我國(guó)草地面積遼闊,草地既是發(fā)展國(guó)民經(jīng)濟(jì)的物質(zhì)基礎(chǔ),又是維護(hù)陸地生態(tài)環(huán)境的天然屏障。同時(shí)草地也是比較脆弱的生態(tài)系統(tǒng),我國(guó)天然草地面臨著面積減少、質(zhì)量下降、草畜矛盾尖銳等問(wèn)題,僅依賴天然草地已不足以達(dá)到發(fā)展畜牧業(yè)、維護(hù)生態(tài)平衡的要求。而人工草地因其生態(tài)和經(jīng)濟(jì)雙重功能在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中具有重要地位和作用,因此適度發(fā)展人工草地勢(shì)在必行。但如何構(gòu)建一個(gè)合理的人工草地提取模型,準(zhǔn)確、及時(shí)地獲取人工草地的地理位置、面積以及分布范圍等基本數(shù)據(jù),對(duì)于人工草地的建設(shè)和擴(kuò)大具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和理論價(jià)值。遙感監(jiān)測(cè)具有面積大尺度、時(shí)間小尺度的特點(diǎn),能夠?qū)崟r(shí)把握草地資源的狀況,為草地的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與分析管理提供了有力支持。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)基于集合論方法,可通過(guò)膨脹、腐蝕、開(kāi)運(yùn)算、閉運(yùn)算等運(yùn)算實(shí)現(xiàn)圖像的分析與處理,從而獲得受噪聲干擾較小、圖像邊界清晰的遙感梯度影像,達(dá)到遙感影像邊緣檢測(cè)的效果。同時(shí),數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法中的結(jié)構(gòu)元素的合理選取是對(duì)物體幾何形狀定量描述的有力手段,它可用來(lái)分析圖像中目標(biāo)的幾何特征和結(jié)構(gòu)形態(tài),達(dá)到提取圖像目標(biāo)信息的目的。本文以內(nèi)蒙古自治區(qū)太仆寺旗研究區(qū),基于Landsat8 OLI遙感影像,采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法構(gòu)建了太仆寺旗人工草地提取模型。首先,對(duì)影像進(jìn)行了輻射定標(biāo)、大氣校正、NDVI的計(jì)算等預(yù)處理。其次,通過(guò)分析人工草地的幾何特征,采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法對(duì)圖像進(jìn)行了邊緣檢測(cè),得到了邊緣梯度圖,進(jìn)而對(duì)其進(jìn)行二值化處理。然后,在二值圖像上,基于圓環(huán)形結(jié)構(gòu)元素構(gòu)建了人工草地提取模型,提取出了形狀規(guī)則的圓形人工草地,與實(shí)際人工草地?cái)?shù)目與面積進(jìn)行比較,驗(yàn)證了提取模型具有較高的精度。同時(shí),對(duì)于部分形狀不規(guī)則的人工草地,本文選取BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以上述形狀規(guī)則的人工草地及部分非人工草地對(duì)應(yīng)的影像數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集,再以整幅影像數(shù)據(jù)為測(cè)試集,經(jīng)過(guò)訓(xùn)練、測(cè)試仿真,提取了整幅影像的人工草地,使得算法精度達(dá)到了更高要求。本文構(gòu)建的基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的人工草地提取模型有效地提取了太仆寺旗的人工草地,其提取精度較高,按照數(shù)目統(tǒng)計(jì)達(dá)83.56%,按照面積統(tǒng)計(jì)其精度達(dá)81.40%,且模型適用性廣,可用于不同地區(qū)、具有相似幾何特征的不同地物的提取工作;構(gòu)建的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感影像人工草地提取模型較好的提取了形狀不規(guī)則的人工草地,補(bǔ)充了基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的人工草地提取模型的不足。
【學(xué)位單位】：內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2015
【中圖分類】：TP751
【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 引言
    1.1 選題的背景和意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展
    1.3 研究?jī)?nèi)容和論文結(jié)構(gòu)
第二章 研究區(qū)概況及遙感圖像的預(yù)處理
    2.1 研究區(qū)概況
    2.2 遙感圖像的預(yù)處理
        2.2.1 幾何精校正
        2.2.2 輻射定標(biāo)
        2.2.3 大氣校正
        2.2.4 NDVI的計(jì)算
    2.3 討論與總結(jié)
第三章 基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的遙感影像人工草地邊緣檢測(cè)
    3.1 基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的圖像處理原理
        3.1.1 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)簡(jiǎn)介
        3.1.2 二值數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)圖像處理原理
            3.1.2.1 二值數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中的基本集合運(yùn)算
            3.1.2.2 二值數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)圖像處理基本原理
        3.1.3 灰度數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)圖像處理原理
            3.1.3.1 極小運(yùn)算與極大運(yùn)算
            3.1.3.2 灰度數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)圖像處理基本原理
    3.2 基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的遙感影像人工草地的邊緣檢測(cè)算法
        3.2.1 傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)算法
        3.2.2 多尺度、全方位結(jié)構(gòu)元素的遙感影像邊緣檢測(cè)算法
    3.3 討論與總結(jié)
第四章 基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感影像人工草地提取模型
    4.1 太仆寺旗遙感影像的二值化處理
    4.2 基于數(shù)學(xué)形態(tài)的遙感影像人工草地提取模型
        4.2.1 圓環(huán)形結(jié)構(gòu)元素的選取
        4.2.2 基于數(shù)學(xué)形態(tài)的太仆寺旗遙感影像人工草地提取模型
        4.2.3 遙感影像人工草地提取結(jié)果分析
    4.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的太仆寺旗遙感影像幾何特征提取模型
        4.3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介
        4.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練集
        4.3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測(cè)試集
        4.3.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取結(jié)果討論
    4.4 討論與總結(jié)
第五章 結(jié)論與下一步工作的展望
    5.1 結(jié)論
    5.2 下一步工作的展望
參考文獻(xiàn)
致謝
在讀期間科研成果

