發(fā)布時間：2017-08-04 14:20

  本文關(guān)鍵詞：基于本體建模的高分辨率影像鄉(xiāng)村居民地信息提取研究

  更多相關(guān)文章： 本體建模 Methontology 基于對象的影像分析 WorldViewⅡ 鄉(xiāng)村居民地 復(fù)合地理對象

【摘要】：鄉(xiāng)村居民地是一類重要的基礎(chǔ)地理信息,快速有效地監(jiān)測鄉(xiāng)村居民地的時空格局,不僅對地理國情普查具有重要作用,而且對于其區(qū)域可持續(xù)發(fā)展和鄉(xiāng)村城市化具有積極意義。隨著遙感技術(shù)的飛速發(fā)展,其覆蓋范圍廣、獲取速度快、空間分辨率高的特點有利于快速準(zhǔn)確地掌握鄉(xiāng)村居民地空間信息。當(dāng)前研究高分辨率遙感影像居民地這一類復(fù)合地物信息提取的方法,大多采用基于像元方法分析居民地的結(jié)構(gòu)紋理(邊緣檢測和角點分析),其方法存在諸多的局限性。探索新的高分辨率影像復(fù)合地理對象的信息提取方法是必然趨勢。在遙感大數(shù)據(jù)的背景下,采用本體建模和基于對象影像分析方法相結(jié)合的方式,探索自動/半自動提取鄉(xiāng)村居民地這一類復(fù)合地物信息,對遙感自動化信息提取具有積極意義。本體建模其實質(zhì)就是建立對象所涉及知識的邏輯模型,其中知識主要指對象的概念、概念間的關(guān)系、屬性和約束條件[1,2]。本文以寧夏回族自治區(qū)中衛(wèi)市沙坡頭區(qū)河灘村及其周邊為研究區(qū),采用WorldViewⅡ為數(shù)據(jù)源,結(jié)合本體建模與基于對象影像分析方法提取高分辨率影像鄉(xiāng)村居民地信息,并著力于提高鄉(xiāng)村居民地信息的完整性和準(zhǔn)確性。首先本文研究了鄉(xiāng)村居民地本體概念模型的建立方法,其次探討了如何利用基于對象影像分析方法形式化本體模型,最后采用不同的信息提取方法進(jìn)行了對比分析,并驗證了基于本體模型提取鄉(xiāng)村居民地信息的有效性。通過以上研究,本文得到了如下結(jié)論:(1)提出高分辨率遙感影像鄉(xiāng)村居民地認(rèn)知框架,建立鄉(xiāng)村居民地本體的概念化模型,使鄉(xiāng)村居民地在高分影像中的描述具有一定的明確性和共享性。并證明了根據(jù)本體模型提取鄉(xiāng)村居民地信息的研究思路是可行的。(2)高分辨率遙感影像中鄉(xiāng)村居民地是一類復(fù)合地物,其光譜信息十分復(fù)雜,利用基于對象影像分析技術(shù)與本體建模相結(jié)合的方法,對高分辨率復(fù)合地物信息提取提供了一種有效的途徑,具有積極意義。(3)構(gòu)建鄉(xiāng)村居民地本體模型時需要注意利用共有的知識構(gòu)建本體模型,即遵守一致性原則。一致性原則指構(gòu)建本體的概念和對象的內(nèi)涵要一致,本體模型中公理和非形式化的相關(guān)概念要一致,否則建立的本體模型其共享性低。(4)OBIA除了可以利用光譜和紋理信息外,還可以添加幾何和上下文信息用于信息提取,利用多種類型的分類特征更加精確地描述鄉(xiāng)村居民地本體模型,有效地提高了鄉(xiāng)村居民地信息提取的準(zhǔn)確性和完整性。(5)OBIA方法中影像分割質(zhì)量對信息提取的精度具有較大影響。影像分割對象與信息提取對象越匹配,信息提取的結(jié)果越準(zhǔn)確�；赑SE-NSR-ED2的最優(yōu)分割參數(shù)選擇方法將幾何和誤差代數(shù)誤差同時考慮,有效地提高了影像分割質(zhì)量。(6)利用OBIA方法形式化影像鄉(xiāng)村居民地本體模型,主要包括4個方面的內(nèi)容:鄉(xiāng)村居民地本體模型概念集的OBIA參數(shù)表示;本體模型關(guān)系集的OBIA參數(shù)表示;本體模型屬性集的OBIA參數(shù)表示和本體模型公理集的OBIA參數(shù)表示。參數(shù)表示的過程在基于對象影像分析中分別對應(yīng)于建立分類體系、確定關(guān)系集與屬性集的分類特征、建立規(guī)則集。
【關(guān)鍵詞】：本體建模 Methontology 基于對象的影像分析 WorldViewⅡ 鄉(xiāng)村居民地 復(fù)合地理對象
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：P237
【目錄】：

