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《基于遙感影像多尺度分析技術(shù)的LUCC研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、維普資訊http://www.cqvip.com第2O卷第6期遙感技術(shù)與應(yīng)用o1．20No．62005年12月REMOTESENSINGTECHN0L0GYANDAPPLICAT10NDec．2005基于遙感影像多尺度分析技術(shù)的LUCC研究唐古拉，周萬村，馮文蘭，馬澤忠(1．中國科學(xué)院成都山地災(zāi)害與環(huán)境研究所，四川成都610041；2．中國科學(xué)院研究生院，北京100039)摘要：基于遙感和地理信息系統(tǒng)技術(shù)研究土地利用／覆被變化(LUCC)是目前普遍采用的方法，其中研究區(qū)不同時期遙感影像土地利用／覆被信息的獲取是研究的關(guān)鍵，
2、而傳統(tǒng)的單一尺度的信息自動提取方式很難滿足高精度LUCC研究的需要。為此，提出了以多尺度分析技術(shù)來提取土地利用／覆被信息的方法，并以江津市的LUCC研究為例，顯示出這種方法的優(yōu)越性。關(guān)鍵詞：尺度；像元合并；網(wǎng)絡(luò)模型；LUCC中圖分類號：TP75文獻標識碼：A文章編號：1004—0323(2005)06—0581—051引言2土地利用／覆被影像的尺度效應(yīng)分析土地是人類賴以生存和發(fā)展的最基本的自然資源，是人類生存和發(fā)展的物質(zhì)基礎(chǔ)。土地利用和土地對影像分析來說尺度是一個關(guān)鍵的概念，它決覆被牽涉到大量其它的陸地表層物質(zhì)循環(huán)與生命過
3、定研究目標是否存在及其存在的狀態(tài)。在不同的尺度下同一物體的影像表現(xiàn)形式不同。通常的尺度概程，因此LUCC研究越來越被認為是一個重要的研念包括空間尺度和時間尺度，本文所指的是空間尺究課題。國內(nèi)外對LUCC的研究已經(jīng)取得了大量的度。尺度不同于分辨率，分辨率表示影像一個像元所成果。其中大多采用基于遙感影像提取土地利用／覆代表的實際地物大小，而尺度表示信息提取的數(shù)量被信息的方法，遙感影像的信息提取又采用完全人等級。研究一幅遙感影像采用不同尺度而非分辨率，工提取和人機交互提取兩種途徑。完全人工信息提能夠容易地理解影像內(nèi)各目標對象之間
4、的相互關(guān)取依賴經(jīng)驗豐富的專業(yè)影像信息提取人員，并且速系。忽視遙感應(yīng)用中的尺度效應(yīng)，影像分析就難以獲度相當(dāng)慢，無法滿足當(dāng)前利用海量遙感數(shù)據(jù)開展區(qū)得精確成果。因此在不同尺度之間轉(zhuǎn)換影像信息是域乃至全國、全球LUCC研究的需要；而完全自動土地利用／覆被信息提取的重要方法。尺度轉(zhuǎn)換盡管信息提取由于諸多不確定因素的影響又往往達不到存在許多諸如重采樣等技術(shù)，但真正適合遙感數(shù)據(jù)解譯的精度要求。因此首先用監(jiān)督分類或非監(jiān)督分的方法并不多?；诋愘|(zhì)性最小原則的像元合并算法為影像多尺度分析提供了解決方案。該方法以不類等方法對遙感圖像進行自動提取
5、，再人工判讀糾同的尺度值進行影像像元合并后生成不同尺度影像錯，采用人機交互信息提取的方法，是當(dāng)今利用影像對象層，每個對象層的多邊形對象在空問尺度上有獲得土地利用／覆被信息研究IUCC的主要途徑。差異，但大尺度對象與小尺度對象一樣為原始像元但傳統(tǒng)的影像信息提取是基于像元或統(tǒng)計信號的。的合并圖斑，只是合并閾值大小不一樣。信息提取精度和效率不盡如人意，同時對同一影像圖1顯示了TM標準假彩色影像在3個不同尺數(shù)據(jù)也無法進行多尺度分析。土地利用／覆被類型的度上像元合并生成的圖斑和其矢量多邊形的疊加情多樣性及其差異性決定了單尺度的影像分
6、析不能滿況。由圖可見尺度大小不一樣，像元合并生成的圖斑足LUCC研究的需要。大小、數(shù)目以及矢量多邊形的屬性都有明顯的差別。收稿日期；2005—03—25；修訂日期：2005—09—27基金項目；國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863計劃)“糧食預(yù)警遙感輔助決策系統(tǒng)”(2003AA131051)，科技部國際合作重點項目“中國西部開發(fā)的生態(tài)研究綜合評價”(2OO1DFDF00O4)。作者簡介：唐古拉(1980一)，男，碩士，主要從事遙感技術(shù)和地理信息系統(tǒng)方面的研究。維普資訊http://www.cqvip.com582遙感技術(shù)與應(yīng)用第
7、20卷研究表明，當(dāng)像元合并尺度增大時，處于圖斑邊緣的零星居民地及區(qū)分林地密度等。在像元合并過程中混合像元數(shù)量增加，圖斑內(nèi)部的光譜差異性變大，適最關(guān)鍵的是理解多尺度這一概念，因為所有數(shù)據(jù)都臺于提取影像內(nèi)面積較大的同類地物，如整個城市來自處于同一地理參考下同一空間分辨率的影像效區(qū)域、林地范圍等，反之則圖斑邊緣處的混合像元數(shù)據(jù)。對土地利用／覆被信息提取而言，決定究竟哪種量減少，圖斑內(nèi)部的光譜差異性減?。m合提取影像尺度適合提取哪些類型是一個難點，同時也跟內(nèi)面積較小的地類或區(qū)分大類+如城市內(nèi)部的街道、IUCC研究需要達到的具體目標
8、直接相關(guān)。圖1TM標準很彩色影像的多尺度分析類似像元臺并而成的有意義的對象，而非單個像元，3遙感影像多尺度分析技術(shù)由此提高了信息提取的效率。3．1基于異質(zhì)性最小原則的像元合并算法3．2多層次對象網(wǎng)絡(luò)模型實現(xiàn)尺度內(nèi)對象信息的圖像上由于某種地物的連片分布會形成很多大傳遞大小小的光譜均一區(qū)域。這些區(qū)域內(nèi)的眾多
