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面向?qū)ο蟮母叻直媛蔬b感影像多尺度分割參數(shù)及分類研究

發(fā)布時(shí)間:2017-10-09 14:25

  本文關(guān)鍵詞:面向?qū)ο蟮母叻直媛蔬b感影像多尺度分割參數(shù)及分類研究


  更多相關(guān)文章: 面向?qū)ο?/b> QuickBird影像 多尺度分割參數(shù) 亮度標(biāo)準(zhǔn)差 規(guī)則分類


【摘要】:摘要:高分辨率遙感影像含有豐富的地物信息,能夠?yàn)槭噶繑?shù)據(jù)更新、災(zāi)害監(jiān)測(cè)、土地覆蓋監(jiān)測(cè)等提供大量的數(shù)據(jù)支持。傳統(tǒng)的基于像元的信息提取方法僅僅只考慮了影像中地物的光譜信息,沒(méi)有考慮到對(duì)象的拓?fù)湟约翱臻g結(jié)構(gòu)信息,給影像分類帶來(lái)了一定的困難;面向?qū)ο蟮挠跋穹治龇椒ǖ某霈F(xiàn)為高分辨率遙感影像分類帶來(lái)了福音。 多尺度分割算法是面向?qū)ο笥跋穹治鲋谐S玫姆指罘椒?多尺度分割主要是根據(jù)不同的地物類型選用不同的尺度,建立多尺度的分割架構(gòu),該方法能較好的反映現(xiàn)實(shí)地物的尺度特性,然而多尺度分割中的參數(shù)設(shè)置將直接影響分割效果,因此該工作至關(guān)重要,針對(duì)尺度的選取已有較多的研究實(shí)驗(yàn),但針對(duì)緊致度和形狀因子兩個(gè)參數(shù)的選取研究,還沒(méi)有一個(gè)定量的方法。 本研究主要圍繞多尺度的三個(gè)參數(shù)的定量選取展開,首先選用亮度均值標(biāo)準(zhǔn)差最大處對(duì)應(yīng)的尺度為最優(yōu)分割尺度,再分別對(duì)形狀因子和緊致度進(jìn)行分析,以最大面積對(duì)應(yīng)地物斑塊的恒定區(qū)間作為最適宜的形狀因子和緊致度選取區(qū)間,實(shí)現(xiàn)尺度、形狀因子和緊致度的定量選取,最后根據(jù)得出的分割參數(shù),對(duì)影像進(jìn)行多層次多尺度分割,并建立規(guī)則集進(jìn)行分類實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:文中分割參數(shù)的選取方法能獲得較好分割效果,更易于后續(xù)的分類,總分類精度達(dá)86.5%。
【關(guān)鍵詞】:面向?qū)ο?/strong> QuickBird影像 多尺度分割參數(shù) 亮度標(biāo)準(zhǔn)差 規(guī)則分類
【學(xué)位授予單位】:中南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2014
【分類號(hào)】:P237
【目錄】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-7
  • 目錄7-9
  • 第1章 緒論9-15
  • 1.1 研究背景9-12
  • 1.1.1 面向?qū)ο蟮倪b感影像地物分類技術(shù)研究現(xiàn)狀9-10
  • 1.1.2 影像分割參數(shù)選取研究現(xiàn)狀10-12
  • 1.2 研究目的和意義12-13
  • 1.3 研究?jī)?nèi)容13
  • 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)13-15
  • 第2章 影像預(yù)處理15-30
  • 2.1 概述15
  • 2.2 幾何校正15-16
  • 2.3 影像融合方法16-19
  • 2.4 融合影像效果評(píng)價(jià)19-21
  • 2.5 實(shí)驗(yàn)21-29
  • 2.6 本章小結(jié)29-30
  • 第3章 地物提取與分割參數(shù)選取的關(guān)鍵技術(shù)30-45
  • 3.1 概述30
  • 3.2 影像分割30-31
  • 3.3 多尺度分割31-34
  • 3.4 最適宜分割參數(shù)選取研究34-42
  • 3.4.1 選取思路概述34-35
  • 3.4.2 尺度參數(shù)定量選取研究35-38
  • 3.4.3 形狀因子與緊致度定量選取研究38-42
  • 3.5 基于規(guī)則集的影像分類42-43
  • 3.6 本章小結(jié)43-45
  • 第4章 影像分割參數(shù)選取及分類實(shí)驗(yàn)45-73
  • 4.1 影像分類體系45
  • 4.2 最適宜分割參數(shù)選取實(shí)驗(yàn)45-63
  • 4.3 影像分類實(shí)驗(yàn)63-71
  • 4.4 本章小結(jié)71-73
  • 第5章 結(jié)論與展望73-75
  • 5.1 結(jié)論73-74
  • 5.2 展望74-75
  • 參考文獻(xiàn)75-81
  • 攻讀碩士學(xué)位期間主要研究成果81-82
  • 致謝82

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 魯恒;李永樹;唐敏;;面向?qū)ο蟮纳降貐^(qū)域多源遙感影像分割尺度選擇及評(píng)價(jià)[J];山地學(xué)報(bào);2011年06期

2 ;;陳春香;;基于HSV變換與小波變換的遙感圖像融合[J];計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì);2007年23期

3 陳云浩;馮通;史培軍;王今飛;;基于面向?qū)ο蠛鸵?guī)則的遙感影像分類研究[J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版);2006年04期

4 徐登云;李志娟;;面向?qū)ο蟮倪b感影像分類方法在土地覆蓋中的應(yīng)用[J];西部資源;2012年02期

5 田巖;謝玉波;史文中;彭復(fù)員;柳健;;基于局部方差的多分辨率圖像分割方法[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);2006年12期

6 陳春雷;武剛;;面向?qū)ο蟮倪b感影像最優(yōu)分割尺度評(píng)價(jià)[J];遙感技術(shù)與應(yīng)用;2011年01期

7 王堅(jiān);張繼賢;劉正軍;高祥;;基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的高分辨率影像融合[J];遙感學(xué)報(bào);2007年01期

8 尹作霞;杜培軍;;面向?qū)ο蟮母吖庾V遙感影像分類方法研究[J];遙感信息;2007年04期

9 黎新亮;趙書河;芮一康;謝士杰;;面向?qū)ο蟾叻直孢b感影像分類研究[J];遙感信息;2007年06期

10 祖琪;袁希平;莫源富;袁磊;;基于面向?qū)ο蠓诸惙椒ㄔ赟POT影像中的地物信息提取[J];中國(guó)巖溶;2011年02期



本文編號(hào):1000684


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