面向对象分类方法在矿区地物信息提取中的应用研究——以山西平朔露天煤矿为例

摘要

随着计算机和空间技术的发展，利用遥感技术具有的宏观性、周期性、客观性、时空变化多层性等优势,对煤矿区域开采情况及周围环境变化情况进行动态监测，从而实现矿区合理开采和环境保护具有重要意义。现在遥感影像数据源越来越丰富，分辨率越来越高，与中、低分辨率的遥感影像相比，高分辨率遥感影像具有更加丰富的几何特征信息和纹理信息。传统的遥感影像信息提取技术是在基于像元光谱信息分析的基础上，对于高空间分辨率影像中地物的形状、纹理、结构等空间信息利用很少，而面向对象信息提取技术可以很好利用高空间分辨率影像的特点来对地物信息的提取。
　　本文以山西省平朔露天煤矿为例对露天开采区域开发情况进行遥感信息获取。利用中巴资源卫星CBERS-02B卫星CCD传感器得到的多光谱遥感影像和HR传感器得到的高分辨率遥感影像为数据源。具体工作：对遥感影像做几何校正、裁剪等预处理，采用IHS、Brovey、Gram-Schmidt等融合方法对CCD影像和HR影像进行融合处理。通过均值、相关系数、偏差指数等参数对上述融合方法比较分析，本文选用Gram-Schmidt融合图像做后续处理。然后利用面向对象分类软件eCognition将融合图像进行多尺度分割建立分割等级，通过对不同分割尺度的分割结果进行比较，最终将道路、房子、矿区开采面的分割尺度定为45、90、190，而后对具体分类地物进行光谱、空间等特征的选取，采用模糊分类中的隶属度函数分类方法，将地物分为植被、道路、矿区建筑等六类。最后对分类结果采用生产者精度、用户精度、总体精度和Kappa系数4个参数进行精度评价，总体精度和Kappa系数分别达到了88.03％和0.88。
　　实验结果表明，本文所采用的研究方法，在对矿区的高分辨率影像进行地物信息提取时，分类精度较高。研究方法和遥感信息提取技术能够很好地满足矿山开采变化的调查需求。

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1 绪论

1.1选题背景及研究意义

1.2 遥感技术在矿山环境监测中的优势

1.3国内外研究现状

1.4 主要研究内容及技术路线

1.5 论文结构

2 研究区域矿产资源开发环境问题

2.1研究区域概况

2.2 矿区生态环境状况

3 研究区域遥感图像处理

3.1 数据源选择

3.2 遥感图像预处理

3.3 图像融合处理

4 面向对象的遥感影像分类

4.1 多尺度分割

4.2 模糊分类技术

5 研究区域面向对象分类及精度评价

5.1区域数据面向对象分类

5.2 分类结果精度评价

6 总结与展望

6.1 总结

6.2 不足与展望

参考文献

致谢

攻读硕士期间发表的论文