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研究生:林柏志
研究生(外文):Po-Chih Lin
論文名稱:利用2階段分類法來提高衛星影像中休耕田偵測之精準度
論文名稱(外文):Using the Two Stage Classification Methods to Improve the Image Accuracy of Satellite for Follow Farmland Detection
指導教授:雷祖強雷祖強引用關係
口試委員:高豫麒李瑞陽劉致亨
口試日期:2014-06-30
學位類別:碩士
校院名稱:逢甲大學
系所名稱:都市計畫與空間資訊學系
學門:建築及都市規劃學門
學類:都市規劃學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2014
畢業學年度:102
語文別:中文
論文頁數:102
中文關鍵詞:休耕轉作多時期衛星影像案例式推理兩階段分類
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休耕田政策推行後,具有休耕田面積廣大、作物種類複雜以及逐筆查核不易之困擾問題,為了使調查人員具有更高效率的休耕田稽查方式,本研究發展一套利用多元多期衛星影像與空間資訊整合分析技術來進行休耕田耕種型態判釋之模式,並以兩階段分類方式改善判釋精準度。首先以拍攝時間分別為2013年7月1日、2013年7月24日以及2013年10月17日等三期衛星影像衛星為基礎,利用衛星影像拍攝時的原始光譜值以及遙測技術上常用的光譜特徵指數、紋理等特徵,結合當地的現場調查資料後,定義休耕田坵塊使用行為,並建立出各休耕田坵塊之時序變化資料庫。當完成上述樣本訓練後,使用判別式分析(Linear Discriminant Analysis)、決策樹(Decision Tree)、邏輯斯迴歸(Logistic Regression)等監督式分類之空間分類器進行第一階段分類,針對所建立資料庫中樣本之特性進行分類後,將第一階段分類錯誤的樣本匯出進入第二階段分類,第二階段分類是採用案例式推理(Case-based Reasoning)建立案例資料庫的概念,以粗糙集合(Rough set theory)萃取分類規則,並檢驗這些規則分類的精準度。研究結果顯示兩階段分類能夠將分類精度提升至90%,能夠有效改善一階段分類之不足。
本研究利用多元多期遙測影像與遙測技術結合,透過空間分類方式發展休耕田耕種型態判釋之模式,並以兩階段分類方式改善分類精準度,研究成果可提供相關單位能在進行休耕地抽查時參考,減少農業休耕抽查之人力物力資源之浪費,並提高相關單位之行政效率。
After the implementation of the fallow fields policy, the fallow fields have persecution with huge area, complex crop species, and difficult to individually investigation. In order to have more efficiently method of investigation for fallow field investigators, this study developed a multiple multi-period satellite images and spatial analysis integration techniques to build a model of interpreting fallow fields farm type, and using two stage classification methods to improve the image accuracy of satellite for follow farmland detection. First to take three satellite images in year 2013 which recording time were July 1, July 24, and October 17, then using the original spectral values of satellite images , commonly used spectral characteristics indexes and textures of remote sensing technology. After combining with the local scene survey data and definite usage behavior of fallow fields, finally established the time series database of each fallow field. After completion of the training samples, using Linear Discriminant Analysis, Decision trees, and Logistic Regression as supervised classifier of the first stage of classification. Then choose the error interpretation samples remitted into the second stage of classification. The second stage classification is the concept of using case-based reasoning to establish a database of case, using Rough Set Theory to extract classification rules, and calculate accuracy of these rules. The results show that the two-stage classification is able to improve classification accuracy to 90%, can effectively improve the inadequate of one stage classification.
This study combined with multiple multi-period satellite images and remote sensing technology, developing interpreting fallow fields farm type through spatial classification, and using two-stage classification to improve classification accuracy. This research can provide related units for reference for fallow field investigators, reduce the waste of human and material resources of agricultural fallow investigation and improve administrative efficiency-related units.
第一章 緒論 1
第一節 前言 1
第二節 研究動機與目的 2
第三節 研究限制 4
第四節 研究架構 6
第二章 文獻探討 9
第一節 多時期衛星影像之應用 9
第二節 遙測技術於地物變遷之應用 12
第三節 案例式推理 15
第三章 研究材料 18
第一節 研究地區概述 18
第二節 福衛二號衛星影像 19
第三節 SPOT5衛星影像 21
第四節 休耕田坵塊向量資訊 24
第五節 衛星影像裁切 24
第六節 休耕田坵塊種植作物地真資料 26
第四章 研究方法與流程 29
第一節 農田坵塊特徵值萃取 31
第二節 光譜分析 34
第三節 休耕田坵塊耕種行為特徵分析 41
第五章 結果與討論 51
第一節 主成分分析法資料維度壓縮成果 51
第二節 第一階段三種分類器分類成果討論 52
第三節 第二階段粗糙集合規則萃取成果討論 55
第四節 兩階段分類成果整合 58
第五節 產製休耕田坵塊耕種型態分類成果圖 60
第六節 第二期休耕期之休耕田樣本分類成果 63
第六章 結論與建議 65
第一節 研究結論 65
第二節 研究建議 66
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15. 39. 壽克堅、吳秋靜、許惠瑛,2010,以 SPOT 衛星影像探討1999集集地震後之崩塌行為,航測及遙測學刊,第1卷,第15期,第17-28頁。