The spatial distribution of gray-tone of remotely sensed spectral images were calculated in this study for discussing the texture characteristics. The changed site extracted from the images were used as the samples to compute the co-occurrence matrix and the texture descriptors by applying the methods of SGLDM(Spatial Grey Level Dependence Matrix)The remotely sensed images of hillside in Nantou were chosen for discussing the texture descriptors such as angular second moment, contrast, correlation, homogeneity, entropy, sum entropy, difference entropy, cluster tendency and probability to segment images of different classes of land cover.
The result showed that texture analysis can be efficiently used to distinguish and classify the landuse for the better wave band images by screening the suitable texture descriptor and other factors of the images in advance. It shows better results using CON, ENT, HOMO, PRL texture descriptor, but still need to study for further distinguishing the similar texture is legal or illegal.由於山坡地違規查報工作繁重加上人情壓力等問題，嚴重影響山坡地之監測管理工作。利用SPOT衛星影像，結合衛星定位系統，能有效的監測山坡地之開發行為，避免違規使用，為目前山坡地監測之首要工作。本研究以南投山區為例，針對山坡地土地利用型態變遷分析影像，探討影像灰階值之空間關係，選取不同的變異點，以共生矩陣紋理分析法（Spatial Grey Level Dependence Matrix，SGLDM），計算其共生矩陣及紋理特徵值，探討光譜空間影像之角二次距、對比、相關度、熵、熵總合、熵差、群集傾向度及行長機率等紋理特性，作為辨識變異點地物紋理特徵之參考，藉以了解山坡地變異點之紋理趨勢。分析結果顯示影像紋理可作為地物類別辨識之先驅工作，於多譜影像中能篩選較佳的波段使辨識分類更有效率，在分析中CON、ENT、HOMO、PRL，這些紋理描述子在一般條件下，都可以達到較佳的辨識結果，惟地物種類呈像紋理極為相似時，如何判定為違規使用或非違規使用仍須其他方法輔助比對。目 錄
摘 要 Ⅰ
Abstract Ⅱ
目 錄 Ⅲ
表 目 錄 V
圖 目 錄 VI
第一章 前 言 1
第二章 文獻回顧 3
2.1衛星遙測技術之應用 3
2.1.1遙測基本原理 3
2.1.2遙測技術用於變遷監測 6
2.1.3變遷監測的流程與方法 7
2.1.4 山坡地變遷監測發展現況 12
2.2紋理分析及相關研究 15
2.2.1紋理 15
2.2.2紋理分類 15
2.2.3 紋理分析在地物辨識上相關研究 17
第三章 研究理論分析 19
3.1 影像紋理分析 19
3.2.紋理分析的方法 19
3.3 共生矩陣法 23
3.3.1 NGLDM共生矩陣 23
3.3.2 SGLDM共生矩陣 24
3.4 SGLDM紋理分析法 25
3.5紋理特徵抽取之方法 28
3.6 紋理描述子 30
3.7 SGLDM分析法的參數說明 35
3.7.1 輸入影像的灰階值範圍 36
3.7.2移動視窗的大小 36
3.7.3 位移向量（距離、方向） 36
第四章 分析結果與結果討論 38
4.1分析目的 38
4.2 分析方法 38
4.3實驗結果與分析 45
4.3.1 分析結果 47
4.3.2 實驗影像結果分析 49
第五章 結論與建議 55
5.1 結論 55
5.2 建議 56
參考文獻 58
表 目 錄
表2.1 台灣地區取得之各式遙測影像特性表 5
表4.1 分析樣區之遙測影像資料項目 40
表4.2 樣區坡度分布表 40
表4.3 樣區之遙測影像狀況資料表 46
表4.4（A） 工程施作類之紋理描述子統計表 47
表4.4（B） 自然崩塌類之紋理描述子統計表 47
表4.4（C） 開挖整地類之紋理描述子統計表 48
表4.4（D） 農業使用類之紋理描述子統計表 48
圖 目 錄
圖2.1 一般衛星波長範圍圖 4
圖2.2 坡地土地利用監測流程圖 14
圖2.3 方向性紋理 16
圖2.4 週期性紋理 17
圖2.5 隨機性紋理 17
圖3.1 位移向量圖 26
圖3.2 3*3視窗中心像元與八鄰域像元編號 27
圖4.1 研究分析流程圖 39
圖4.2 研究區坡度分佈圖 41
圖4.3 樣區塊點位分布圖 42
圖4.4（a） 工程施作類實驗影像 43
圖4.4（b） 自然崩塌類實驗影像 43
圖4.4（c） 開挖整地類實驗影像 44
圖4.4（d） 農業使用類實驗影像 44
圖4.5 不同類別紋理特徵值平均統計圖 49
圖4.6 不同類別紋理特徵值標準偏差統計圖 50
圖4.7 角二次矩（ASM）紋理特徵值統計圖 51
圖4.8 熵（ENT）紋理特徵值統計圖 51
圖4.9 熵總和（SE）紋理特徵值統計圖 51
圖4.10 熵差（DE）紋理特徵值統計圖 52
圖4.11 對比（CON）紋理特徵值統計圖 52
圖4.12 相關度（COR）紋理特徵值統計圖 52
圖4.13 同質度（HOMO）紋理特徵值統計圖 53
圖4.14 不相似度（DIS）紋理特徵值統計圖 53
圖4.15 群聚傾向度（CLU）紋理特徵值統計圖 53
圖4.16 行長機率（PRL）紋理特徵值統計圖 5
