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面向?qū)ο蟮母叻直媛蔬b感影像信息提取研究

發(fā)布時(shí)間:2017-05-26 12:08

  本文關(guān)鍵詞:面向?qū)ο蟮母叻直媛蔬b感影像信息提取研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:近年來高分辨率遙感影像的出現(xiàn),使我們獲取地球表面的信息越來越豐富。隨著遙感影像空間分辨率的提高,地物的空間信息更加豐富,同類地物的內(nèi)部光譜差異逐漸增大,采用傳統(tǒng)基于像元光譜信息提取技術(shù)已經(jīng)不能滿足當(dāng)前高空間分辨率遙感影像信息提取的要求,面向?qū)ο蟮挠跋穹治黾夹g(shù)為高空間分辨率遙感影像信息提取提供了新的思路和方法。 本文將面向?qū)ο笥跋穹治黾夹g(shù)應(yīng)用到高分辨率影像信息提取中。首先將影像分割成同質(zhì)影像對(duì)象,然后分析影像對(duì)象特征的光譜、形狀、紋理、層次和類間相關(guān)等特征定量的描述方法,利用模糊分類技術(shù)中的隸屬函數(shù)實(shí)現(xiàn)信息的提取。進(jìn)行影像分割時(shí),采用多尺度分割技術(shù)將固定空間分辨率的遙感影像生成不同尺度的影像對(duì)象層次結(jié)構(gòu),而地表實(shí)體不同地物對(duì)應(yīng)的不同尺度。針對(duì)尺度選擇問題,本文以“對(duì)象內(nèi)同質(zhì)性最大,對(duì)象間異質(zhì)性最大”原則,提出了一種基于異質(zhì)性與同質(zhì)性比值法的最優(yōu)分割尺度選擇方法,確定不同地物類型的最佳空間尺度。 基于上述理論為基礎(chǔ),本文選用GeoEye高空間分辨率影像為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),以eCognition影像處理軟件為平臺(tái),對(duì)實(shí)驗(yàn)區(qū)進(jìn)行地物信息提取實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)過程中,根據(jù)不同地物特點(diǎn),應(yīng)用了異質(zhì)性與同質(zhì)性比值法確定不同地物的最優(yōu)分割尺度對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分割。然后構(gòu)建了不同地物的多層次體系結(jié)構(gòu),根據(jù)影像對(duì)象特征信息建立模糊規(guī)則庫進(jìn)行信息提取。最后從模糊概念的隸屬度角度對(duì)提取結(jié)果進(jìn)行精度評(píng)價(jià)。結(jié)果表明,,采用面向?qū)ο蟮挠跋穹治黾夹g(shù)對(duì)高分辨率遙感影像信息提取的精度高。
【關(guān)鍵詞】:面向?qū)ο?/strong> 高空間分辨率影像 多尺度分割 最優(yōu)分割尺度 信息提取 精度評(píng)價(jià)
【學(xué)位授予單位】:成都理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2012
【分類號(hào)】:P237
【目錄】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-9
  • 第1章 引言9-14
  • 1.1 研究背景及意義9-10
  • 1.2 研究現(xiàn)狀10-11
  • 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀10
  • 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀10-11
  • 1.3 研究內(nèi)容、方法和技術(shù)路線11-13
  • 1.3.1 研究內(nèi)容和方法11
  • 1.3.2 技術(shù)路線11-13
  • 1.4 論文章節(jié)安排13-14
  • 第2章 面向?qū)ο蟮母叻直媛蔬b感影像分析14-29
  • 2.1 影像分割14-16
  • 2.1.1 影像分割定義14-15
  • 2.1.2 分割方法15-16
  • 2.2 影像對(duì)象的特征定量描述方法16-21
  • 2.2.1 影像對(duì)象特征參數(shù)16-20
  • 2.2.2 類間相關(guān)特征參數(shù)20-21
  • 2.3 影像對(duì)象的分類21-29
  • 2.3.1 最鄰近分類21-24
  • 2.3.2 模糊分類24-29
  • 第3章 多尺度分割及最優(yōu)分割尺度選擇29-44
  • 3.1 多尺度分割技術(shù)29-33
  • 3.1.1 多尺度分割概念29-30
  • 3.1.2 基于異質(zhì)性最小原則的區(qū)域合并算法30-32
  • 3.1.3 多尺度分割流程32-33
  • 3.2 多尺度分割參數(shù)選擇33-37
  • 3.2.1 波段權(quán)重33-34
  • 3.2.2 均質(zhì)性因子34-36
  • 3.2.3 分割尺度36-37
  • 3.3 最優(yōu)分割尺度37
  • 3.4 最優(yōu)分割尺度選擇方法37-42
  • 3.5 最優(yōu)分割尺度分析42-44
  • 第4章 面向?qū)ο笮畔⑻崛?shí)驗(yàn)研究44-51
  • 4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)44
  • 4.2 軟件平臺(tái)44
  • 4.3 多尺度分割和多層次體系結(jié)果的建立44-46
  • 4.3.1 多尺度分割44-45
  • 4.3.2 多層次體系結(jié)構(gòu)的建立45-46
  • 4.4 建立模糊規(guī)則庫及信息提取46-49
  • 4.5 信息提取精度評(píng)價(jià)49-51
  • 4.5.1 分類穩(wěn)定性評(píng)價(jià)法49-50
  • 4.5.2 最佳分類結(jié)果評(píng)價(jià)法50-51
  • 結(jié)論51-53
  • 主要成果與結(jié)論51
  • 展望51-53
  • 致謝53-54
  • 參考文獻(xiàn)54-56
  • 攻讀學(xué)位期間取得學(xué)術(shù)成果56

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  本文關(guān)鍵詞:面向?qū)ο蟮母叻直媛蔬b感影像信息提取研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。



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