高分辨率遙感影像融合及面向?qū)ο笮畔⑻崛⊙芯?/H1>
發(fā)布時(shí)間：2018-03-25 06:04
本文選題：高分二號 切入點(diǎn)：圖像融合 出處：《北京交通大學(xué)》2017年碩士論文
【摘要】：高分二號衛(wèi)星的成功發(fā)射標(biāo)志著中國遙感衛(wèi)星進(jìn)入亞米級"高分時(shí)代"。到目前為止高分二號衛(wèi)星發(fā)射僅僅兩年多,針對高分二號影像的應(yīng)用研究具有一定的意義。因此本文基于高分二號影像對其進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣校正、正射校正、圖像融合等預(yù)處理操作,其中主要研究了圖像融合算法及融合后質(zhì)量評價(jià),并選取其中較優(yōu)的融合影像進(jìn)行后期的面向?qū)ο蟮母脖恍畔⑻崛⊙芯?為進(jìn)一步深入研究奠定了一定的基礎(chǔ)。本文的主要研究工作如下:(1)研究高分二號影像的預(yù)處理工作,系統(tǒng)的分析、總結(jié)了遙感影像數(shù)據(jù)融合的基本理論、特點(diǎn)和應(yīng)用,深入研究分析了常用的9種融合算法,其中側(cè)重研究了在實(shí)際應(yīng)用中對遙感影像融合算法的選擇問題。(2)針對生產(chǎn)過程中主要依賴主觀人眼評價(jià)融合后影像,而主觀評價(jià)與觀察者的人眼視覺感知和經(jīng)驗(yàn)水平相關(guān)性很大,不具備客觀性,為此研究遙感影像客觀評價(jià)指標(biāo)和體系。但是在質(zhì)量評價(jià)中即使相同的融合算法針對同一幅影像,應(yīng)用者感興趣的部分不同,影像的應(yīng)用方向不同,對融合后質(zhì)量的評價(jià)也不相同,需要針對具體影像做出具體評價(jià),為此基于GDAL庫利用c#語言編寫客觀指標(biāo)參數(shù)計(jì)算軟件,該軟件將常用的指標(biāo)參數(shù)集成在一起,為遙感影像質(zhì)量評價(jià)提供可參考的、穩(wěn)定的客觀定量標(biāo)準(zhǔn)。最后得到本文實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)較優(yōu)的融合算法為Subtractive Resolution Merge。(3)以北京市通州區(qū)為實(shí)驗(yàn)區(qū)域,采用Subtractive Resolution Merge融合方法融合影像,利用面向?qū)ο蠓诸惙椒ㄍ瓿蓪νㄖ菸鞅辈恐饕菂^(qū)大范圍的覆被信息提取。主要研究了面向?qū)ο蠖喑叨确指�、分層提取的方�?研究了植被、水體、道路、建筑物在高分辨率影像上的特征,以此為基礎(chǔ)建立規(guī)則集完成對研究區(qū)的分類,并與監(jiān)督分類中標(biāo)準(zhǔn)最鄰近分類法進(jìn)行對比,結(jié)果表明,基于規(guī)則的面向?qū)ο蠓诸惤Y(jié)果精度相對于監(jiān)督分類中標(biāo)準(zhǔn)最鄰近分類結(jié)果精度較好。
[Abstract]:The successful launch of the Gaofen II satellite marks the entry of the Chinese remote sensing satellite into an "era of high scores" at the Yami level. So far, the launch of the Gaofen II satellite has only been more than two years old. Therefore, this paper carries on the radiometric calibration, atmospheric correction, orthophoto correction, image fusion and other preprocessing operations based on the high score 2 image. Among them, the image fusion algorithm and the quality evaluation after fusion are mainly studied, and the better fusion image is selected for the later research of object oriented covering information extraction. The main research work of this paper is as follows: 1) studying the preprocessing and systematic analysis of Gaofen II image, summarizing the basic theory, characteristics and applications of remote sensing image data fusion. In this paper, 9 common fusion algorithms are deeply studied and analyzed, in which the selection of remote sensing image fusion algorithm in practical application is mainly studied. In the process of production, it mainly depends on subjective human eyes to evaluate the fusion image. But the subjective evaluation has a great correlation with the human visual perception and experience level of the observer. Therefore, the objective evaluation index and system of remote sensing image are studied. But in the quality evaluation, even if the same fusion algorithm is applied to the same image, Different applications are interested in different parts, the application direction of images is different, and the evaluation of quality after fusion is also different, so it is necessary to make specific evaluation for specific images. Therefore, based on GDAL library, the objective index parameter calculation software is compiled by using c# language. The software integrates the commonly used index parameters together, and provides a reference and stable objective quantitative standard for the quality evaluation of remote sensing images. Finally, it is concluded that the best fusion algorithm for the experimental data in this paper is Subtractive Resolution Merge.Y3) the Tongzhou District of Beijing is taken as the experimental area. The Subtractive Resolution Merge fusion method is used to fuse the image, and the object oriented classification method is used to extract the covering information from the main urban areas in the northwest of Tongzhou. The method of object oriented multi-scale segmentation and hierarchical extraction is studied, and the vegetation is studied. Based on the characteristics of water bodies, roads and buildings in high-resolution images, a rule set is established to complete the classification of the study area and to compare it with the standard nearest neighbor classification in supervised classification. The results show that, The result precision of object oriented classification based on rules is better than that of standard nearest neighbor classification in supervised classification.
