IKONOS信息提取的尺度效應研究.pdf

1、隨著遙感技術(shù)的發(fā)展和廣泛應用，遙感影像逐漸成為研究地理現(xiàn)象的主要數(shù)據(jù)源。遙感影像的一個最重要的基本屬性就是空間分辨率，即測量尺度。一方面，地理現(xiàn)象的本質(zhì)尺度變化決定了所獲取遙感數(shù)據(jù)的基本特征；另一方面，作為測量尺度的空間分辨率的變化可以在不同尺度上反映地表的性質(zhì)。由于地理現(xiàn)象大多是尺度依賴的，在某一尺度上人們觀察到的性質(zhì)，總結(jié)出的原理或規(guī)律，在另一尺度上可能依然有效，可能相似，也可能需要修正。 尺度的敏感性和變異性，使得尺度在遙

2、感信息提取中起到越來越重要的作用。在遙感應用中，對于同一研究對象由于研究人員所采用數(shù)據(jù)的空間尺度或分辨率大小不一，結(jié)論往往差別很大。尺度的變化制約著觀察、表示、分析和交換信息的詳細程度，因此在某一尺度狀態(tài)下描述某種現(xiàn)象及其變化的過程，必須了解該現(xiàn)象的變化特征是如何隨著尺度的變化而發(fā)生的。研究遙感信息提取中的尺度問題有助于在遙感應用中選擇合適的空間分辨率或尺度，降低提取信息的不確定性，減少數(shù)據(jù)選擇的盲目性，有助于綜合利用多尺度信息。

3、 本論文以IKONOS數(shù)據(jù)為對象，研究了遙感尺度的幾個核心問題：尺度轉(zhuǎn)換、尺度效應和最優(yōu)尺度，并在此基礎上提出了基于多尺度疊加的分類方法對IKONOS分類。具體內(nèi)容和結(jié)論包括： (1)DEM的尺度效應研究使用多尺度的DEM數(shù)據(jù)對IKONOS進行正射校正，研究DEM的尺度效應。通過對正射校正精度的分析，發(fā)現(xiàn)正射校正精度很大程度上依賴于所使用DEM的尺度大小，選用合適的DEM數(shù)據(jù)能夠提高正射校正的精度并減少數(shù)據(jù)的冗余，不注意DEM

4、的尺度變化帶來的影響，那么有可能得到與預期不相符的結(jié)果。 (2)基于光譜穩(wěn)定地物的經(jīng)驗線性大氣校正研究經(jīng)驗線性大氣校正相對于輻射傳輸模型來說計算簡便，又能得到比基于影像的方法更準確的結(jié)果，是比較常用的方法。經(jīng)驗線性方法使用的一個條件是需要同步采集的地物光譜數(shù)據(jù)，然而，在大多數(shù)情況下，都沒有衛(wèi)星過境時同步的地面數(shù)據(jù)，特別是在處理歷史數(shù)據(jù)時。本研究在分析經(jīng)驗線性方法應用條件的基礎上提出了基于光譜穩(wěn)定地物的經(jīng)驗線性方法。嘗試使用光譜穩(wěn)

5、定的地物(大壩表面、水泥地面、屋頂以及花崗巖等)的光譜來替代衛(wèi)星過境時的地面數(shù)據(jù)。結(jié)果表明即使在衛(wèi)星過境時沒有相應的地面反射率數(shù)據(jù)，使用光譜穩(wěn)定目標的經(jīng)驗線性法也能夠得到合理大氣校正結(jié)果。 (3)IKONOS信息提取的尺度效應研究通過分析線性算法和非線性算法提取信息的尺度變化，研究結(jié)果表明，在同質(zhì)表面上，不論線性算法還是非線性算法都是尺不變的；在異質(zhì)表面上，線性算法是尺不變的，而非線性算法是尺度依賴的。因此，在異質(zhì)地表上使用非線

6、性算法提取遙感信息時必須考慮其尺度效應問題。如果需要某一尺度的信息時，必須先進行信息提取再尺度轉(zhuǎn)換。 (4)IKONOS最優(yōu)尺度研究研究分析了不同土地覆蓋類型，相同覆蓋類型的不同布局，以及相同土地覆蓋類型在不同波段的最優(yōu)分辨率的差異。結(jié)果表明不同土地覆蓋類型的最優(yōu)分辨率不相同；相同土地類型的分布和布局不同，其最優(yōu)分辨率不相同；同一土地類型的在不同的波段范圍內(nèi)最優(yōu)分辨率也不相同；對于一個復雜的景，沒有一個唯一的最優(yōu)分辨率適合于區(qū)分

7、所有土地覆蓋類型。 (5)基于多尺度疊加的IKONOS分類提出了多尺度數(shù)據(jù)疊加的分類方法。首先根據(jù)景模型生成模擬數(shù)據(jù)，將其尺度擴展為系列尺度的影像。采用可分性指數(shù)J-M距離對疊加的多尺度進行可分性分析，結(jié)果表明多尺度疊加影像能提高類間的可分性，使用多尺度數(shù)據(jù)能提高類別被正確分類的概率。相對于單一尺度的數(shù)據(jù)，疊加兩個尺度或更多尺度都能提高類間的可分性。通過對疊加的多尺度IKONOS數(shù)據(jù)進行最大似然分類結(jié)果發(fā)現(xiàn)，基于多尺度疊加的分類