区市中心城郊市郊地物进行了分类提取，通过对不同时相影像分类对比，结果表明基于灰度共生矩阵纹理提取方法可以提高分类精度。世纪年代初，国外已经开始利用图像纹理信息改善地物自动分类精度。把像素对联合概率分布定义应用于纹理特征提取和表示，并且首次把灰度级空间依赖共生统计量应用于纹理识别。世纪年代初，马尔科夫理论诞生了，并且成为很多学者研究热点话题，理论为纹理特征提取指定了个新发展方向，之后又相继出现了模型模型高斯马尔科夫机场模型等。国内研究状况国内也有很多学者通过统计方法成功提取了遥感影像纹理信息，并且将这些纹理信息应用到图像分类中，得到了很好分类效果。如许漫坤提出基于纹理谱直方图和自组织特征映射网络纹理分析方法，该方法对每个像素八个近邻像素进行离散傅立叶变换，然后随机选取纹理区域，通过计算等方法获得所选取纹理区域目录第章绪论本文研究目和意义国内外研究现状基于统计学纹理分析方法基于小波变换纹理分析方法基于分形几何多分辨率纹理方法本文研究内容与技术路线研究内容本文技术路线本章小结第二章研究区数据源及其数据预处理研究区数据源介绍研究区概况数据介绍数据预处理几何校正影像融合辐射定标大气校正研究区裁剪彩色合成本章小结第三章纹理提取方法介绍纹理概念灰度共生矩阵法灰度共生矩阵法算法原理小波变换法小波变换法原理分维分形法双毯法原理本章小结第四章结合纹理信息与光谱信息岩性分类分类方法介绍监督分类非监督分类监督分类和非监督分类方法比较基于光谱信息岩性分类纹理信息提取结合光谱信息与纹理信息岩性分类本章小结第五章分析与讨论基于光谱信息分类精度结合纹理信息与光谱信息分类精度对照野外踏勘数据精度评价本章小结第六章结论与展望本文主要结论论文中不足与展望参考文献致谢长安大学硕士学位论文第章绪论本文研究目和意义世纪年代以来，随着遥感技术发展，高分辨率遥感影像被广泛应用。遥感数据因为具有多尺度性以及时效性成为类重要空间信息源，从而被广泛应用于地球科学及其他分支学科。为了满足广泛需求，大量新型传感器被研究和应用，这些传感器频谱范围不断拓宽，光谱分辨率空间分辨率时间分辨率以及辐射分辨率都得到了很大提高，使得遥感观测尺度以及对地分辨率精度得到极大提高。这样就可以在较小空间范围内观察地表细节变化进行大比例尺遥感制图提取高精度地理信息监测人为活动对环境影响等。高分辨率影像含有丰富空间纹理信息，单纯利用光谱信息进行分类已经不能满足需求。纹理信息因为是遥感影像重要信息之，故在遥感影像分类中具有很大优势。每类影像中都存在着不同纹理信息，通过对图像纹理信息提取与分析，可以获得遥感图像宏观和微观信息。纹理分析是遥感影像应用重要方法，它是指利用特殊图像处理技术提取遥感影像纹理信息，从而获得纹理定量或定性描述过程。岩性解译是遥感图像地质解译工作中比较难部分，尤其对深变质又混合岩化岩石或岩性相近岩石，单纯靠光谱信息进行岩性分类往往会出现“同物异谱”或者“同谱异物”现象，详细划分岩性十分困难。由于不同岩石在遥感影像中具有不同纹理特征，加入纹理信息会大大提高解译精度，因此在遥感地质岩性解译中结合光谱信息与纹理信息具有重要意义。国内外研究现状遥感图像中般包括波谱结构以及时间三大信息内容，遥感应用中用得最多是波谱信息，它是由传感器直接记载电磁波辐射能量。纹理信息是结构信息内容中种，它反应是灰度在空间上变化，是灰度空间变化模式与特征。随着遥感解译自动化推进，在解译过程中加入纹理信息可以提高解译精度，结合纹理信息与光谱信息可以有效地抑制“同物异谱”和“同谱异物”现象发生。现阶段遥感影像纹理分析方法主要有三大类结构方法统计方法和谱方法。