近些年來,隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、無人機(jī)技術(shù)的發(fā)展,可獲取到的地理信息數(shù)據(jù)比單一的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)更加豐富,數(shù)據(jù)處理的能力也得到大大提升,使得無人機(jī)低空遙感技術(shù)近些年來得到廣泛應(yīng)用。雖然以衛(wèi)星、大飛機(jī)為主的遙感技術(shù)在我國大部分地區(qū)還是主要遙感手段,但對于西南多山多霧地區(qū)衛(wèi)星通常情況下就難以獲得高分辨率的影像數(shù)據(jù),而運(yùn)用無人機(jī)則可以在這些地區(qū)進(jìn)行低空飛行,從而獲得高分辨率影像數(shù)據(jù),從中還可以判別出地物的類別屬性信息,更好地實(shí)現(xiàn)對農(nóng)村土地空間信息的提取。傳統(tǒng)的遙感影像分類技術(shù)普遍精度不高,很難實(shí)現(xiàn)對無人機(jī)高分辨率影像信息的有效提取,如何采用一種新的技術(shù)方法提高提取無人機(jī)高分辨率影像農(nóng)村聚落空間信息的精度有著十分重要的意義。本文詳細(xì)論述了利用無人機(jī)低空遙感技術(shù)獲取測區(qū)影像數(shù)據(jù)以及對數(shù)據(jù)處理的過程,得到了清晰、質(zhì)量良好的影像。論文選擇云南省曲靖市羅平縣部分農(nóng)村聚落為實(shí)驗(yàn)區(qū)域,在論文中詳細(xì)說明了無人機(jī)航攝系統(tǒng)的構(gòu)成、外業(yè)航飛流程以及內(nèi)業(yè)影像數(shù)據(jù)的處理過程。選擇了研究區(qū)的部分無人機(jī)影像數(shù)據(jù),利用數(shù)字?jǐn)z影測量軟件SVS軟件得到了精度較好的正射影像圖。針對研究區(qū)農(nóng)村聚落的高分辨率的遙感影像,論文采用面向?qū)ο蟮姆椒?..

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 論文的研究意義和背景
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 無人機(jī)遙感技術(shù)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 遙感影像信息提取技術(shù)研究現(xiàn)狀
    1.3 論文的組織結(jié)構(gòu)及技術(shù)路線
第二章 無人機(jī)低空遙感系統(tǒng)與DOM成圖關(guān)鍵技術(shù)
    2.1 無人機(jī)低空遙感系統(tǒng)
        2.1.1 無人機(jī)低空遙感系統(tǒng)技術(shù)簡介
        2.1.2 無人機(jī)低空遙感系統(tǒng)的組成
        2.1.3 無人機(jī)影像獲取流程
    2.2 無人機(jī)低空遙感系統(tǒng)成圖關(guān)鍵技術(shù)研究
        2.2.1 航攝外業(yè)像控點(diǎn)測量方法
        2.2.2 無人機(jī)數(shù)據(jù)處理
第三章 試驗(yàn)區(qū)無人機(jī)遙感數(shù)據(jù)的獲取與處理
    3.1 研究區(qū)概況
    3.2 無人機(jī)數(shù)據(jù)獲取
        3.2.1 無人機(jī)遙感系統(tǒng)
        3.2.2 技術(shù)路線
        3.2.3 航攝設(shè)計(jì)
        3.2.4 航空攝影實(shí)施
        3.2.5 像控測量
    3.3 無人機(jī)數(shù)據(jù)處理
        3.3.1 試驗(yàn)數(shù)據(jù)
        3.3.2 資料預(yù)處理
        3.3.3 SVS空三加密
        3.3.4 正射影像的生成
第四章 面向?qū)ο蟮挠跋穹诸惙椒?br>    4.1 圖像分割
        4.1.1 圖像分割方法概述
        4.1.2 基于邊緣檢測的分割方法
        4.1.3 基于區(qū)域的分割方法
        4.1.4 基于閾值的分割方法
    4.2 多尺度分割及最優(yōu)分割尺度選擇
        4.2.1 多尺度分割
        4.2.2 最優(yōu)分割尺度的選擇
    4.3 面向?qū)ο蟮姆诸惣夹g(shù)
        4.3.1 目標(biāo)特征介紹
        4.3.2 分類方法
第五章 基于無人機(jī)影像的農(nóng)村聚落空間信息提取
    5.1 影像分割
    5.2 建立對象分塊結(jié)構(gòu)
    5.3 特征提取與分類
        5.3.1 林地和裸地提取
        5.3.2 聚落建筑物提取
    5.4 分類精度評價(jià)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄



本文編號(hào)：3848697