人認為SVM 是在高維數(shù)據(jù)分類上最好的機器學習算法, 而且可以在小樣本的情況下就獲得較高的準確率, 因為SVM 劃分邊界時依靠支撐向量, 而不是靠由大量數(shù)據(jù)獲得的統(tǒng)計特征[8]。</p><p>　　以上方法雖不依賴于光譜空間數(shù)據(jù)的先

21、驗知識而具有客觀性,并在一定程度上提高了分類精度,但是仍不具有普遍性。</p><p>　　2.2 基于知識和GIS的分類決策</p><p>　　基于知識和GIS的分類決策,是引入高層知識,并將有關類別的知識作用于分類設計的各個過程,以利于分類和提高分類精度。在土地利用現(xiàn)狀調(diào)查中,涉及到許多利于土地覆蓋與土地利用類型分類的知識。這些知識包括因不同的生長區(qū)域、不同的生長環(huán)境以及物種不同而表

22、現(xiàn)出的不同特征。充分考慮到并運用這些類別的知識能有效地提高分類精度。歸納起來有以下幾種情況：</p><p>　　(1) 基于植物生長特征的土地利用與土地覆蓋分類識別。利用不同季相的遙感圖像進行分類識別,利用植被指數(shù)如NDVI、GUI、WI、BI 等進行間接分類識別[9]；</p><p>　　(2) 基于其它知識的分類識別?；谶吘墮z測和基于區(qū)域分類的雙重信息基礎之上的三維場景[10]以

23、及建立在光譜和空間(知識) 規(guī)則上的圖像分類系統(tǒng)[11]；</p><p>　　(3) 基于句法結構的分類識別,如光譜知識和上下文信息相結合[12]以及使用語義網(wǎng)絡場景的結構分析自動解譯系統(tǒng)[13]；</p><p>　　(4) 基于GIS 的分類識別。GIS 可以數(shù)值化(量化) 的形式存儲大量的屬性信息和地形地貌拓撲信息。這些信息可以充分地應用到遙感圖像的分類決策中。坡度、方位、地勢,以

24、及高程對植被的分布有很大的影響,同時人文因素也越來越多地作用于土地利用與土地覆蓋變化[8 ,14],有效的利用這些量化信息能夠提高分類的精度[15 ,16]。</p><p>　　基于不同決策的分類方法,往往因強調(diào)不同的重點而側重于不同的先驗知識?；谥R和GIS的分類,因知識表達與量化存在一定的局限性,不能有效地融入分類識別決策之中而限制了其發(fā)展。</p><p>　　2.3 基于多元數(shù)

25、據(jù)融合的分類決策</p><p>　　多源信息融合就是把多種信息(遙感和非遙感數(shù)據(jù))按照一定的方式有機地組合成統(tǒng)一的信息模型。這類方法有基于知識的推理、信息融合、空間數(shù)據(jù)挖掘等。知識的推理方法可以利用現(xiàn)有的GIS數(shù)據(jù)和先驗知識,可以減少分類時遇到的“同物異譜”和“同譜異物”的現(xiàn)象[17] 。信息融合是利用多個遙感信息源所提供的反映所處環(huán)境或對象的不同特征信息之間的互補性和冗余性,采用有效的方法將它們?nèi)诤?彌補單一

26、信息源的缺陷。GIS作為輔助數(shù)據(jù)用于提高遙感圖像分類精度是近年常采用的方法。GIS可作為輔助數(shù)據(jù)用于訓練區(qū)的選擇、分類數(shù)據(jù)預分層及分類后處理,或作為附加波段用于分類的過程。例如, R. M. Prol - Ledesma將TM圖像和地形圖結合采用監(jiān)督分類方法對Mexico郊區(qū)的土地利用變化進行分類,分類精度達到82%[18] 。程昌秀在土地利用動態(tài)監(jiān)測中,將土地利用現(xiàn)狀的矢量數(shù)據(jù)與同年同地區(qū)的遙感影像做配準與疊加,對于少數(shù)地類不單一的圖

27、斑做局部邊界提取,使分割后輸入圖斑內(nèi)的地類單一,再以圖斑為單位提取整個圖斑的灰度特征、紋理特征和形態(tài)特征等多種判別指標,大大提高了影像的判別精度[19]。</p><p>　　但是,當分類器要求數(shù)據(jù)具有一定的統(tǒng)計特征時,而多數(shù)GIS數(shù)據(jù)作為輔助數(shù)據(jù)往往又不滿足統(tǒng)計分類所要求的統(tǒng)計特性。這樣附加“波段”方法就不合適。為解決這個問題,有不少研究者提出了知識驅動的遙感解譯,即將空間數(shù)據(jù)發(fā)掘和知識發(fā)現(xiàn)作用于GIS數(shù)據(jù)庫并

28、用于遙感分類?？臻g數(shù)據(jù)挖掘是從空間數(shù)據(jù)庫中提取用戶感興趣的空間模式與特征、空間與非空間數(shù)據(jù)的普遍關系及其它一些隱含在數(shù)據(jù)庫中的普遍的數(shù)據(jù)特征的過程[20] 。它主要是采用數(shù)據(jù)發(fā)掘技術從GIS數(shù)據(jù)庫和遙感圖像中發(fā)現(xiàn)知識,用于改善遙感圖像分類。這類方法可以利用已經(jīng)獲得的相關知識來改進或確定分類結果,但是需解決多種信息不一致時的問題。例如,游代安提出了從GIS空間數(shù)據(jù)庫中挖掘知識用以輔助遙感影像分類,以提高分類精度[21] 。邸凱昌等將該方法

