我國在“十三五”期間提出了建設(shè)海洋強(qiáng)國的戰(zhàn)略目標(biāo),海島作為海洋開發(fā)和利用的一個重要載體,其邊界的快速提取、地物類型的快速識別以及其生態(tài)環(huán)境的動態(tài)監(jiān)測等課題的研究不僅具有重要的科學(xué)價值,更具有重要的戰(zhàn)略意義。遙感技術(shù)作為一種遠(yuǎn)距離對地觀測技術(shù),可實(shí)現(xiàn)海島的大面積同時觀測,以及準(zhǔn)實(shí)時的動態(tài)監(jiān)測。本文基于大面積覆蓋和準(zhǔn)實(shí)時獲取的海島遙感影像,研究了一種海島邊界的快速提取方法,為海島的快速普查及制圖,海權(quán)的爭分以及國土面積的測量等提供理論依據(jù)。圖像分割作為一類圖像識別、分析和理解的重要方法,已被廣大學(xué)者用于傳統(tǒng)圖像的預(yù)處理中。而遙感影像具有大面積觀測、準(zhǔn)實(shí)時和多波段等特性,當(dāng)傳統(tǒng)圖像分割算法直接應(yīng)用于遙感影像識別或分析時,存在計(jì)算時間長和分割精度低等問題。因此,本文在分析了現(xiàn)有圖像分割算法的基礎(chǔ)上,結(jié)合遙感影像的特征(大面積覆蓋和多波段性),提出了一種基于遙感影像的海島邊界快速分割算法。主要研究內(nèi)容如下:(1)針對遙感影像的多波段性,提出了海島邊界的粗分割方法研究。在該部分的研究中,提出了一種利用非線性優(yōu)化的Otsu算法,實(shí)現(xiàn)了基于遙感影像的海島邊界粗分割。該算法的主要思想是,利用PCA算法對... 

【文章來源】：上海海洋大學(xué)上海市

【文章頁數(shù)】：51 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

研究區(qū)域與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

島邊界分割為例，驗(yàn)證本章提出的法的可行性；并與傳統(tǒng)的 Otsu、對比。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為 Landsat8 影像（范圍為從 116°3′到 116°36′，29°42′2 合成圖像，大小為 3500*3500 圖 2-1 研究區(qū)域與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)Fig. 2-1 Research area and experimental data視解譯的舟山海島岸線分布圖，地譯的舟山海域不同地物的面積統(tǒng)計(jì)

上海海洋大學(xué)碩士學(xué)位論文2.3.2 基于原始遙感影像的粗分割海島邊界提取對比實(shí)驗(yàn)本章設(shè)計(jì)了兩個實(shí)驗(yàn)，通過對非線性優(yōu)化 Otsu 分割算法與 Otsu、2D-Otsu、K-means、FCM 四個分割算法對比，從分割精度和時間效率兩方面對非線性優(yōu)化Otsu 分割算法進(jìn)行了可行性比較。1）基于原始遙感影像，驗(yàn)證非線性優(yōu)化 Otsu分割算法用于粗分割海島邊界提取的精度優(yōu)勢；2）基于遙感影像降維后數(shù)據(jù)，驗(yàn)證非線性優(yōu)化 Otsu 算法用于粗分割海島邊界提取的時間效率優(yōu)勢。實(shí)驗(yàn)環(huán)境為：Windows10專業(yè)版,Intel(R)Core(TM)i5-6500CPU@3.20GHz,RAM4.00GB，MATLAB R2013a。將 Landsat-8 影像的各波段視為傳統(tǒng)獨(dú)立圖像，采用非線性優(yōu)化 Otsu 分割算法和 Otsu，2D-Otsu，K-means，F(xiàn)CM 分割算法對海島邊界提取進(jìn)行了粗分割計(jì)算，地物類別為海水和島嶼；圖 2-3 所示為基于遙感影像的各波段，利用不同分割算法實(shí)現(xiàn)粗分割的海島邊界提取結(jié)果的空間分布圖。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：2942085