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：P237
【參考文獻(xiàn)】
相關(guān)期刊論文 前10條
1 殷亞秋;李家國;余濤;楊紅艷;張永紅;;基于高分辨率遙感影像的面向?qū)ο笏w提取方法研究[J];測繪通報(bào);2015年01期
2 蒲德祥;董竹;胡艷;;衛(wèi)星遙感數(shù)字產(chǎn)品質(zhì)量評價(jià)方法研究[J];測繪與空間地理信息;2013年03期
3 寧津生;王正濤;;2011-2012測繪學(xué)科發(fā)展研究綜合報(bào)告(下)[J];測繪科學(xué);2012年04期
4 趙珍梅;馬偉;王潤生;;三種高保真遙感影像融合方法效果評價(jià)與分析[J];地質(zhì)與勘探;2010年04期
5 劉亞東;李青元;譚海;秦科學(xué);;開源庫GDAL及其在影像拼接中的應(yīng)用[J];數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用;2010年02期
6 徐勝祥;徐運(yùn)清;;一種基于IHS和DWT變換的遙感圖像融合方法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件;2008年10期
7 喬程;駱劍承;吳泉源;沈占鋒;王宏;;面向?qū)ο蟮母叻直媛视跋癯鞘薪ㄖ锾崛J];地理與地理信息科學(xué);2008年05期
8 鄭學(xué)芬;林宗堅(jiān);范麗;郭圓;徐洪峰;劉有根;;遙感影像信息量的計(jì)算方法研究[J];山東科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2008年01期
9 欒慶祖;劉慧平;肖志強(qiáng);;遙感影像的正射校正方法比較[J];遙感技術(shù)與應(yīng)用;2007年06期
10 譚永生;沈掌泉;賈春燕;王新輝;鄧勁松;;中高分辨率遙感影像融合研究[J];遙感技術(shù)與應(yīng)用;2007年04期
相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條
1 馬旭東;光學(xué)遙感影像壓縮及融合的質(zhì)量評價(jià)研究[D];武漢大學(xué);2014年
相關(guān)碩士學(xué)位論文 前7條
1 胡茂瑩;基于高分二號遙感影像面向?qū)ο蟮某鞘蟹课菪畔⑻崛》椒ㄑ芯縖D];吉林大學(xué);2016年
2 黃瑾;面向?qū)ο筮b感影像分類方法在土地利用信息提取中的應(yīng)用研究[D];成都理工大學(xué);2010年
3 陳金麗;面向?qū)ο蟮淖钹徑惴ㄑ芯颗c實(shí)現(xiàn)[D];中國地質(zhì)大學(xué)（北京）;2009年
4 姜雪;基于高分辨率遙感影像的礦區(qū)土地利用/土地覆蓋信息提取技術(shù)研究[D];首都師范大學(xué);2007年
5 肖文;空域無參考的圖像質(zhì)量評價(jià)[D];江西財(cái)經(jīng)大學(xué);2006年
6 莫登奎;中高分辨率遙感影像分割與信息提取研究[D];中南林業(yè)科技大學(xué);2006年
7 周麗雅;遙感影像融合及質(zhì)量評價(jià)研究[D];解放軍信息工程大學(xué);2006年
，
本文編號：1661845
本文鏈接：http://sikaile.net/kejilunwen/dizhicehuilunwen/1661845.html
本文選題：高分二號 切入點(diǎn)：圖像融合 出處：《北京交通大學(xué)》2017年碩士論文
【摘要】：高分二號衛(wèi)星的成功發(fā)射標(biāo)志著中國遙感衛(wèi)星進(jìn)入亞米級"高分時(shí)代"。到目前為止高分二號衛(wèi)星發(fā)射僅僅兩年多,針對高分二號影像的應(yīng)用研究具有一定的意義。因此本文基于高分二號影像對其進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣校正、正射校正、圖像融合等預(yù)處理操作,其中主要研究了圖像融合算法及融合后質(zhì)量評價(jià),并選取其中較優(yōu)的融合影像進(jìn)行后期的面向?qū)ο蟮母脖恍畔⑻崛⊙芯?為進(jìn)一步深入研究奠定了一定的基礎(chǔ)。本文的主要研究工作如下:(1)研究高分二號影像的預(yù)處理工作,系統(tǒng)的分析、總結(jié)了遙感影像數(shù)據(jù)融合的基本理論、特點(diǎn)和應(yīng)用,深入研究分析了常用的9種融合算法,其中側(cè)重研究了在實(shí)際應(yīng)用中對遙感影像融合算法的選擇問題。(2)針對生產(chǎn)過程中主要依賴主觀人眼評價(jià)融合后影像,而主觀評價(jià)與觀察者的人眼視覺感知和經(jīng)驗(yàn)水平相關(guān)性很大,不具備客觀性,為此研究遙感影像客觀評價(jià)指標(biāo)和體系。但是在質(zhì)量評價(jià)中即使相同的融合算法針對同一幅影像,應(yīng)用者感興趣的部分不同,影像的應(yīng)用方向不同,對融合后質(zhì)量的評價(jià)也不相同,需要針對具體影像做出具體評價(jià),為此基于GDAL庫利用c#語言編寫客觀指標(biāo)參數(shù)計(jì)算軟件,該軟件將常用的指標(biāo)參數(shù)集成在一起,為遙感影像質(zhì)量評價(jià)提供可參考的、穩(wěn)定的客觀定量標(biāo)準(zhǔn)。最后得到本文實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)較優(yōu)的融合算法為Subtractive Resolution Merge。(3)以北京市通州區(qū)為實(shí)驗(yàn)區(qū)域,采用Subtractive Resolution Merge融合方法融合影像,利用面向?qū)ο蠓诸惙椒ㄍ瓿蓪νㄖ菸鞅辈恐饕菂^(qū)大范圍的覆被信息提取。主要研究了面向?qū)ο蠖喑叨确指�、分層提取的方�?研究了植被、水體、道路、建筑物在高分辨率影像上的特征,以此為基礎(chǔ)建立規(guī)則集完成對研究區(qū)的分類,并與監(jiān)督分類中標(biāo)準(zhǔn)最鄰近分類法進(jìn)行對比,結(jié)果表明,基于規(guī)則的面向?qū)ο蠓诸惤Y(jié)果精度相對于監(jiān)督分類中標(biāo)準(zhǔn)最鄰近分類結(jié)果精度較好。
