基于DEM的梯田特征提取方法研究内容与技术路线

1 研究内容 在这次研究当中,以甘肃龙泉的梯田作为研究对象,使用的数据主要是分辨率非常高的遥感影像,使用MATLAB平台对数据进行相关的分析,主要内容如下: (1)通过两种方法相结合来分割影像,分别是尺度分割和合并,然后对分割的影响建立相应的影像对象

1 研究内容

        在这次研究当中,以甘肃龙泉的梯田作为研究对象,使用的数据主要是分辨率非常高的遥感影像,使用MATLAB平台对数据进行相关的分析,主要内容如下:
(1)通过两种方法相结合来分割影像,分别是尺度分割和合并,然后对分割的影响建立相应的影像对象。
(2)通过解析的方式来对影像的三个特征进行分析,它们分别是第一:光谱特征,第二:纹理特征,第三:空间特征。在此基础上对梯田的信息进行自动的提取。
(3)将现在的方法与传统形式进行对比,通过相应的评价方式评估现有方法的适用性。

2 研究路线

在研究的过程当中,使用的梯田处理路线图如下所示:
 
基于DEM的梯田特征提取方法研究内容与技术路线
图1-1 梯田处理路线图
使用的实验研究路线图如下所示:

基于DEM的梯田特征提取方法研究内容与技术路线图1-2 研究路线图

3 梯田DEM快速构建方法

        祝士杰、汤国安等[11]最开始提出了基于DEM的梯田信息创建方法,在对梯田进行DEM表达的时候采用的方法是约束特征线控制地形。在他们研究的过程当中分析了两种创建方式,使用的方法非常简单。在计算的过程当中使用图1及公式(1)、公式(2)所表示的各个部分来表示相关的函数,然后在提取等高线的基础上通过TIN插值方法 进 行 插 值 并 转 为 格 网 数 据,最后就得到了梯田DEM。

4 基于田面边界的梯田DEM构建方法

        赵牡丹、李慧、刘芬[12]也研究了梯田的DEM构建方法,其在研究的过程当中主要是以真实的田坎信息为基础,然后通过高分辨率遥感影像来对梯田进行勾画同时生成台沿线偏移线,然后对这些便宜县赋值,通过差值得到DEM 数据。这个方法在很大程度上确保了所勾画的田坎位置的准确性,所以以这个方法为基础,对其进行相应的改进,得到了以田面边界为基础的的梯田DEM构建方法。在改进的方法当中对表面特征进行勾画,在勾画的过程当中以高分辨率遥感影像为基础,使用目视解译来勾画梯田,一方面提取了梯田台沿线,另一方面提取了台沿线偏移线,不仅如此还提取了其他田面边界信息,通过这个方法从遥感图像当中得到了许多DEM数据,与传统的梯田DEM构建方法比起来,以田面边界为基础的的梯田DEM构建方法的优势非常明显,一方面是能够更加精确的将田面信息表现出来,另一方面使用也非常的方便。
           

4.1数字图像处理
        这种处理技术是用计算机处理图像,并运用各种方面的处理方法和相关技术。影响它的出现和发展速度的因素主要有三个:一是因为计算机快速崛起;二是相关数学理论体系的发展;三是社会各产业在实际生活中的需求在急剧增长。

4.2 梯田纹理特征

        这种特点和田坎纹理在一些影像中十分清晰,尤其是高分辨率的,但该特点最突出的是田坎线条纹理,他们在面状地物内部的,而且很容易和其他的区别开来,它是很方便用影像处理手段凸显出来的。所以我们常常用计算机的一些技术,把梯田的信息提取出来。在高分辨率的影像上,梯田的纹理的规律很明显,在条纹和排列方式方面,都具有显著特征。有很多都是一种环状的纹路,个别地方接近平行或者像是一样的弧度,大部分的线和等高线有着十分相似的走势。

4.3 研究区概况

        这里将榆中地区周围的黄土丘陵区的典型旱梯田作为样本。它在地貌方面是该地的典型,它所处的位置范围在东经104°10'58″ ~ 104°19'51″,北纬 35°34'4″ ~35°40'56″。相关的 DEM 数据和它的具体的 位 置 如 图 2, 海拔范 围 1 951. 03 ~2 545. 55 m,研究地点所处的具体位置如图 2 右下角红框范围表示的那样。由于田面的坡度在每个地方是不同的,就会有多种梯田,有水平的、坡式、隔坡和软埝等等种类的梯田。我们所研究的主要是水平梯田。
基于DEM的梯田特征提取方法研究内容与技术路线
图1-3 甘肃省榆中县龙泉乡 DEM 及所在黄土高原位置图
 