基于统计学方法第章绪论目前，研究较多并且比较成熟方法是基于统计学方法。它是指在纹理基元未知情况下进行纹理分析，主要描述是纹理基元局部模式以及空间统计特征，例如自相关函数共生矩阵傅立叶变换滤波模板马尔科夫随机场自回归模型等。国外研究状况早在世纪年代初，相继出现了很多统计方法，如自相关函数法功率谱法和些与灰度频率相关数学方法，而且这些数学方法在图像检索中发挥了重要作用并且取得了定成功。但是，这些方法仅仅只是些数学变换，没有具体定义描述和模型。世纪年代末，研究了很多纹理图像，后来建立了纹理库，为后人研究纹理提供了重要依据。年，借鉴研究成果，等人首次把纹理特征用于遥感影像分类，提出了共生矩阵方法，并且把这种方法应用于纹理图像分类。该方法利用灰度级图像上像素间空间依赖关系计算共生矩阵，根据共生矩阵采用统计方法计算个二阶统计量，并且把这个二阶统计量作为纹理特征。和通过共生矩阵纹理分析方法，借助影像对意大利帕维亚城区市中心城郊市郊地物进行了分类提取，通过对不同时相影像分类对比，结果表明基于灰度共生矩阵纹理提取方法可以提高分类精度。世纪年代初，国外已经开始利用图像纹理信息改善地物自动分类精度。把像素对联合概率分布定义应用于纹理特征提取和表示，并且首次把灰度级空间依赖共生统计量应用于纹理识别。世纪年代初，马尔科夫理论诞生了，并且成为很多学者研究热点话题，理论为纹理特征提取指定了个新发展方向，之后又相继出现了模型模型高斯马尔科夫机场模型等。国内研究状况国内也有很多学者通过统计方法成功提取了遥感影像纹理信息，并且将这些纹理信息应用到图像分类中，得到了很好分类效果。如许漫坤提出基于纹理谱直方图和自组织特征映射网络纹理分析方法，该方法对每个像素八个近邻像素进行离散傅立叶变换，然后随机选取纹理区域，通过计算等方法获得所选取纹理区域相异性信息熵二阶矩和相关性。通过分析对比以及反复实验，采用八个特征量中均值来结合光谱信息对研究区岩性进行提取分类。结合非监督分类与监督分类方法，对研究区岩性进行分类。本文通过对各种分类方法比较，最终选取，先通过非监督分类方法对研究区分类，非监督分类完成后，对照研究区地质图对各个类别进行合并属性判别色彩确定等处理并且提取最终分类结果中心像点作为下步监督分类，然后再对研究区进行监督分类，这样就充分利用了非监督分类与监督分类优势，有效地提高了分类精度。利用不同岩石具有不同光谱特性特点，对研究区岩性进行了提取与分类，分类结果表明，混合像元存在，以及岩石分化和蚀变等因素会对分类精度产生影响。为了提高岩石分类精度，本文将对研究区纹理信息进行提取，并结合纹理信息与光谱信息对研究区岩性进行分类，分类精度从单纯光谱分类精度提高到了，总体精度提高了。结果表明，结合纹理信息与光谱信息对研究区岩性提取具有重要意义。利用野外踏勘岩性采样点对研究区分类精度进行了评价。本研究对研究区敦德以及智博两地进行了野外踏勘，采集了个岩性采样点，通过这些岩性采样点来第六章结论与展望对同地理位置分类类别进行检验，结果表明，单纯依靠光谱信息跟野外踏勘岩性致样点为，对岩性解译精度为，而结合光谱信息与纹理信息分类，岩性致样点为个，解译精度达到，精度提高了。结果表明，结合纹理与光谱信息对岩性分类是具有积极作用。论文中不足与展望本文对遥感技术在地质解译方面应用作了初步研究，研究中还存在很多不足，还需要不断地完善。近几年出现了很多新计算机分类方法，如神经元法模糊分类法等，本研究由于时间和条件限制，对这些新理论新方法介绍和研究还不够，可以是以后研究和发展方向。