隨著城鎮(zhèn)化的快速發(fā)展和人民生活水平的不斷提高,越來越多的人居住在城市。為了城市的動態(tài)管理,需要快捷的、精確的城市土地覆被制圖。土地覆被分類,指通過監(jiān)督分類或非監(jiān)督分類算法賦予圖像中每個像元一個唯一的類別編號,從而實現(xiàn)城市土地覆被制圖,最終根據(jù)用戶需要提取出有用的土地覆被信息。得益于一系列衛(wèi)星的成功發(fā)射,由衛(wèi)星平臺搭載的傳感器收集的遙感影像成為提取土地覆被信息主要的數(shù)據(jù)源。隨著傳感器的光譜分辨率不斷提高,高光譜遙感圖像分類一直以來都受到遙感領(lǐng)域有關(guān)專家和學(xué)者積極的關(guān)注。因為城市區(qū)域廣泛分布著被稀疏植被覆蓋的土壤,所以對土壤及與土壤相關(guān)的地物進行分類是一件困難的事情。而且與城市地表結(jié)構(gòu)相關(guān)的陰影降低了城市制圖的精度。然而,有關(guān)學(xué)者并沒有充分研究這些因素對機載的高光譜數(shù)據(jù)的影響。本文提出了一種新的使用高分辨率的高光譜數(shù)據(jù)進行城市制圖的分類框架,然后把提出的框架應(yīng)用于瑞士巴登的APEX數(shù)據(jù)的土地覆被制圖。提出的分類框架首先使用歸一化差異水體指數(shù)（NDWI）提取水體,使用歸一化差異植被指數(shù)（NDVI）提取植被,把研究區(qū)域分成三個大類,即水、植被和不透水面區(qū)域。其次使用面向?qū)ο蟮姆诸惙椒?分別把植... 

【文章來源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 研究現(xiàn)狀和發(fā)展態(tài)勢
        1.2.1 城市遙感的發(fā)展態(tài)勢
        1.2.2 面向?qū)ο蟮姆椒ǖ难芯楷F(xiàn)狀
        1.2.3 高光譜圖像分類研究現(xiàn)狀
        1.2.4 土壤和陰影的分類發(fā)展態(tài)勢
    1.3 主要貢獻
    1.4 結(jié)構(gòu)安排
第二章 理論基礎(chǔ)
    2.1 圖像分割
        2.1.1 eCognition分割
        2.1.2 超像素分割
    2.2 支持向量機
    2.3 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)
        2.3.1 腐蝕和膨脹
        2.3.2 開運算和閉運算
    2.4 本章小結(jié)
第三章 城市地區(qū)的高光譜圖像分類
    3.1 實驗數(shù)據(jù)
    3.2 分類框架
        3.2.1 噪聲波段移除
        3.2.2 水體提取
        3.2.3 植被提取
        3.2.4 非植被提取
        3.2.5 超像素分割
        3.2.6 分類
        3.2.7 對城區(qū)內(nèi)農(nóng)業(yè)用地的重分類
        3.2.8 陰影的進一步分類
        3.2.9 精度評估
    3.3 本章小結(jié)
第四章 實驗結(jié)果與討論
    4.1 實驗結(jié)果與分析
    4.2 與面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ㄗ鲗Ρ?br>    4.3 添加紋理信息前后作對比
    4.4 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與研究展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 研究展望
致謝
參考文獻
攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果
    發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
    參與的項目


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于多尺度分割和決策樹算法的山區(qū)遙感影像變化檢測方法——以四川攀西地區(qū)為例[J]. 張正健,李愛農(nóng),雷光斌,邊金虎,吳炳方.  生態(tài)學(xué)報. 2014(24)
[2]面向?qū)ο蟮耐恋馗脖蛔兓瘷z測研究[J]. 夏朝旭,何政偉,于歡,王東輝,葉嬌瓏.  遙感技術(shù)與應(yīng)用. 2014(01)
[3]二維灰度直方圖的最佳分割方法[J]. 靳宏磊,朱蔚萍,李立源,陳維南.  模式識別與人工智能. 1999(03)

博士論文
[1]水稻主要病蟲害脅迫遙感監(jiān)測研究[D]. 劉占宇.浙江大學(xué) 2008



本文編號：3177645