• 中文摘要3-5
• Abstract5-10
• 第一章 緒論10-23
• 1.1 選題背景與研究意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-19
• 1.2.1 居民地信息提取11-14
• 1.2.2 復(fù)合地理對象信息提取14-15
• 1.2.3 地理信息本體15-19
• 1.2.4 存在的問題19
• 1.3 研究內(nèi)容和技術(shù)路線19-23
• 1.3.1 關(guān)鍵學(xué)術(shù)問題、研究內(nèi)容及目標(biāo)19-20
• 1.3.2 技術(shù)路線20-21
• 1.3.3 論文特色21-22
• 1.3.4 論文結(jié)構(gòu)安排22-23
• 第二章 本體與地理信息本體23-32
• 2.1 本體24-31
• 2.1.1 本體的定義24
• 2.1.2 本體建模的含義24
• 2.1.3 本體的表達(dá)模型24-25
• 2.1.4 本體的構(gòu)建準(zhǔn)則25-26
• 2.1.5 本體的構(gòu)建方法26-28
• 2.1.6 本體描述語言28-30
• 2.1.7 本體的創(chuàng)建工具30-31
• 2.2 地理信息本體31-32
• 2.2.1 地理信息本體的定義31
• 2.2.2 地理信息本體概念間的邏輯關(guān)系31-32
• 第三章 鄉(xiāng)村居民地遙感信息本體概念模型的建立32-53
• 3.1 基于對象影像分析方法32-40
• 3.1.1 影像分割32-33
• 3.1.2 影像分割質(zhì)量評價33-34
• 3.1.3 影像分類34-35
• 3.1.4 分類特征35-40
• 3.2 利用基于對象影像分析方法形式化概念模型40-43
• 3.2.1 地理信息本體的參數(shù)表示42
• 3.2.2 地理信息本體公理集42-43
• 3.3 鄉(xiāng)村居民地遙感信息概念模型43-53
• 3.3.1 規(guī)格說明43-44
• 3.3.2 知識獲取44-46
• 3.3.3 概念化46-51
• 3.3.4 集成51-53
• 第四章 本體實現(xiàn)并提取鄉(xiāng)村居民地信息53-68
• 4.1 研究區(qū)及數(shù)據(jù)準(zhǔn)備53-56
• 4.1.1 研究區(qū)概況53-54
• 4.1.2 研究區(qū)數(shù)據(jù)及預(yù)處理54-56
• 4.2 最優(yōu)分割參數(shù)選擇56-60
• 4.3 本體實現(xiàn)60-68
• 4.3.1 概念集60-61
• 4.3.2 關(guān)系集61
• 4.3.3 實例集61-65
• 4.3.4 公理集65-67
• 4.3.5 鄉(xiāng)村居民地的OWL描述67-68
• 第五章 結(jié)果與分析68-79
• 5.1 地理單體信息提取結(jié)果68-70
• 5.2 根據(jù)空間關(guān)系整合鄉(xiāng)村居民地信息70-71
• 5.3 后處理71-72
• 5.4 鄉(xiāng)村居民地本體模型的驗證72-76
• 5.5 方法對比與分析76-79
• 第六章 結(jié)論與展望79-82
• 6.1 結(jié)論79-81
• 6.2 展望81-82
• 參考文獻(xiàn)82-91
• 附錄91-94
• 在學(xué)期間的研究成果94-95
• 致謝95

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中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 ;高分辨率影像處理的先鋒——ERDASIMAGINE V8.7的優(yōu)勢[J];國土資源遙感;2004年03期

