本文選題：高分影像 + 多層次模糊綜合評判　； 參考：《北京郵電大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：隨著我國高分一號衛(wèi)星的發(fā)射,高分影像數(shù)據(jù)已經(jīng)發(fā)展成為我國影像數(shù)據(jù)的主要來源,它的質(zhì)量對于數(shù)據(jù)交換、共享和使用都有很大的影響,同時也將直接影響著GIS應(yīng)用、分析、決策的正確性和可靠性,因此高分影像質(zhì)量問題越來越受到廣大用戶的關(guān)注。如何科學(xué)、客觀、全面、公正地評價高分影像質(zhì)量,區(qū)別出高分影像的質(zhì)量等級,確保高分影像專題產(chǎn)品有效服務(wù)于國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展和國防建設(shè)至關(guān)重要。本文針對高分影像的質(zhì)量評價問題,主要的研究工作如下:1.高分影像質(zhì)量評價指標(biāo)體系的構(gòu)建。將兩層模糊綜合評判方法引入高分影像質(zhì)量的綜合評價中,以高分一號衛(wèi)星影像作為典型案例,通過分析國內(nèi)外現(xiàn)有的質(zhì)量評價指標(biāo)體系,并結(jié)合我國高分影像數(shù)據(jù)自身的特點,構(gòu)建了高分影像質(zhì)量評價指標(biāo)體系,具體包括了柵格質(zhì)量、數(shù)學(xué)精度、邏輯一致性、屬性精度、附件質(zhì)量和表征質(zhì)量六個方面一級評價指標(biāo)和23個二級評價指標(biāo),為高分影像質(zhì)量評價分析提供了基礎(chǔ)。2.多層次模糊綜合評判模型的構(gòu)建。由于傳統(tǒng)的方法在影像的模糊屬性方面有很多不足,不能全面合理地對其做出評價。本文提出采用多層次模糊綜合評判的方法并完成了其評判模型的構(gòu)建,并基于層次分析法和三角形分布隸屬函數(shù)分別對因素集的權(quán)重和隸屬度進(jìn)行了定量分析,克服了空間數(shù)據(jù)自身存在的隨機(jī)和模糊不確定性以及現(xiàn)有研究中缺乏定量分析的問題。3.高分影像質(zhì)量評價實例分析。依托高分城市精細(xì)化管理遙感應(yīng)用示范系統(tǒng)項目,運用多層次模糊綜合評判模型對代表平原丘陵地區(qū)的霍山縣小城鎮(zhèn)和山區(qū)的黃山風(fēng)景名勝區(qū)高分影像分別進(jìn)行實例分析,得出了兩地高分影像質(zhì)量的評語等級均為“良好”,評價結(jié)果與項目的實際情況基本符合。運用模糊綜合評判法對高分影像質(zhì)量進(jìn)行評價是一種比較科學(xué)的方法。它不僅能夠?qū)ζ皆鹆甑貐^(qū)的影像質(zhì)量進(jìn)行準(zhǔn)確地分析,而且對山區(qū)的影像質(zhì)量也有很好的劃分,具有很好的使用價值。
[Abstract]:With the launch of high score 1 satellite in China, high score image data has developed into the main source of image data in China. Its quality has great influence on data exchange, sharing and use, and will also directly affect the application of GIS. Because of the correctness and reliability of the analysis and decision making, the problem of high score image quality has been paid more and more attention by users. How to scientifically, objectively, comprehensively and fairly evaluate the quality of high score image, distinguish the quality grade of high score image and ensure that the special product of high score image can effectively serve the development of national economy and national defense construction is very important. The main research work of this paper is as follows: 1. The construction of high score image quality evaluation index system. The two-layer fuzzy comprehensive evaluation method is introduced into the comprehensive evaluation of the high score image quality. Taking the high score 1 satellite image as a typical case, the existing quality evaluation index system at home and abroad is analyzed. Combined with the characteristics of high score image data in China, the evaluation index system of high score image quality is constructed, which includes grid quality, mathematical accuracy, logical consistency, attribute accuracy, and so on. The first grade evaluation index and 23 second grade evaluation index in the six aspects of annex quality and representation quality provide the basis for high score image quality evaluation and analysis. The construction of multi-level fuzzy comprehensive evaluation model. Because the traditional method has many deficiencies in the fuzzy attribute of image, it can not be evaluated comprehensively and reasonably. In this paper, a multi-level fuzzy comprehensive evaluation method is proposed and its evaluation model is constructed, and the weight and membership degree of the factor set are quantitatively analyzed based on AHP and triangular distribution membership function, respectively. It overcomes the random and fuzzy uncertainty of spatial data and the lack of quantitative analysis in existing research. A case study of high score image quality evaluation. Relying on the high-score city fine management remote sensing application demonstration system project, the multi-level fuzzy comprehensive evaluation model is used to analyze the high-score images of small towns in Huoshan County and Huangshan scenic spots in mountainous areas, which represent the plain and hilly areas. It is concluded that the evaluation grade of high score image quality is "good", and the evaluation results are basically consistent with the actual situation of the project. It is a scientific method to evaluate the quality of high score image by fuzzy comprehensive evaluation method. It can not only accurately analyze the image quality of the plain and hilly area, but also have a good classification of the image quality of the mountain area.
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP751