[Abstract]:The successful launch of the Gaofen II satellite marks the entry of the Chinese remote sensing satellite into an "era of high scores" at the Yami level. So far, the launch of the Gaofen II satellite has only been more than two years old. Therefore, this paper carries on the radiometric calibration, atmospheric correction, orthophoto correction, image fusion and other preprocessing operations based on the high score 2 image. Among them, the image fusion algorithm and the quality evaluation after fusion are mainly studied, and the better fusion image is selected for the later research of object oriented covering information extraction. The main research work of this paper is as follows: 1) studying the preprocessing and systematic analysis of Gaofen II image, summarizing the basic theory, characteristics and applications of remote sensing image data fusion. In this paper, 9 common fusion algorithms are deeply studied and analyzed, in which the selection of remote sensing image fusion algorithm in practical application is mainly studied. In the process of production, it mainly depends on subjective human eyes to evaluate the fusion image. But the subjective evaluation has a great correlation with the human visual perception and experience level of the observer. Therefore, the objective evaluation index and system of remote sensing image are studied. But in the quality evaluation, even if the same fusion algorithm is applied to the same image, Different applications are interested in different parts, the application direction of images is different, and the evaluation of quality after fusion is also different, so it is necessary to make specific evaluation for specific images. Therefore, based on GDAL library, the objective index parameter calculation software is compiled by using c# language. The software integrates the commonly used index parameters together, and provides a reference and stable objective quantitative standard for the quality evaluation of remote sensing images. Finally, it is concluded that the best fusion algorithm for the experimental data in this paper is Subtractive Resolution Merge.Y3) the Tongzhou District of Beijing is taken as the experimental area. The Subtractive Resolution Merge fusion method is used to fuse the image, and the object oriented classification method is used to extract the covering information from the main urban areas in the northwest of Tongzhou. The method of object oriented multi-scale segmentation and hierarchical extraction is studied, and the vegetation is studied. Based on the characteristics of water bodies, roads and buildings in high-resolution images, a rule set is established to complete the classification of the study area and to compare it with the standard nearest neighbor classification in supervised classification. The results show that, The result precision of object oriented classification based on rules is better than that of standard nearest neighbor classification in supervised classification.