4.3 MATLAB简介

        它是一种商业化的数学软件,功能包括算法的开发,将数据转化为直观的视图,和与高级技术计算语言进行相互转换,这里主要有MATLAB和Simulink两种。这里介绍的是matrix&laboratory两个词的组合,是矩阵工厂的意思。它可以集中很多复杂的功能于一个平台上,譬如数值的分析矩阵的计算及有关数据可视化等等相关数据的处理和分析。该软件提供一个比较优良的解决办法,主要是运用于科学的研究和工程设计等有关方面的有效数值计算,除此之外,它基本上不再依靠以前传统的程序设计语言的编辑模式了,现在在计算软件领域中是处在一个较高的地位的。
        它可以运算有关矩阵的问题,画出函数图像并分析它的数据。这样就可以让算法和用户界面的创建等方面有机的连接,它的功能主要是用于工程计算、控制设计等有关数据处理和其建模相关的一些领域。
        它的基本数据单位是矩阵,我们可以发现它的指令表达式和数学中的形式很相似,所以用它来解决计算问题是最方便的,像它这种软件同时也包含了其他优秀软件的优势,让他自身的功能更加强大。除了上面提到的一些功能,它连像  matlab这样的开发工作界面都可以和其他编程语言的程序连接在一起。
MATLAB具有以下六个特点:
        1.用于编程,十分便捷,并且有较高效率;2.用户使用起来很方便;3.可以较多地拓展其他的功能;4.使用的句子简单,所包含的内容丰富 ;5.计算矩阵和数组相当便捷;6.具有强大的绘图功能。 
 
 
遥感图像解译
        人们在研究地表物体等相关知识时,比如关于土地利用这方面的一些认识,都会在在这样的图像中去探索他们之间存在的关系。再利用这里面的相关特征,判断地表上的物体所具备的特质。以上就是对它的解释,也是对遥感图像的解读。
        它的任务,就是把图像中,地貌和物质之间存在的关系分离出来,并对相关的信息判断和分类,再用一些特殊的标记符号来规定它们的属性代码,还有它们的相关属性。
在该过程中,存在着解译的八大要素,他们分别是图像目标物的大小、形状、阴影、颜色、纹理、图案,位置和附近的系统。它们解释如下:
(1)大小:每个图像中都有它所需的比例尺。通过已知它的大小,就可以知道图里面量出来的物品,在实际中的大小或者体积。
(2)形状:在实际情况中,被测物是各种各样的,所以就会表现出不同形态。而图像判读的角度是垂直的,也就是俯视角度,但是每种角度所得到的图案会不同,所以我们要记住对其使用的成像方式。比如对于一棵树来讲,针叶林的树冠是圆形,而阔叶树不一样,这就会产生差别。除此之外一些大的建筑也可以通过看它们的形状来解读它的功能。
(3)阴影:因为在解读中树林是存在阴影的,它的存在严重影响了判读者的读取进度和准确度,这就会很容易找不到目标物质。但这也不全带来不变,譬如单像片在判读时,我们就可以根据产生的阴影对一些高的建筑的高度和结构进行一定的分析。
(4)颜色:色调,是指黑白像片白与黑的密度。如果使用一般的胶片拍摄,那么被拍的物体会按照它的反射率出现相应的颜色的密度的变化。
(5)纹理:它也叫结构,是指配上颜色后,再次查看时目标物体纹理的粗糙程度,也就是我们看图像时,所观察到的目标物体的质感。比如,草场之类的表面看起来就很平滑,小树苗成片,看上去像是一层毛毯。对于观察者来说,这些特点也是他们判读的线索。
(6)图案:指的是目标物按照一定规律排列之后构成的某些图案。譬如,成片的建筑群,城市里的绿地及里面的道路等等。这些具有一定特征的图案可以作判别时的一些重要线索。
(7)位置及与周围的关系:在前面的基础上,根据每个地区的特点,加上有关当地的专业知识,就可以解读出里面的每个元素的含义。
解译的操作步骤:
(1)影像提前处理
(2)初步判读,并作上相应的批注
(3)前往实地调查或者查询资料验证真实性
(4)详细判读分析并再次对目标重新评估。
(5)制出有关图形和属性文件
(6)接边
(7)检查通过

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