本文關鍵詞：基于遙感影像有效基元的信息提取研究

  更多相關文章： 影像分割 基元 有效基元 自頂向下 高分辨率 變化檢測

【摘要】：文章簡要介紹了遙感影像信息解譯中的方法,分析比較傳統(tǒng)的中低分辨率遙感影像信息提取和以面向?qū)ο蠹夹g為基礎的遙感影像信息解譯方法的特點。傳統(tǒng)只考慮光譜特征提取目標地物信息的方法應用于高分辨率遙感影像進行信息解譯會出現(xiàn)多種問題,而考慮了影像分割單元的多維特征信息的面向?qū)ο蠓椒▌t可以更有效表達地物特征。在面向?qū)ο蟮挠跋穹指钪?存在分割尺度難以滿足多類型地物尺度的問題,往往采取多次試分割方法獲取相對較優(yōu)分割尺度,而采取某個閾值的多尺度分割往往產(chǎn)生破碎和欠分割結(jié)果。 多尺度分割一般基于遙感像素的同質(zhì)性或者異質(zhì)性進行,因此在按照從大分割尺度到小分割尺度對遙感影像進行分割時,可以根據(jù)影像單元的光譜變化情況以及斑塊的層次裂變情況分析判斷分割所得影像單元內(nèi)部均質(zhì)性以及單元之間的相似性。本文根據(jù)這一原理采用面向?qū)ο笏枷朐O計一個自頂向下多層次自適應的影像分割策略。為了更好描述分割過程所得斑塊對目標地物的滿足程度,本文在遙感影像分割斑塊基礎上提出有效基元概念并對遙感影像有效基元進行建模；模型主要考慮分割過程的層次信息、斑塊的光譜信息、和斑塊的鄰近關系信息。最后,本文從影像分割的經(jīng)驗統(tǒng)計上和本文方法的理論基礎上給出自適應分割閾值的獲取方法。 本文側(cè)重于多層次自適應分割的策略研究,為了快速驗證文章研究思想,實驗中基于ArcObject設計開發(fā)了一個模擬eCognition多層次分割的軟件。在使用eCognition的分型網(wǎng)絡算法獲得最初始分割層數(shù)據(jù)后將獲取的原始分割斑塊數(shù)據(jù)導入到所編寫軟件進行分析驗證。軟件從有效基元分布、閾值選取和影像分割結(jié)果方面驗證所設計策略的有效性。實驗結(jié)果證明考慮了多層次分割的層次信息、斑塊光譜信息和斑塊的臨近信息可以有效解決影像分割中的欠分割和過分割現(xiàn)象。
【關鍵詞】：影像分割 基元 有效基元 自頂向下 高分辨率 變化檢測
【學位授予單位】：中南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：P237
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-15
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 研究意義10-11
• 1.3 主要研究內(nèi)容11-13
• 1.4 章節(jié)安排13-15
• 2 面向?qū)ο筮b感影像解譯15-22
• 2.1 面向?qū)ο筮b感影像信息解譯的發(fā)展15-18
• 2.1.1 面向?qū)ο蟾拍?/span>15
• 2.1.2 面向?qū)ο笮畔⒔庾g15-16
• 2.1.3 影像影像多層次分割和信息解譯16-18
• 2.2 基于遙感影像有效基元的信息解譯18-21
• 2.3 本章總結(jié)21-22
• 3 多層次自適應遙感信息提取22-37
• 3.1 方法基本原理22-26
• 3.1.1 影像單元動態(tài)分析22-23
• 3.1.2 多層次分割層次結(jié)構(gòu)信息23-24
• 3.1.3 自頂向下分割方法24-26
• 3.2 本文方法技術路線26-29
• 3.2.1 比例尺、比例尺精度、分辨率和影像分割的尺度大小關系26-27
• 3.2.2 實現(xiàn)的技術方法27-29
• 3.3 有效基元及其度量方法29-31
• 3.3.1 相關概念定義29
• 3.3.2 自然斑塊29
• 3.3.3 目視綜合單元29-30
• 3.3.4 有效基元30-31
• 3.4 分割截止數(shù)和有效基元的確定31-34
• 3.4.1 區(qū)分變化區(qū)的有效基元定義31-33
• 3.4.2 斑塊預判斷的有效基元定義33-34
• 3.4.3 分割截止數(shù)的確定方法34
• 3.5 遙感影像分割狀態(tài)編碼34-35
• 3.6 本章總結(jié)35-37
• 4 多層次自適應遙感信息提取實驗對比37-45
• 4.1 數(shù)據(jù)預處理37-38
• 4.2 方法試驗結(jié)果38-44
• 4.2.1 對比內(nèi)容38-40
• 4.2.2 高分辨率遙感影像分割實驗結(jié)果40-44
• 4.3 本章總結(jié)44-45
• 5 結(jié)論與展望45-47
• 5.1 結(jié)論45
• 5.2 存在問題45-46
• 5.3 研究展望46-47
• 參考文獻47-50
• 攻讀學位期間主要的研究成果目錄50-51
• 致謝51

【參考文獻】

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本文編號：570212