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：P237
【參考文獻(xiàn)】
相關(guān)期刊論文 前10條
1 殷亞秋;李家國;余濤;楊紅艷;張永紅;;基于高分辨率遙感影像的面向?qū)ο笏w提取方法研究[J];測繪通報(bào);2015年01期
2 蒲德祥;董竹;胡艷;;衛(wèi)星遙感數(shù)字產(chǎn)品質(zhì)量評價(jià)方法研究[J];測繪與空間地理信息;2013年03期
3 寧津生;王正濤;;2011-2012測繪學(xué)科發(fā)展研究綜合報(bào)告(下)[J];測繪科學(xué);2012年04期
4 趙珍梅;馬偉;王潤生;;三種高保真遙感影像融合方法效果評價(jià)與分析[J];地質(zhì)與勘探;2010年04期
5 劉亞東;李青元;譚海;秦科學(xué);;開源庫GDAL及其在影像拼接中的應(yīng)用[J];數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用;2010年02期
6 徐勝祥;徐運(yùn)清;;一種基于IHS和DWT變換的遙感圖像融合方法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件;2008年10期
7 喬程;駱劍承;吳泉源;沈占鋒;王宏;;面向?qū)ο蟮母叻直媛视跋癯鞘薪ㄖ锾崛J];地理與地理信息科學(xué);2008年05期
8 鄭學(xué)芬;林宗堅(jiān);范麗;郭圓;徐洪峰;劉有根;;遙感影像信息量的計(jì)算方法研究[J];山東科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2008年01期
9 欒慶祖;劉慧平;肖志強(qiáng);;遙感影像的正射校正方法比較[J];遙感技術(shù)與應(yīng)用;2007年06期
10 譚永生;沈掌泉;賈春燕;王新輝;鄧勁松;;中高分辨率遙感影像融合研究[J];遙感技術(shù)與應(yīng)用;2007年04期
相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條
1 馬旭東;光學(xué)遙感影像壓縮及融合的質(zhì)量評價(jià)研究[D];武漢大學(xué);2014年
相關(guān)碩士學(xué)位論文 前7條
1 胡茂瑩;基于高分二號遙感影像面向?qū)ο蟮某鞘蟹课菪畔⑻崛》椒ㄑ芯縖D];吉林大學(xué);2016年
2 黃瑾;面向?qū)ο筮b感影像分類方法在土地利用信息提取中的應(yīng)用研究[D];成都理工大學(xué);2010年
3 陳金麗;面向?qū)ο蟮淖钹徑惴ㄑ芯颗c實(shí)現(xiàn)[D];中國地質(zhì)大學(xué)（北京）;2009年
4 姜雪;基于高分辨率遙感影像的礦區(qū)土地利用/土地覆蓋信息提取技術(shù)研究[D];首都師范大學(xué);2007年
5 肖文;空域無參考的圖像質(zhì)量評價(jià)[D];江西財(cái)經(jīng)大學(xué);2006年
6 莫登奎;中高分辨率遙感影像分割與信息提取研究[D];中南林業(yè)科技大學(xué);2006年
7 周麗雅;遙感影像融合及質(zhì)量評價(jià)研究[D];解放軍信息工程大學(xué);2006年
，本文編號：1661845
本文鏈接：http://sikaile.net/kejilunwen/dizhicehuilunwen/1661845.html