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 劉瑛;張寶峰;;基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的觸針重建[J];天津理工大學(xué)學(xué)報(bào);2006年01期

2 周知;黃芳;;數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法在舌象分割中的應(yīng)用[J];企業(yè)技術(shù)開(kāi)發(fā);2009年03期

3 李振龍;辛樂(lè);楊德亮;;基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的信號(hào)控制交叉口處車輛隊(duì)尾的實(shí)時(shí)跟蹤[J];交通信息與安全;2010年04期

4 劉巖;李言俊;張科;;基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的紅外圖象分割方法[J];彈箭與制導(dǎo)學(xué)報(bào);2003年S2期

5 劉少穎,盧繼來(lái),郝麗,胡廣書(shū);基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和小波分解的QRS波群檢測(cè)算法[J];清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2004年06期

6 王建平;錢自拓;王金玲;羅國(guó)軍;;基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的圖像漢字筆劃細(xì)化和提取[J];合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2005年11期

7 陳爭(zhēng)光;費(fèi)麗君;;基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的鐵路線識(shí)別技術(shù)[J];平頂山工學(xué)院學(xué)報(bào);2005年06期

8 陳安平;張燕;;基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的建筑物方向的判斷[J];廣東水利電力職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào);2012年02期

9 黃錚,陳祖蔭;數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)在聚類中的應(yīng)用[J];北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào);1988年04期

10 徐彥欣,彭文一;數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)在工程圖表計(jì)算機(jī)處理中的應(yīng)用[J];西南交通大學(xué)學(xué)報(bào);1997年03期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前9條

1 任獲榮;數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)及其應(yīng)用[D];西安電子科技大學(xué);2004年

2 趙于前;基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的醫(yī)學(xué)圖像處理理論與方法研究[D];中南大學(xué);2006年

3 才輝;數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)連通性理論及應(yīng)用研究[D];浙江大學(xué);2009年

4 余莉;基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的目標(biāo)檢測(cè)[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2005年

5 蔣明星;基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和分形的金相圖像處理關(guān)鍵技術(shù)研究[D];華南理工大學(xué);2011年

6 孔超;基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的木質(zhì)材料實(shí)時(shí)無(wú)損檢測(cè)研究[D];東北林業(yè)大學(xué);2010年

7 華彥平;基于彩色數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鍋爐燃燒診斷研究[D];東南大學(xué);2005年

8 鄒力;數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中的應(yīng)用研究[D];華中科技大學(xué);2006年

9 羅愛(ài)民;基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的射線檢測(cè)數(shù)字圖像處理技術(shù)[D];四川大學(xué);2007年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 李良良;基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)分形維數(shù)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法[D];燕山大學(xué);2015年

2 吳家樑;基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和局部預(yù)測(cè)的短期風(fēng)能預(yù)測(cè)研究[D];華南理工大學(xué);2015年

3 郭莉亞;基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的牽引供電系統(tǒng)電能質(zhì)量分析[D];西南交通大學(xué);2015年

4 鄧文豪;基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的高速列車安全性態(tài)分析[D];西南交通大學(xué);2015年

5 劉坤;數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)在牽引供電繼電保護(hù)中的應(yīng)用[D];西南交通大學(xué);2015年

6 王春霞;基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的遙感影像人工草地提取研究[D];內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué);2015年

7 汪勉;基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的人臉檢測(cè)研究[D];曲阜師范大學(xué);2009年

8 王肖晨;數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)理論及在彩色圖像處理中的應(yīng)用[D];哈爾濱工程大學(xué);2008年

9 喬立山;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)研究及應(yīng)用[D];成都理工大學(xué);2004年

10 高艷紅;圖和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)在圖像預(yù)處理中的應(yīng)用研究[D];西安電子科技大學(xué);2014年

本文編號(hào)：2858735