發(fā)布時間：2018-05-01 02:27

  本文選題：遙感圖像 + 信息容量　； 參考：《西北大學》2013年碩士論文

【摘要】：圖像信息容量源于計算機圖形學,它是圖像像素值之間差異程度的反映,是圖像有效信息承載力的數(shù)量單位。遙感圖像信息容量模型構建是基于圖像多維直方圖理論,其數(shù)值能夠簡易、直觀的反映地表地物的復雜程度,其數(shù)值大小主要受到地貌類型、地表覆蓋、地物結構特征等因素的影響。本文在現(xiàn)有圖像信息容量研究的基礎上,以陜西省關中平原地區(qū)為例,以Landsat5TM多光譜數(shù)據(jù)為主要數(shù)據(jù)源,采用空間分析與數(shù)理統(tǒng)計相結合的方法,重點分析了城鎮(zhèn)區(qū)域下墊面組分以及遙感圖像信息容量的空間結構特征。本文研究主要取得以下幾項結論： (1)在傳統(tǒng)遙感圖像信息容量計算的基礎上,提出了基于滑動窗口的信息容量計算模型,并將其應用于實驗中,分析了計算結果——窗口信息容量圖像的空間分布特征。 (2)文章以尺度變換為分析手段,借鑒景觀格局研究方法,通過對多種結構指數(shù)在各粒度層次以及幅度范圍上響應分析,得到文章所選區(qū)域下墊面結構研究的最適粒度和幅度,約為40m和18km。 (3)論文采用混合像元光譜線性分解技術提取了該區(qū)域各下墊面組分,并分別以定性描述與定量模擬的方式探討了圖像信息容量以及下墊面組分的空間分布結構特征。結果表明,城鎮(zhèn)區(qū)域下墊面組分中植被覆蓋以及不透水面是影響遙感圖像信息容量數(shù)值分布的主要因素,且?guī)渍咴诳臻g分布上存在著較強的敏感性,即植被覆蓋以及不透水面的高值區(qū)域均對應于信息容量的高值區(qū)域,呈現(xiàn)較高的正相關性關系,其相關性系數(shù)分別為0.7517和0.6849。
[Abstract]:Image information capacity is derived from computer graphics. It reflects the degree of difference between pixel values of images and is the quantitative unit of the effective information carrying capacity of images. The information capacity model of remote sensing image is based on the theory of multi-dimensional histogram. Its numerical value can easily and intuitively reflect the complexity of surface objects, and its numerical value is mainly affected by the geomorphological type and surface coverage. Features of the structure of features and other factors. Based on the existing research of image information capacity, taking Guanzhong Plain area of Shaanxi Province as an example, taking Landsat5TM multispectral data as the main data source, this paper adopts the method of combining spatial analysis with mathematical statistics. The spatial structure characteristics of the underlying surface components and the information capacity of remote sensing images in urban areas are analyzed. The main conclusions of this study are as follows: 1) on the basis of traditional remote sensing image information capacity calculation, a sliding window based information capacity calculation model is proposed, and it is applied to the experiment. The spatial distribution characteristics of the calculated result-window information capacity image are analyzed. (2) by using scale transformation as an analysis method and using the research method of landscape pattern for reference, by analyzing the response of various structural indices at various granularity levels and amplitude ranges, the optimum granularity and amplitude of the study of underlying surface structure in the selected area are obtained. It is about 40m and 18km. In this paper, the components of the underlying surface in the region are extracted by using the mixed pixel spectral linear decomposition technique, and the information capacity of the image and the spatial distribution structure of the underlying surface components are discussed by qualitative description and quantitative simulation, respectively. The results show that vegetation cover and impermeable surface are the main factors affecting the numerical distribution of the information capacity of remote sensing images, and some of them have strong sensitivity in spatial distribution. That is, the high value region of vegetation cover and impermeable water surface corresponds to the high value region of information capacity, and the correlation coefficient is 0.7517 and 0.6849, respectively.
【學位授予單位】：西北大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：P208

【參考文獻】

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本文編號：1827340