| 【中文题名】 | 基于单时相遥感影像与GIS的土地利用变化检测方法研究 |
| 【英文题名】 | Research on Land Use Change Detection Method Based on the Single-temporal RS Imagery and GIS Technology |
| 【学科专业】 | 摄影测量与遥感 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2006-11-9 |
| 【中关键词】 | 单时相,GIS,变化检测,影像特征信息,结构信息, |
| 【英关键词】 | Single Band,GIS,Change Detection,Image Character Information,Structure Information, |
| 【分类导航】 | 天文学、地球科学>测绘学>一般性问题>测绘数据库与信息系统>> |
| 【论文摘要】 | 人口多，耕地少，耕地后备不足是我国的基本国情。加强土地管理，切实保护耕地是我国的治国之策。每年国家都要对土地利用数据进行更新，但是传统的土地利用数据更新方法的劳动强度大，费用高，更新速度慢且人为干扰大，已经制约着国土资源的信息化与科学化管理。航空摄影技术的发展和高分辨率卫星数据的商用化使得快速有效地更新土地利用基础图件成为可能。利用遥感技术进行土地利用基础图件更新已经成为国内外土地利用与覆盖变化领域(LUCC)一个新型的研究方向。本文在分析了各种常用的变化信息检测方法的基础上，提出并实现了一种基于图斑结构信息和影像特征信息一体化的变化信息检测方法，并通过实验得以验证。
本文首先论述了图件更新对遥感数据源的要求，接着论述了整个更新的流程，并阐述了常用变化检测方法的基本原理，对他们各自的优缺点进行了分析。结果为，不存在一般意义上的最佳变化检测方法，要根据具体的应用目的和数据源情况进行选择。
遥感与地理信息系统的集成变化检测分析是变化检测技术发展的方向之一，顺应这一研究趋势，本文重点介绍了两种基于遥感和GIS变化检测方法：基于图斑单元影像特征信息的变化检测方法和基于图斑单元影像特征信... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
3-4 |
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ABSTRACT |
4-5 |
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目录 |
5-7 |
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1. 引言 |
7-13 |
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1.1 研究意义 |
7-8 |
|
1.2 国外研究现状 |
8-9 |
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1.2.1 国外研究应用 |
8-9 |
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1.2.2 国外学者的研究 |
9 |
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1.3 国内应用现状 |
9-11 |
|
1.3.1 国内研究应用 |
9-10 |
|
1.3.2 国内学者的研究 |
10-11 |
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1.4 本文的研究目标、研究内容以及组织方式 |
11-13 |
|
2. 基础图件更新对遥感数据源的要求 |
13-16 |
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2.1 1:1万土地利用图对遥感数据源的要求 |
13-14 |
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2.1.1 卫星影像数据源的选取 |
13-14 |
|
2.1.2 航空数据源的选取 |
14 |
|
2.2 数据源情况 |
14 |
|
2.3 数据源特点及其应用能力 |
14-16 |
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3. 土地利用图件变化检测方法与分析 |
16-24 |
|
3.1 变化检测的概念 |
16-17 |
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3.2 土地利用基础图件更新的一般步骤 |
17-19 |
|
3.2.1 遥感数据源的选择 |
17 |
|
3.2.2 数据的预处理 |
17-18 |
|
3.2.3 变化检测 |
18 |
|
3.2.4 变化更新 |
18-19 |
|
3.3 常用遥感图像变化检测方法与分析 |
19-24 |
|
3.3.1 代数运算方法 |
19-21 |
|
3.3.2 变换类方法 |
21-22 |
|
3.3.3 分类方法 |
22-23 |
|
3.3.4 遥感图像与GIS集成的方法 |
23 |
|
3.3.5 变化检测方法分析 |
23-24 |
|
4. 基于图斑单元影像特征信息的变化信息检测方法 |
24-36 |
|
4.1 基本原理 |
24 |
|
4.2 基本流程 |
24-25 |
|
4.3 关键技术 |
25-30 |
|
4.3.1 确定图斑单元影像特征信息 |
25-26 |
|
4.3.2 图斑单元影像特征信息的获取 |
26-27 |
|
4.3.3 构造判别规则 |
27-28 |
|
4.3.4 变化图斑自动检测 |
28-29 |
|
4.3.5 变化图斑的地物类别识别 |
29-30 |
|
4.4 实验与结果分析 |
30-36 |
|
4.4.1 实验数据 |
30-34 |
|
4.4.2 实验与结果分析 |
34-36 |
|
5 基于图斑单元影像特征信息和结构信息一体化的变化信息检测方法 |
36-53 |
|
5.1 方法简介 |
36 |
|
5.2 基本原理 |
36-37 |
|
5.3 基本流程 |
37-39 |
|
5.4 关键技术 |
39-49 |
|
5.4.1 图斑单元影像特征信息和结构信息的确定 |
39-40 |
|
5.4.2 图斑单元特征信息的获取 |
40-41 |
|
5.4.3 图斑单元内点的确定 |
41-42 |
|
5.4.4 匹配特征组的确定 |
42-43 |
|
5.4.5 利用A特征组方法进行匹配 |
43 |
|
5.4.6 利用B特征组进行匹配 |
43-44 |
|
5.4.7 影像上匹配图斑的提取方法 |
44-49 |
|
5.5 实验与结果分析 |
49-53 |
|
5.5.1 实验数据 |
49-51 |
|
5.5.2 变化检测结果分析 |
51-53 |
|
6. 系统的设计与实现 |
53-58 |
|
6.1 系统简介 |
53 |
|
6.2 系统的数据组织 |
53-56 |
|
6.2.1 栅格数据组织 |
53 |
|
6.2.2 矢量数据组织 |
53-56 |
|
6.3 系统的构成和功能 |
56-58 |
|
6.3.1 系统的硬件配置 |
56 |
|
6.3.2 系统平台 |
56 |
|
6.3.3 系统功能 |
56-57 |
|
6.3.4 系统结构图 |
57-58 |
|
总结与展望 |
58-60 |
|
致谢 |
60-61 |
|
参考文献 |
61-65 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.365130 |
