【摘要】：隨著衛(wèi)星遙感技術(shù)的快速發(fā)展,面對(duì)海量的遙感影像數(shù)據(jù),如何能夠準(zhǔn)確、快速、自動(dòng)地提取所需信息,并對(duì)其進(jìn)行有效利用是當(dāng)前面臨的重大問題之一。面向?qū)ο蟮挠跋裉幚砗头治黾夹g(shù)是近年來業(yè)界重點(diǎn)研究、應(yīng)用的遙感影像信息提取的新方法、新技術(shù)。該方法不但能夠有效提高高分遙感影像信息識(shí)別、提取的精度,還對(duì)中分辨率遙感影像的信息提取有一定的借鑒。由于遙感影像中不同類型的地物具有層次性、差異性和多尺度等特點(diǎn)。在影像分割過程中,若用單一尺度對(duì)同一景影像中所有的地物進(jìn)行分割,則會(huì)使的一些地物出現(xiàn)“過分割”和“欠分割”現(xiàn)象,難以達(dá)到分割精度要求。因此,為了克服單一分割尺度的局限性,用不同的分割尺度分割不同的地物,即多尺度分割技術(shù)。多尺度分割是面向?qū)ο笥跋穹治?Object Oriented Image Analysis,OBIA)技術(shù)中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù),后續(xù)目標(biāo)物的分析、識(shí)別及提取精度與分割尺度密切相關(guān),因此,多尺度分割技術(shù)已成為學(xué)者們關(guān)注、研究的熱點(diǎn)問題。該問題的解決將有效拓展、完善遙感影像目標(biāo)地物提取方法,提高目標(biāo)地物的解譯精度和效率,具有十分重要的科學(xué)研究和社會(huì)應(yīng)用價(jià)值。現(xiàn)有關(guān)于面向?qū)ο蠖喑叨确指畹哪繕?biāo)識(shí)別與提取研究大多依賴商業(yè)軟件進(jìn)行,基本還處于應(yīng)用上的創(chuàng)新階段,隨著眾多遙感影像的出現(xiàn),需要提出新的方法以拓展面向?qū)ο竽繕?biāo)識(shí)別與提取的應(yīng)用范圍,進(jìn)而作為現(xiàn)有方法的有力補(bǔ)充。而已有最優(yōu)分割尺度的選擇模型存在計(jì)算量大、與直觀感覺不相符、針對(duì)性不強(qiáng)等方面的問題,研究針對(duì)具體數(shù)據(jù)和應(yīng)用、直觀高效的最優(yōu)分割尺度選擇方法一直以來成為多尺度分割技術(shù)中的一大難題�；诖�,本文在深入分析面向?qū)ο蠖喑叨确指罴夹g(shù)的基礎(chǔ)上,從最優(yōu)分割尺度的選擇方法以及多尺度分割信息提取兩方面進(jìn)行了初步嘗試,主要研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新之處為:(1)最優(yōu)分割尺度選擇方法的改進(jìn)。為保證影像分割后目標(biāo)物對(duì)象內(nèi)部標(biāo)準(zhǔn)差v值最小和對(duì)象之間的Moran指數(shù)(I)最大,即影像對(duì)象的可分性最好。本文在前人研究基礎(chǔ)上,改進(jìn)最優(yōu)分割尺度選擇方法。首先將v值和I值分別進(jìn)行歸一化處理,并計(jì)算各分割尺度下的兩因子值,然后構(gòu)建分割質(zhì)量評(píng)價(jià)函數(shù)F(v,I),分別計(jì)算在各分割尺度下滿足ρ取值范圍在[0,1]區(qū)間的F(v,I)函數(shù)最大值和ρ=0.5時(shí)的F(v,I)函數(shù)值,最后繪制函數(shù)值隨分割尺度變化的曲線,當(dāng)曲線上某一尺度下兩個(gè)函數(shù)值相差最小時(shí),此時(shí)對(duì)應(yīng)的尺度值即為最優(yōu)分割尺度。(2)基于中分辨率遙感影像的積雪信息提取研究。本文采用面向?qū)ο蠖喑叨确指罴夹g(shù),提出了一種先對(duì)影像特征合并后進(jìn)行多尺度分割的積雪提取模型,以克服傳統(tǒng)基于像元方法提取精度較低等缺點(diǎn)。論文提出的積雪提取模型的主要思路為:首先選擇預(yù)處理后的影像波段IRS2、PC1及CCD2進(jìn)行波段組合,然后將組合后的多波段影像進(jìn)行多尺度分割,在最優(yōu)分割尺度下建立積雪提取的規(guī)則集,從而提取出積雪信息。通過對(duì)比分析NDSI方法和本文方法提取積雪的結(jié)果,并利用目視解譯積雪提取結(jié)果定量地進(jìn)行了精度評(píng)價(jià)。結(jié)果表明:采用面向?qū)ο蠖喑叨确指罘椒ㄌ崛》e雪具有較高的可靠性和準(zhǔn)確性。(3)基于高分影像的滑坡信息提取研究。針對(duì)中分辨率影像的滑坡提取方法不能有效利用滑坡的地質(zhì)特性,無法識(shí)別面積較小的滑坡體及滑坡提取結(jié)果圖斑破碎化嚴(yán)重等問題,本文通過研究滑坡的地學(xué)特征和影像特征,提出了一種先對(duì)預(yù)處理后的高分影像進(jìn)行多尺度分割,然后在改進(jìn)的分割質(zhì)量評(píng)價(jià)函數(shù)基礎(chǔ)上選擇滑坡最優(yōu)分割尺度,最后在最優(yōu)分割尺度上構(gòu)建滑坡提取規(guī)則集并進(jìn)行滑坡信息提取的模型。通過對(duì)提取的滑坡信息進(jìn)行精度驗(yàn)證與分析。結(jié)果表明:滑坡體的正確提取率大于75%,表明本文模型具有一定的可靠性和準(zhǔn)確性,可為基于高分辨率遙感影像滑坡的提取研究提供方法和技術(shù)借鑒。
[Abstract]:With the rapid development of the satellite remote sensing technology, how to accurately, quickly and automatically extract the required information and make effective use of the remote sensing image data is one of the major problems. The object-oriented image processing and analysis technology is a new method and new technology for the research and application of remote sensing image information in the industry in recent years. The method not only can effectively improve the high-resolution remote sensing image information identification and the extraction precision, but also has a certain reference for the information extraction of the medium-resolution remote sensing image. Because of the hierarchical, differential and multi-scale features of different types of ground objects in the remote sensing image. In the process of image segmentation, if all the figures in the same view image are divided by a single scale, the 鈥渙ver-division鈥，

本文編號(hào)：2380825