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 徐健淋;羅軍榮;;攝影測量外業(yè)控制點的布設(shè)與測量[J];科技創(chuàng)新與生產(chǎn)力;2016年02期

2 韓慧蓉;張惠玲;李華;;正互反矩陣的若干性質(zhì)研究[J];西安航空學(xué)院學(xué)報;2015年05期

3 蔣璐媛;肖鵬峰;馮學(xué)智;李云;朱榴駿;;基于亞分?jǐn)?shù)混淆矩陣的中國典型區(qū)大尺度土地覆蓋數(shù)據(jù)集評價[J];遙感技術(shù)與應(yīng)用;2015年02期

4 尹靈芝;蔡國林;朱軍;吳松波;;高分光學(xué)遙感影像全參照質(zhì)量評價指標(biāo)對比研究[J];測繪與空間地理信息;2014年09期

5 白照廣;;高分一號衛(wèi)星的技術(shù)特點[J];中國航天;2013年08期

6 桂德竹;張成成;洪志剛;;我國航空遙感發(fā)展現(xiàn)狀及若干建議[J];遙感信息;2013年01期

7 謝麗娟;陳俏;;模糊綜合評判中合成算子的選取[J];科協(xié)論壇(下半月);2012年09期

8 孔英會;景美麗;;基于混淆矩陣和集成學(xué)習(xí)的分類方法研究[J];計算機(jī)工程與科學(xué);2012年06期

9 鄧雪;李家銘;曾浩健;陳俊羊;趙俊峰;;層次分析法權(quán)重計算方法分析及其應(yīng)用研究[J];數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識;2012年07期

10 王f^;李偉;;空間數(shù)據(jù)質(zhì)量的模糊綜合評價方法探討[J];現(xiàn)代測繪;2011年03期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前4條

1 路文;基于視覺感知的影像質(zhì)量評價方法研究[D];西安電子科技大學(xué);2009年

2 胡圣武;基于模糊理論的GIS質(zhì)量評價與可靠性分析[D];武漢大學(xué);2004年

3 王占宏;遙感影像信息量及質(zhì)量度量模型的研究[D];武漢大學(xué);2004年

4 蘇為華;多指標(biāo)綜合評價理論與方法問題研究[D];廈門大學(xué);2000年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前4條

1 譚宗鳳;基于粗糙集的權(quán)重確定方法研究[D];廣西師范大學(xué);2012年

2 胡小靜;空間數(shù)據(jù)質(zhì)量控制與評價方法研究[D];昆明理工大學(xué);2011年

3 葉珍;基于AHP的模糊綜合評價方法研究及應(yīng)用[D];華南理工大學(xué);2010年

4 任雪;圖像質(zhì)量客觀評價方法的研究與實現(xiàn)[D];南京航空航天大學(xué);2009年

，

本文編號：2083467