29、用于北京地區(qū)SPOT多光譜圖像和GIS數(shù)據(jù)庫進行土地利用分類,能較好地解決同物異譜,異物同譜等問題,分類精度得到提高,并且能根據(jù)發(fā)現(xiàn)的知識進一步細分類,擴展了圖像分類的能力[20] 。</p><p>　　2.4 基于頻譜分析的分類決策</p><p>　　對土地資源分類時，地表植被的類型判斷尤為重要。而在植被信息中，歸一化植被指數(shù)(NDVI)隨著季節(jié)的變化，不同植被類型的NDVI 值發(fā)生

30、變化，而對同一區(qū)域，時間序列相同的植被，其NDVI 具有相似的變化曲線，因此可以考慮把NDVI 曲線看作是一個時間信號。根據(jù)Parseval 理論，對任一時間序列，其在時間領域的能量等同于其在頻率領域的能量[5]，因此可以通過變換將原始的時間序列從時間領域變換到頻率領域，然后用于土地覆被遙感圖像的分類。如鄭玉坤，宋楊等[22,23]用頻譜分析方法中的傅立葉變換對土地覆被遙感圖像的分類作了初步的研究?？傊?，基于頻譜分析的分類方法是一種結合

31、了地表生物信息的有效的分類方法，但由于該分類方法主要是基于NDVI 時序的變化特征來進行分類，因此在對諸如水體等NDVI 無明顯特征變化的地類無法進行識別，存在一定的缺陷。在應用過程中應輔以其他的分類方法。此外，在分類中受空間分辨率小、不同地物綠度變化曲線缺乏、考慮的因素不全面等原因也會造成分類精度相對較低。該方法目前應用還不普遍。</p><p>　　3 土地利用的分類精度評價</p><p

32、>　　在土地利用與土地覆蓋變化研究中,土地利用分類精度的評價不僅必要也十分重要。一方面可以有效地對分類器進行評價從而改造分類器,另一方面也是對遙感分類成果的最終評價,即對分類圖中錯誤的理解,全面評價分類圖的可靠性。精度評價一般基于下列準則[4]:</p><p>　　(1) 取樣設計必須經(jīng)濟有效;</p><p>　　(2) 分類規(guī)則必須嚴謹且定義完美;</p><

33、;p>　　(3) 評價精度程序具有統(tǒng)計定義上的嚴謹;</p><p>　　(4) 檢驗數(shù)據(jù)的精度也要進行評估;</p><p>　　(5) 評價分類精度的數(shù)據(jù)必須與用于分類的那些數(shù)據(jù)一樣具有相同的規(guī)范化的高質量。</p><p>　　分類精度一般采用矩陣、混淆矩陣表示,其它如誤差動態(tài)表示方式等也可采用。</p><p>　　4 土地利用

34、分類方法研究的趨勢和前景</p><p>　　隨著遙感技術的發(fā)展,結合人工智能技術和理論的發(fā)展,模糊數(shù)學的成熟應用以及計算機運算能力的大幅提高,基于光譜特征空間分析的非參數(shù)型技術分類方法逐步成熟?；谏窠?jīng)計算理論的遙感影像分類方法在國內(nèi)外很多專家都已經(jīng)做了大量的研究工作,人工神經(jīng)網(wǎng)絡已經(jīng)在遙感影像分類和信息提取等研究中得到了廣泛的應用,如土地覆蓋的分類問題、多時相動態(tài)地物的區(qū)分、基于多源空間數(shù)據(jù)的融合和分類、模糊

35、分類、融合先驗知識的遙感影像分類、影像結構信息提取等,這些應用在不同程度上都獲得了有實際意義的結果。但是,遙感影像數(shù)據(jù)類別多,含混度大,如何解決多類別分類識別并滿足一定的分類精度,是當前遙感影像研究中的一個關鍵問題。當前遙感影像分類的研究熱點主要包括: ①影像空間分布與結構信息的提?。?②基于知識庫和推理機的遙感影像分類； ③人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法； ④面向對象分類； ⑤分類結果的定量評價方法。隨著這些研究的進一步深入,遙感影像分類更加自動化

36、和智能化,分類精度將得到進一步提高。</p><p><b>　　5 結語</b></p><p>　　目前,遙感應用中使用較多的仍是傳統(tǒng)的分類方法。近年來,隨著遙感技術和計算機技術的不斷發(fā)展,專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊技術和數(shù)學形態(tài)學等一些原來實現(xiàn)困難的新方法也在遙感圖像分類中發(fā)揮作用,雖然這些新的方法比傳統(tǒng)的方法在分類精度上有明顯提高,可也存在一定的不足。為了進一步

37、提高分類精度,綜合利用各種信息進行遙感圖像分類勢在必行,同時這也是遙感應用科學家們一直探索的方向之一。</p><p><b>　　參考文獻</b></p><p>　　[1] 賈庭芳，尹琦，李勃等.利用遙感信息實現(xiàn)土地利用分類方法研究[J]．云南地質，2008，27（3）：383～389．</p><p>　　[2] 湯國安.遙感數(shù)字圖像處理

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