2 劉正軍;張繼賢;孟亞賓;梁欣廉;孫曉霞;;基于分類與形態(tài)綜合的高分辨率影像建筑物提取方法研究[J];測繪科學(xué);2007年03期

3 鄧媛媛;巫兆聰;易俐娜;胡忠文;龔正娟;;面向?qū)ο蟮母叻直媛视跋褶r(nóng)用地分類[J];國土資源遙感;2010年04期

4 王志崗;廖勝利;;基于高分辨率影像的城市綠地提取[J];測繪;2012年05期

5 王華;韓祖杰;王志敏;;一種高分辨率影像上鐵路中心線提取的方法[J];遙感技術(shù)與應(yīng)用;2013年05期

6 林宗堅,宣文玲,王艷;高分辨率影像定位的一種新方法[J];武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版);2004年04期

7 趙鴻燕;饒歡;張璋;;基于高分辨率影像城市建筑物研究[J];測繪與空間地理信息;2008年06期

8 侯偉;魯學(xué)軍;張春曉;王靜;;面向?qū)ο蟮母叻直媛视跋裥畔⑻崛》椒ㄑ芯俊运拇ɡ砜h居民地提取為例[J];地球信息科學(xué)學(xué)報;2010年01期

9 張揚;周子勇;;基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的面向?qū)ο蟾叻直媛视跋穹诸怺J];遙感技術(shù)與應(yīng)用;2012年03期

10 陳平;;基于面向?qū)ο蟾叻直媛视跋竦男@地物提取[J];科技風(fēng);2012年12期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前7條

1 鄧媛媛;;面向?qū)ο蟮母叻直媛视跋褶r(nóng)用地分類研究[A];全國農(nóng)業(yè)遙感技術(shù)研討會論文集[C];2009年

2 趙鴻燕;王君玉;;城市高分辨率影像建筑物陰影研究[A];河南地球科學(xué)通報2008年卷（下冊）[C];2008年

3 彭舒;趙有松;湯海;陳軍;;基于知識的高分辨率影像長城目標(biāo)提取方法研究[A];第四屆海峽兩岸GIS發(fā)展研討會暨中國GIS協(xié)會第十屆年會論文集[C];2006年

4 王堅;張繼賢;劉正軍;;基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的高分辨率影像融合[A];中國測繪學(xué)會第九次全國會員代表大會暨學(xué)會成立50周年紀(jì)念大會論文集[C];2009年

5 張桂芳;單新建;尹京苑;;基于高分辨率影像的房屋自動識別方法[A];第十四屆全國遙感技術(shù)學(xué)術(shù)交流會論文摘要集[C];2003年

6 胡健波;李月洋;李皚菁;陳會東;;基于Google Earth高分辨率影像的目視解譯流程[A];第十七屆中國遙感大會摘要集[C];2010年

7 沈精濤;王健;;高分辨率影像數(shù)據(jù)在城市規(guī)劃中的應(yīng)用與前景——以淄博市為例[A];規(guī)劃50年——2006中國城市規(guī)劃年會論文集（下冊）[C];2006年

中國重要報紙全文數(shù)據(jù)庫 前5條

1 丁乙;高分辨率影像助力打造更美好的地球[N];中國測繪報;2014年

2 ;中端圖型芯片面臨大換血[N];中國計算機(jī)報;2006年

3 徐紅;四維遙感：用先進(jìn)技術(shù)服務(wù)數(shù)字城市建設(shè)[N];經(jīng)濟(jì)日報;2009年

4 記者 趙凡;我國首次成功應(yīng)用無人飛艇監(jiān)測土地[N];中國國土資源報;2006年

5 記者 包冉;戴爾2200MP便攜又清晰[N];計算機(jī)世界;2003年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前6條

1 段磊;基于本體建模的高分辨率影像鄉(xiāng)村居民地信息提取研究[D];蘭州大學(xué);2016年

2 李彥甫;基于高分辨率影像的光伏電場信息提取魯棒性分析及其熱環(huán)境效應(yīng)研究[D];蘭州大學(xué);2016年

3 賀洪元;面向?qū)ο蟾叻直媛视跋穸喑叨确指頪D];華中科技大學(xué);2013年

4 李東亮;高分辨率影像最佳分割尺度研究[D];遼寧工程技術(shù)大學(xué);2011年

5 王新輝;面向?qū)ο蟮母叻直媛视跋裣汩挤植夹畔⑻崛⊙芯縖D];浙江大學(xué);2008年

6 徐天才;高分辨率影像城市道路提取算法研究[D];中南大學(xué);2012年

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本文編號：620018