由于数据分辨率较低，只能对低分辨率影像进行分析与处理，由于地形环境以及岩石分化等条件影像，只能获取研究区岩石分布大致区域，不能精确获得区域岩性分布情况。为了精确获得区域岩性分布情况，可以采用高分辨率，多波段，或者是数据，这些数据含有丰富光谱信息和空间信息，利用这些高分辨率影像进行地质解译是未来研究方向。目前，遥感解译处于人机交互阶段，而且分类结果受到解译者地学知识软件熟练程度以及对研究区熟悉状况等因素影响。如何降低解译者差异对遥感分类结果影响，仍是遥感计算机自动分类研究亟待解决问题。由于地形起伏会影响光谱反射特征变化，使处于不同坡面同类地物反映出不同光谱特征，或者是不同类地物反映出相似光谱特征，因此加入研究区地形信息，例如高程坡度坡向等辅助数据来进行分类也是以后研究方向之。长安大学硕士学位论文参考文献陈云浩,李京遥感影像纹理分析方法综述与展望遥感技术与应用,赵建华,杨树峰,陈汉林基于分形纹理遥感图像岩性识别方法遥感信息潘建刚,赵文吉,宫辉力遥感图像分类方法研究首都师范大学学报自然科学版梁国军,彭明春,王崇云遥感影像纹理分析方法研究云南地理环境研究郑肇葆,周月琴马尔柯夫随机场参数估计与影像纹理分类测绘学报,朱长青,杨启和,朱文忠基于小波变换特征遥感地貌影像纹理分析和分类测绘学报朱述龙,钱曾波基于小波包特征纹理影像分割中国图像图形学报陆天祥图像叠加褶皱信息提取基于小波变换纹理分析中国地质倪玲,张剑清,姚巍基于小波影像纹理分析武汉大学学报于浩,刘志红,张晓萍基于傅立叶变换梯田纹理特征提取国土资源遥感李璇,戴吾蛟,陈永奇基于小波变换动态变形分析测绘科学摘要纹理特征是图像个重要特征，很多有用信息可以借助纹理分析方法提取出来。所谓纹理分析即指凭借种图像处理手段来提取纹理特征，从而获得纹理定性与定量描述过程。本课题以新疆和静县巴仑台巩乃斯以北查岗诺尔备战铁矿带为研究试验区，结合光谱信息与纹理信息进行遥感岩性分类，并与单纯依靠光谱信息进行岩性分类精度做了对比。由于不同岩石在遥感影像中具有不同纹理特征，加入纹理信息会大大提高解译精度，因此在遥感地质岩性解译中结合光谱信息与纹理信息具有重要意义。本研究主要结论如下利用灰度共生矩阵法对研究区数据进行了提取，共提取出八个纹理特征包括均值方差协同性对比度相异性信息熵二阶矩和相关性。通过对八个特征分量对比分析，采用均值结合光谱信息对研究区岩性进行分类。本研究对研究区纹理信息进行了提取，并结合纹理信息与光谱信息对研究区岩性进行分类，分类精度从单纯光谱分类精度提高到了，总体精度提高了。结果表明，结合纹理信息与光谱信息对研究区岩性提取具有重要意义。利用野外踏勘岩性采样点对研究区分类精度进行了评价。本研究对敦德以及智博两地进行了野外踏勘，采集了个岩性采样点，通过这些岩性采样点来对同地理位置分类类别进行检验。结果表明，单纯依靠光谱息对岩性解译精度为，而结合光谱信息与纹理信息分类，解译精度达到，精度提高了。关键词遥感岩石光谱影像纹理目录第章绪论本文研究目和意义国内外研究现状基于统计学纹理分析方法基于小波变换纹理分析方法基于分形几何多分辨率纹理方法本文研究内容与技术路线研究内容本文技术路线本章小结第二章研究区数据源及其数据预处理研究区数据源介绍研究区概况数据介绍数据预处理几何校正影像融合辐射定标大气校正研究区裁剪彩色合成本章小结第三章纹理提取方法介绍纹理概念灰度共生矩阵法灰度共生矩阵法算法原理小波变换法小波变换法原理分维分形法双毯法原理本章小结第四章结合纹理信息与光谱信息岩性分类分类方法介绍监督分类非监督分类监督分类和非监督分类方法比较基于光谱信息岩性分类纹理信息