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單極化TerraSAR-X影像支持下面向?qū)ο蟮慕ㄖ䥇^(qū)提取方法研究

發(fā)布時(shí)間:2017-08-02 17:03

  本文關(guān)鍵詞:單極化TerraSAR-X影像支持下面向?qū)ο蟮慕ㄖ䥇^(qū)提取方法研究


  更多相關(guān)文章: TerraSAR-X影像 面向?qū)ο?/b> 紋理分析 特征優(yōu)化 建筑區(qū)提取


【摘要】:基于衛(wèi)星影像進(jìn)行建筑區(qū)信息的識(shí)別,為城市擴(kuò)張監(jiān)測(cè)、城市規(guī)劃、災(zāi)害評(píng)估提供了一個(gè)關(guān)鍵的信息層。在受限于環(huán)境條件無(wú)法獲得光學(xué)遙感影像的地區(qū),星載雷達(dá)影像表現(xiàn)出了足夠大的優(yōu)勢(shì)。根據(jù)所使用的合成孔徑雷達(dá)數(shù)據(jù)的特點(diǎn),開(kāi)發(fā)和調(diào)整建筑區(qū)信息的自動(dòng)提取方法已經(jīng)成為研究的熱點(diǎn)。本文以高分辨率單極化TerraSAR-X影像為數(shù)據(jù)源,從面向?qū)ο蟮募y理分析和多特征分類兩個(gè)角度對(duì)建筑區(qū)的提取方法進(jìn)行了研究,主要內(nèi)容如下:(1)建筑區(qū)在高分辨率SAR影像上具有較高的后向散射強(qiáng)度,但是在具體的應(yīng)用中,建筑物像元并不能完全高亮顯示在SAR影像中。而紋理特征作為建筑區(qū)區(qū)別于其它土地利用類型的一個(gè)重要特征,本文以三個(gè)典型的城市場(chǎng)景為實(shí)驗(yàn)區(qū),以Matlab為軟件平臺(tái),首先對(duì)比分析了不同的紋理信息提取方法,然后根據(jù)提取出的紋理特征影像,在eCognition軟件的支持下,基于最大類間方差算法構(gòu)建面向?qū)ο蟮挠跋穸祷?guī)則集,實(shí)現(xiàn)紋理特征閾值的自動(dòng)確定,達(dá)到建筑區(qū)輪廓快速提取的目的。(2)針對(duì)僅利用單極化TerraSAR-X影像的紋理特征提取建筑區(qū)存在的不足,考慮到建筑區(qū)在一定時(shí)期內(nèi)處于相對(duì)穩(wěn)定的狀態(tài),利用不同時(shí)相的單極化TerraSAR-X影像,以影像的后向散射特性、相干性、相干斑差異性、紋理特性為切入點(diǎn),波段組合特征影像,首先進(jìn)行多尺度分割,選擇訓(xùn)練樣本對(duì)象,充分挖掘樣本對(duì)象的屬性信息,然后考慮類間、類內(nèi)距離建立特征分離性指標(biāo),進(jìn)行特征優(yōu)化,最后應(yīng)用面向?qū)ο蟮亩嗵卣鞣诸惙椒▽?shí)現(xiàn)了建筑區(qū)的提取。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文的方法一方面減少了特征的冗余,另一方面維持了較高的信息提取精度,在一定程度上彌補(bǔ)了eCognition軟件中影像對(duì)象紋理特征計(jì)算慢的不足。(3)設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)用于特征提取和特征優(yōu)選的實(shí)驗(yàn)平臺(tái),構(gòu)建基于單極化TerraSAR-X影像提取建筑區(qū)輪廓的知識(shí)規(guī)則集,開(kāi)發(fā)操作功能庫(kù),定制可視化界面,建立了一套可讀性強(qiáng)用于建筑區(qū)輪廓提取的解決方案,幫助作業(yè)人員快速、輕松地進(jìn)行建筑區(qū)輪廓提取。
【關(guān)鍵詞】:TerraSAR-X影像 面向?qū)ο?/strong> 紋理分析 特征優(yōu)化 建筑區(qū)提取
【學(xué)位授予單位】:中國(guó)礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:P237
【目錄】:
  • 致謝4-5
  • 摘要5-6
  • Abstract6-16
  • 1 緒論16-24
  • 1.1 研究背景與意義16-17
  • 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀17-21
  • 1.3 論文研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)安排21-24
  • 2 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)預(yù)處理24-32
  • 2.1 研究區(qū)概況24-25
  • 2.2 研究區(qū)數(shù)據(jù)介紹25-28
  • 2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理28-31
  • 2.4 本章小結(jié)31-32
  • 3 基于紋理分析的TerraSAR-X影像建筑區(qū)提取32-55
  • 3.1 基于灰度共生矩陣的紋理分析32-33
  • 3.2 基于類別共生矩陣的紋理分析33-35
  • 3.3 基于變差函數(shù)的類別共生矩陣的紋理分析35-42
  • 3.4 基于類別相似矩陣的紋理分析42-47
  • 3.5 閾值分類47-48
  • 3.6 實(shí)驗(yàn)與分析48-54
  • 3.7 本章小結(jié)54-55
  • 4 基于多特征的TerraSAR-X影像建筑區(qū)提取55-77
  • 4.1 TerraSAR-X影像特性分析55-62
  • 4.2 影像分割62-65
  • 4.3 特征提取與優(yōu)選65-70
  • 4.4 多特征分類70-73
  • 4.5 輪廓規(guī)范化73-74
  • 4.6 實(shí)驗(yàn)與分析74-76
  • 4.7 本章小結(jié)76-77
  • 5 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)77-87
  • 5.1 特征提取與優(yōu)選實(shí)驗(yàn)平臺(tái)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)77-79
  • 5.2 建筑區(qū)輪廓提取功能庫(kù)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)79-84
  • 5.3 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)測(cè)試與驗(yàn)證84-86
  • 5.4 本章小結(jié)86-87
  • 6 結(jié)論與展望87-89
  • 6.1 結(jié)論87-88
  • 6.2 展望88-89
  • 參考文獻(xiàn)89-96
  • 作者簡(jiǎn)歷96-98
  • 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集98

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本文編號(hào):610287


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