發(fā)布時(shí)間：2020-07-10 19:59

【摘要】：近年以來,隨著GIS與RS技術(shù)的融合發(fā)展,國(guó)內(nèi)的很多城市都開始啟動(dòng)其地理空間的框架搭建。而作為一項(xiàng)浩大的系統(tǒng)工程,城市在發(fā)展與建設(shè)過程中,充分利用現(xiàn)代數(shù)字化技術(shù),已經(jīng)成為城市科技與信息化發(fā)展的主流,也逐漸成為城市在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的新方向。在眾多的城市數(shù)字化應(yīng)用系統(tǒng)中,基于現(xiàn)代信息、網(wǎng)絡(luò)與空間信息為一體的數(shù)字化城市管理系統(tǒng),則是隨著數(shù)字地球概念的出現(xiàn)而發(fā)展的,是基于GIS與RS技術(shù)而構(gòu)建起來的一種多維度、信息化與自動(dòng)化管理系統(tǒng)。在這過程中,數(shù)字城市的概念逐漸受到遼寧省遼陽市白塔區(qū)政府的重視,地處東北老重工業(yè)基地的遼寧省,城市發(fā)展過程中的許多工作比如城市道路規(guī)劃、城市內(nèi)各種設(shè)施的選址、違法建筑的拆除、平房區(qū)的改造等等,由于城市發(fā)展迅速,人口密度逐漸加大等等因素,原始的城市管理模式已經(jīng)難以滿足政府的需要和人民的渴求,為此遼陽市現(xiàn)在迫切需要數(shù)字化城市管理系統(tǒng)的建成。本文研究主要針對(duì)數(shù)字化城市管理系統(tǒng)的當(dāng)前研究背景與研究現(xiàn)狀進(jìn)行深入分析,并對(duì)相關(guān)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)原則、目標(biāo)、實(shí)施方案以及系統(tǒng)研發(fā)的意義等進(jìn)行簡(jiǎn)單說明。接著,還對(duì)數(shù)字化城市管理系統(tǒng)在開發(fā)中的一些關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行介紹,主要包括Web GIS技術(shù)、ArcIMS技術(shù)、ArcXML技術(shù)、遙感圖像處理技術(shù)以及基于遙感圖像的地面建筑提取技術(shù)等。針對(duì)數(shù)字化城市管理系統(tǒng)中的遙感技術(shù),著重介紹基于遼寧省遼陽市白塔區(qū)遙感圖像的建筑物輪廓提取技術(shù),以及遙感圖像的多尺度分割技術(shù)等。其中,對(duì)于地面建筑的輪廓提取技術(shù),主要采用區(qū)域特征與邊緣信息相結(jié)合的算法,即先利用Mean Shift多尺度分割算法來實(shí)現(xiàn)地物的預(yù)分割;接著,再利用Otsu算法來后續(xù)處理,實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像中非建筑物地物的清除;最后,再通過形態(tài)學(xué)算法來實(shí)現(xiàn)分割結(jié)果的優(yōu)化處理,實(shí)現(xiàn)與建筑物顏色特征和光譜特征相類似的道路的有效分離。此外,在建筑物的輪廓重建中,還對(duì)部分三維重建過程進(jìn)行簡(jiǎn)單說明。
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TU984;TP751
【圖文】：

遙感影像數(shù)據(jù)的基本處理流程

（a）原始遙感圖像 （b）分割后圖像圖 3.1 對(duì)遙感圖像進(jìn)行分割的具體應(yīng)用實(shí)例常見的圖像分割理論與技術(shù)，在設(shè)計(jì)中所依據(jù)的原理主要為：基于閾值的割算法、基于邊緣檢測(cè)的分割算法以及基于區(qū)域生長(zhǎng)的分割算法等。在這三種同的分割算法中，基于閾值的算法對(duì)圖像進(jìn)行分割的處理過程相對(duì)更簡(jiǎn)單，應(yīng)也更廣泛。如果用 和 分別表示原始圖像與處理后圖像，則基于閾值的分割術(shù)可以用如下的公式進(jìn)行表示：…………………………………(2其中， 表示分割算法中所設(shè)置的分割閾值。基于該閾值，可以將對(duì)象像素的

以從其概率密度梯度之間的關(guān)系來推導(dǎo)。如果用 表示多維空間中樣本點(diǎn)的概率密度函數(shù)，這樣，在選定初始點(diǎn) 的情況下，就可以利用Mean Shift 算法中的逐步移動(dòng)來向首個(gè)峰值的收斂，如圖 4.1 中所示。圖 4.1 中的波形，顯示了該算法可以應(yīng)用的相關(guān)領(lǐng)域，即：可以對(duì)感興趣的目標(biāo)進(jìn)行聚類；對(duì)模態(tài)進(jìn)行檢測(cè)；可以應(yīng)用于物體跟蹤與優(yōu)化算法中。圖 4.1 Mean Shift 算法的收斂示意圖根據(jù)圖 4-1 中所示，圖像一般可以利用二維坐標(biāo)中的 維向量來表示。這樣，在 的情況下，圖像就對(duì)應(yīng)于灰度圖像；當(dāng) 的情況下，則圖像對(duì)應(yīng)于彩色圖像；而在 的情況下，圖像則對(duì)應(yīng)于遙感領(lǐng)域中常見的多光譜圖像。圖像中的二維坐標(biāo)，一般可以對(duì)圖像中的空間位置信息進(jìn)行表示。一個(gè)特例是，如果要對(duì)圖像的位置信息以及色彩信息進(jìn)行同時(shí)處理

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2749385