本文選題：高分一號 + 圖像增強(qiáng)��； 參考：《華北理工大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：研究以GF-1遙感數(shù)據(jù)為依托,建立成熟合理的礦山信息提取的方法和流程,嘗試更高效、更快捷地對礦區(qū)信息進(jìn)行提取,深入分析信息提取過程中的關(guān)鍵技術(shù)問題。對于高分一號遙感影像的研究主要是通過融合方法和融合效果的對比,得出用GS融合方法得到的遙感影像飽和度較高,成像清晰,地物邊界明了;通過計(jì)算各波段之間的相關(guān)性和波段內(nèi)部信息量的統(tǒng)計(jì),結(jié)合波段指數(shù)OIF,進(jìn)一步確定高分一號遙感影像的最佳成像波段為band4、band3、band2;以IDL為平臺實(shí)現(xiàn)了Mean Shift算法對高分一號的增強(qiáng),經(jīng)增強(qiáng)之后的遙感影像具有更優(yōu)的判讀效果,有利于后續(xù)分類工作的開展,前期研究旨在為高分一號或類似分辨率遙感影像的圖像增強(qiáng)提供技術(shù)支持。通過大量實(shí)驗(yàn)確定了研究區(qū)尾礦這一目標(biāo)地類的最優(yōu)分割尺度以及分割參數(shù),并對紋理特征進(jìn)行了研究,選擇最佳的紋理波段參與多尺度分割,分析分割效果,實(shí)驗(yàn)表明同時加入對比度Contrast和相關(guān)性Correlation兩個紋理特征時礦區(qū)信息的分割效果最好;通過對研究區(qū)內(nèi)礦區(qū)及周邊地物的光譜特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,建立了高分一號尾礦庫信息提取的IOT模型,輔以紋理和幾何特征,用面向?qū)ο蟮姆椒▽ΦV區(qū)及周圍地物進(jìn)行信息提取,提取精度為83.38%,對比基于像元的最大似然分類法的提取精度68.02%,研究表明,面向?qū)ο蟮姆诸惙椒▽Ω叻忠惶柕V區(qū)信息的提取具有絕對的優(yōu)勢。
[Abstract]:Based on the GF-1 remote sensing data, this paper establishes a mature and reasonable method and process of mining information extraction, tries to extract mining information more efficiently and quickly, and deeply analyzes the key technical problems in the process of information extraction. The research of Gaofen 1 remote sensing image is mainly based on the comparison of fusion method and fusion effect. It is concluded that the RS image saturation obtained by GS fusion method is higher, the image is clear, and the boundary of ground object is clear. By calculating the correlation between each band and the statistics of internal information in the band, and combining with the band index, we further determine that the best imaging band of the high score 1 remote sensing image is band4 band 3 band 2. Using IDL as the platform, we realize the enhancement of high score 1 by Mean Shift algorithm. The enhanced remote sensing image has better interpretation effect and is helpful to the subsequent classification work. The previous study aims to provide technical support for image enhancement of high-resolution remote sensing image with high resolution or similar resolution. Through a large number of experiments, the optimal segmentation scale and segmentation parameters of the target ground type of tailings in the study area are determined, and the texture features are studied. The best texture band is selected to participate in the multi-scale segmentation, and the segmentation effect is analyzed. The experiment shows that the segmentation effect of mining area information is the best when two texture features, contrast Contrast and correlated Correlation, are added at the same time, and the spectral characteristics of mining area and surrounding ground objects in the study area are statistically analyzed. The IOT model of information extraction of Gaofian No. 1 tailings reservoir is established, which is supplemented by texture and geometric features, and the information of mining area and surrounding ground objects is extracted by object-oriented method. The extraction accuracy is 83.38, compared with the maximum likelihood classification method based on pixel, the extraction accuracy is 68.02. The research shows that the object-oriented classification method has an absolute advantage in extracting information from Gaofen No. 1 mining area.
【學(xué)位授予單位】：華北理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：P237;TD178

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