结合MNF变换与灰值形态学的三江平原多光谱、多时相MODIS遥感影像分类 (2011年)

通过对影像进行光谱特征分析，及对各种植被类型进行物候特征分析，选用以NDVI数据为主的多波段、多时相的MODIS影像数据进行最小噪声分离MNF变换，然后进行灰值形态学滤波，运用阈值分割法提取旱地，并运用自组织特征映射SOM神经网络聚类模型分离湿地和水田。实验结果与现有的研究成果相比，精度有较大提高。 ### 结合MNF变换与灰值形态学的三江平原多光谱、多时相MODIS遥感影像分类 #### 摘要 本文提出了一种改进的土地利用类型分类方法，该方法通过结合最小噪声分离（MNF）变换与灰值形态学处理，实现了对三江平原地区多光谱、多时相的MODIS遥感影像的有效分类。通过对影像的光谱特征分析以及各种植被类型的物候特征分析，选择以归一化差分植被指数（NDVI）数据为主的多波段、多时相的MODIS影像数据进行处理。具体步骤包括：MNF变换以增强图像的有用信息，灰值形态学滤波去除噪声，阈值分割法提取旱地，最后使用自组织特征映射（SOM）神经网络聚类模型分离湿地和水田。与现有研究成果相比，该方法显著提高了分类精度。 #### 关键词 - MODIS遥感影像 - 归一化差分植被指数（NDVI） - 最小噪声分离变换（MNF） - 灰值形态学滤波 #### 研究背景 三江平原位于中国东北部，总面积约10.89万平方公里，是一个重要的湿地保护区。遥感技术因其实时性、数据量小、覆盖范围广等特点，在湿地监测与保护中发挥着重要作用。MODIS遥感影像以其高时间分辨率和多光谱特性，在湿地动态监测方面表现出色。然而，传统的分类方法往往依赖于有监督的学习，需要大量的训练样本，这不仅增加了实地考察的成本，而且分类精度受到训练样本质量的影响。 #### 数据与方法 - **研究区域**：三江平原，纬度范围45°01′至48°27′N，经度范围130°13′至135°05′26″E。 - **数据源**：基于2000年的Terra卫星MODIS遥感影像，使用MOD13Q1（含NDVI、EVI、Red、Green、Blue、NIR、MIR等波段）、MOD09Q1（含B01、B02等波段）、MOD09A1（含可见光绿披段和近红外波段等）进行土地利用类型划分。 - **方法论**： - 光谱特征分析：根据地物的光谱特性选取合适的波段和时相。 - 物候特征分析：考虑不同植被类型的生长周期，优化分类算法。 - 统计分析：评估分类结果的准确性。 #### 技术路线 1. **光谱特征与物候特征分析**：确定不同地物的最佳波段组合及时相，以提高分类的准确性。 2. **数据预处理**：使用MNF变换增强图像对比度，提高地物的区分度。 3. **灰值形态学处理**： - 开运算：去除细小的噪点，保留大的连续区域。 - 闭运算：填补孔洞，平滑边界。 4. **阈值分割法**：基于特定阈值提取旱地。 5. **SOM神经网络聚类**：无需训练样本即可实现湿地和水田的自动分类。 6. **结果整合**：将所有地类提取结果综合，形成完整的土地利用类型划分。 #### 实验结果 通过上述方法，作者成功地对三江平原地区的土地利用类型进行了准确的划分。与之前的研究成果相比，该方法在保持较低成本的同时显著提高了分类精度。此外，该方法减少了对地面观测的依赖，使得研究结果更加独立于已有的研究成果，从而提高了分类结果的可靠性和实用性。 #### 结论 本文介绍的方法结合了MNF变换与灰值形态学处理，有效地解决了传统分类方法中存在的问题，为三江平原及类似地区的土地利用类型分类提供了一种新的思路和技术方案。未来的研究可以进一步探索更多先进的图像处理技术和机器学习算法，以提高分类的自动化程度和精度。