自然資源是發(fā)展之基、生態(tài)之源、民生之本,對(duì)于經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展具有重要的支撐和保障作用。隨著我國(guó)人口的不斷增加,城鎮(zhèn)化進(jìn)程的逐漸加快,掌握自然資源數(shù)量和空間分布對(duì)于應(yīng)對(duì)日益增加的自然資源需求危機(jī),做好自然資源監(jiān)管和國(guó)土空間規(guī)劃具有重要的意義,因此精確地監(jiān)測(cè)自然資源勢(shì)在必行。當(dāng)前的第三次全國(guó)國(guó)土調(diào)查等自然資源監(jiān)測(cè)工作模式仍以人工目視解譯為主,自動(dòng)化程度較低。影像分割是解決自然資源監(jiān)測(cè)自動(dòng)化的重要基礎(chǔ),然而當(dāng)前的影像分割方法只考慮基元自身的光譜、形狀和紋理等內(nèi)在特征,忽略了對(duì)基元邊界特征的分析和運(yùn)用,導(dǎo)致分割的邊界定位精度較低、分割結(jié)果過于細(xì)碎及整體性不強(qiáng)等現(xiàn)象。本文將高精度地表覆蓋數(shù)據(jù)的邊界先驗(yàn)知識(shí)作為約束條件融入多尺度分割中,運(yùn)用優(yōu)化高分辨率影像分割方法解決分割對(duì)象邊界精度低等問題,從而提升自然資源監(jiān)測(cè)精度和效率。在優(yōu)化分割結(jié)果的基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)多特征變量選取以及分類器算法在土地利用分類中的應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)多源多時(shí)序數(shù)據(jù)在退耕還林信息自動(dòng)提取中的應(yīng)用。研究結(jié)果表明:(1)高精度地表覆蓋數(shù)據(jù)優(yōu)化影像分割方法使影像對(duì)象的邊界更加精確。該分割方法以分形網(wǎng)絡(luò)演化算法為基礎(chǔ),將地表覆蓋數(shù)據(jù)的的邊界作為約束條件融...

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖1.1技術(shù)路線圖

高精度地表覆蓋數(shù)據(jù)優(yōu)化影像分割方法研究及在自然資源監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用-10-第四章為基于優(yōu)化分割邊界和高分辨率影像的土地利用分類，采用樸素貝葉斯、決策樹、最鄰近和隨機(jī)森林4種方法提取武功縣的土地利用信息，并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行精度評(píng)價(jià)分析。第五章為聯(lián)合優(yōu)化分割邊界和哨兵2號(hào)影像的退耕還林提取....

圖2.3融合前的圖像

高精度地表覆蓋數(shù)據(jù)優(yōu)化影像分割方法研究及在自然資源監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用-14-幾何校正是針對(duì)影像上的像元與地面上所對(duì)應(yīng)的地物出現(xiàn)擠壓、形變、扭曲等幾何變形。幾何校正可以消除全色影像和多光譜影像中同名像素的幾何誤差。本文研究是以北京二號(hào)全色影像為基準(zhǔn)，對(duì)多光譜影像進(jìn)行校正。本文研究是用EN....

圖2.4融合后的圖像

高精度地表覆蓋數(shù)據(jù)優(yōu)化影像分割方法研究及在自然資源監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用-14-幾何校正是針對(duì)影像上的像元與地面上所對(duì)應(yīng)的地物出現(xiàn)擠壓、形變、扭曲等幾何變形。幾何校正可以消除全色影像和多光譜影像中同名像素的幾何誤差。本文研究是以北京二號(hào)全色影像為基準(zhǔn)，對(duì)多光譜影像進(jìn)行校正。本文研究是用EN....

圖3.4兩種實(shí)驗(yàn)的

高精度地表覆蓋數(shù)據(jù)優(yōu)化影像分割方法研究及在自然資源監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用-22-發(fā)現(xiàn)，基于地表覆蓋數(shù)據(jù)優(yōu)化分割的效果最佳，邊界輪廓最清晰，適用于土地利用信息提齲a)基于地表覆蓋數(shù)據(jù)優(yōu)化分割結(jié)果示例圖b)無地表覆蓋數(shù)據(jù)輔助分割結(jié)果示例圖圖3.4兩種實(shí)驗(yàn)的分割結(jié)果示例圖圖3.5形狀因子為0.5....

本文編號(hào)：3987578