某某地区基于语义的土地利用多尺度分类方法开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

土地利用是人类活动与自然环境相互作用最直接的表现形式,本文采用不同空间分辨率的卫星遥感信息源和不同的分类技术方法,对北京市丰台区2005年到2010年土地利用变化数据进行定期更新。土地利用现状调查指依据一定的土地利用分类标准，运用测绘、遥感等技术查清各类现状用地的数量、质量、分布、空间组合以及它们之间的相互关系。它是土地利用现状分析的基础^[1,2,3]。土地利用现状调查分为详细调查和变更调查两种。土地利用现状详细调查指对区域内的全部土地资源利用现状进行完整、全面和细致的“卷地毯式”的彻底普查。详细调查可以获得全面、完整、真实、准确的土地利用现状资料，但需要周密细致的准备，耗费巨大的人力、物力。土地利用现状变更调查是在上次土地利用现状详细调查基础上，对上次详查以来土地利用的变化情况进行调查，并将变更调查结果与上次详查结果结合，得到现时的土地利用现状。变更调查花费小得多，而且只要能经常及时地对土地利用变化情况进行备案登记，积累完整的变更资料，也能得到较高精度的土地利用现状调查结果^[4,5,6]。土地利用现状调查的技术手段不断变化。经历了从手工测绘到航空测绘，再到卫星遥感的过程。随着遥感技术的进步，摄影分辨率和图像清晰度不断提高，加上计算机技术的发展，遥感与地理信息系统和全球卫星定位技术结合在一起，使得土地利用现状调查的精度越来越高，结果的处理分析越来越快，所得到的信息越来越准确及时，这一切将极大地促进对土地利用现状的分析工作，从而为土地利用总体规划奠定更稳固的基础。遥感影像分类可以实时提取土地利用、地表覆盖情况,在环境变化研究中具有重要作用。但是,目前常规遥感信息提取与分类的方法和手段已不能满足现代科学研究依赖于高精度数据的发展要求^[7,8]。

近年来，高分辨率遥感数据在各行业得到广泛的应用，不仅包括传统的国土资源、地质调查和测绘等部门，还涉及到城市规划、交通旅游和生态环境等领域。然而，面对海量的高分辨率遥感数据，如何能够准确、快速并智能地提取所需专题信息，并对其进行有效利用是当前面临的重要问题之一。并用于该地区的面向对象遥感分类,研究通过影像的多尺度分割,获得不 同层次的影像对象,在不同层次设置对应的分类规则,以充分利用影像中地物的光谱、纹理和不同层对象相互关系等信息,从而提高分类效果。由于高分辨率遥感影像自身的复杂性和多尺度特性，使得传统的基于像元的影像分类方法力不从心，而基于面向对象思想的影像分析方法弥补了其不足，并逐渐成为高分辨率遥感影像分类的主流方法^[9,10,11]。

2. 研究的基本内容与方案

本文针对面向对象影像分类思想的关键环节展开讨论和研究，主要做了以下方面的工作：(1)采用基于改进分水岭变换的多尺度分割算法对高分辨率遥感影像进行初始分割。首先进行各向异性扩散滤波的预处理，然后提取多尺度形态学梯度特征，进而利用基于标记的分水岭算法进行分割，最后基于影像对象的光谱和形状异质性指标进行多尺度区域合并。该方法综合考虑了高分辨率遥感影像的复杂性以及多光谱、多尺度特性，使分割效果得到一定的改善^[12,13,14]。(2)引入文本分析中的词包模型进行遥感影像对象的特征表达，该方法通过将低层视觉特征表达成高层语义特征，数据的含义就是语义(semantic)。简单的说，数据就是符号。数据本身没有任何意义，只有被赋予含义的数据才能够被使用，这时候数据就转化为了信息，而数据的含义就是语义。语义可以简单地看作是数据所对应的现实世界中的事物所代表的概念的含义，以及这些含义之间的关系，是数据在某个领域上的解释和逻辑表示。实现对“语义鸿沟”的跨越。为了充分考虑遥感影像的尺度特性，在进行词包表示时，构建了基于高斯尺度金字塔的多尺度视觉单词，并且通过实验证明其表达能力优于经典的词包表示^[15]。(3)最后，在词包表示的基础上，利用概率潜在语义分析方法对同义词和多义词较强的鉴别能力对影像对象进行分析，找出其最可能属于的主题或类别，进而完成影像的分类。

实际上，基于某某地区土地利用多尺度分类方法就是分析遥感分类方法在不同尺度下的分类精度变化规律，探讨最佳分类尺度；分析土地利用分类标准，通过语义联系，寻找不同尺度分类结果之间的一致性和排斥性，尝试提出改进方案，并分析其对分类精度影响。具体流程为：1. 利用面向对象遥感技术，矢量化遥感数据；2. 对矢量化数据进行预处理；3. 分析土地利用分类标准，通过语义联系；4. 基于语义联系，分析分类结果之间的一致性和冲突；5. 提出基于语义的矫正方案，并评价。

3. 研究计划与安排

2016.2.22-2016.3.11：了解选题的背景和意义，确定研究内容和技术方案

2016.3.14-2016.4.1：了解地理本体及其语义并研究土地利用分类方法

2016.4.4-2016.4.8：收集研究所需的数据并进行预处理

4. 参考文献（12篇以上）

[1]杨鑫.基于扩展ca的土地利用时空演化模型研究[d].中国地质大学（北京）,2012