基于ICA和自适应最小距离分类法的湿地信息提取研究

【摘要】湿地是一种处于陆地与水体间的过渡生态系统,与森林、海洋生态系统有着同样重要的地位。湿地资源的可持续利用与保护是地球科学的重要内容,但是由于各种因素影响,湿地资源并没有得到有效保护。所以,对湿地开展探索性研究,显得尤为重要。随着遥感技术的飞速发展,利用遥感技术对湿地资源进行监测成为被广泛应用的技术手段,其中信息提取是湿地遥感研究的基础,具有举足轻重的地位。传统的湿地信息提取方法主要有人工目视解译、监督分类、非监督分类等,但传统方法有着速度慢、精度差、过程繁复等缺点。对传统信息提取方法进行改进与新方法的探索,成为近年湿地遥感研究的热点。本研究以西洞庭湖区作为主要研究区,以Landsat-TM和SPOT-5中高分辨率遥感影像为数据源,对所采用的数据源影像进行预处理与最佳波段组合分析,找到适用于Landsat-TM与SPOT-5影像湿地分类的最佳波段组合；然后将ICA(独立分量分析)技术引入湿地信息提取,结合自适应最小距离分类法,对湿地进行分类,并评价分类效果。旨在完善湿地信息提取算法体系,为今后湿地遥感研究提供依据,为洞庭湖湿地研究提供科学、准确与合理的方法支持。主要研究结果如下：(1)最佳波段组合分析研究针对湿地信息精细提取要求,快速、准确识别不同典型湿地类型,往往需要对影像波段、影像特征、地物光谱特性等进行深入分析。研究将光谱特征分析与基于信息量的评价综合起来,旨在找到适用于湿地信息提取的Landsat-TM、SPOT-5影像的最佳波段组合。研究确定了Landsat-TM影像最佳波段组合为RGB=453,SPOT-5影像最佳波段组合为RGB=412。(2)独立分量分析研究对Landsat-TM、SPOT-5影像进行PCA(主成分分析)与ICA处理,对得到的结果进行信息量评价,探讨PCA与ICA处理是否造成了图像损失；此外,对PCA与ICA处理结果进行最小距离分类,并作出精度评价。通过实验得出：PCA与ICA处理过程没有减少图像信息量,不会造成图像信息损失,不会影响典型湿地类型的目视判读；PCA与ICA处理,都可以增加洞庭湖典型湿地类型的可分性,且ICA效果明显优于PCA,充分验证了ICA基于高阶统计信息,不但能去除波段之间的相关性,而且可以得到分量之间相互独立的特性,增强不同地类的可分离性,能有效去除相关性对遥感图像分类的负面影响,提高湿地信息提取精度。(3)FastICA算法的改进对Landsat-TM与SPOT-5影像进行FastICA与M-FastICA算法处理,统计两种算法的计算量,探索改进算法是否提高了ICA处理过程的效率；对经过两种算法处理后的结果影像,进行最小距离分类,并作出精度检验,探索改进算法是否影响了湿地信息提取精度。通过实验得出：应用M-FastICA算法后的湿地分类精度较原算法基本相同,满足实验要求,且其算法收敛性大为改善,速度提升显著。充分说明M-FastICA算法可以提高独立分量分析在湿地分类上的有效性。(4)自适应最小距离分类研究对Landsat-TM与SPOT-5影像进行最小距离分类、最大似然分类与自使用最小距离分类,对结果进行精度评价,得出：Landsat-TM影像最大似然分类比最小距离分类总体精度降低0.87个百分点,kappa系数降低0.0097,自适应最小距离分类相比最小距离分类总体精度提高3.48%,kappa系数提高0.0410;SPOT-5影像最大似然分类比最小距离分类总体精度降低1.74%,kappa系数降低0.0200,自适应最小距离分类相比最小距离分类总体精度提高3.47个百分点,kappa系数提高0.0203。充分说明：在湿地分类上,最小距离分类要优于最大似然分类,但优势并不明显,自适应最小距离分类要优于其他两种分类方法,且分类精度提高明显。
【作者】东启亮；
【导师】林辉；
【作者基本信息】中南林业科技大学，森林经理学，2014，硕士
【关键词】湿地；遥感；独立分量分析；自适应最小距离；西洞庭湖；

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