本文關鍵詞：基于ZY3衛(wèi)星影像的城市建筑用地提取與變化檢測研究

  更多相關文章： ZY3 城區(qū)建筑物 目標提取 變化檢測

【摘要】：城市是人類最主要的活動區(qū)域，承載著人類的文明里程。城市的發(fā)展是人類進步的重要指標之一，城區(qū)建筑是人類改造城市最為顯著地體現(xiàn)，通過遙感影像獲取城區(qū)建筑物的動態(tài)變化是一種掌握城市發(fā)展、統(tǒng)籌規(guī)劃城市建設的重要手段。 城區(qū)建筑物的頂部可以在高分辨率的遙感影像上清晰地展示，建筑物頂部建筑材料一般由水泥、磚瓦、金屬材料、瀝青等構成，不同物質(zhì)的光譜特性一般不一致，有著自身的特性，較易區(qū)別于裸土、水體、裸巖等地物類型。 ZY3測繪衛(wèi)星是我國自主設計和發(fā)射的第一顆民用高分辨率立體測圖衛(wèi)星，其回歸周期59天，重訪周期5天，影像采用10bit量化。資源三號測繪衛(wèi)星配置2臺分辨率為3.5米、幅寬52千米的前后視全色TDI CDD相機，1臺分辨率為2.1米、幅寬52千米的正視全色TDI CDD相機，1臺分辨率為5.8米的多光譜相機；為了保證精度和可靠性，資源三號測繪衛(wèi)星采用太平臺、并配置雙頻GPS以及多個陀螺，經(jīng)過處理，資源三號無控制點直接定位精度優(yōu)于15米，帶控制點高程精度優(yōu)于3米，平面精度優(yōu)于4米。 本文以ZY3衛(wèi)星影像為數(shù)據(jù)源，以城區(qū)居民建設用地變化檢測方法研究為目標，系統(tǒng)的論述探討了關于城區(qū)建筑用地提取和變化檢測的多個關鍵點，在分析研究已有研究成果的基礎上，針對城區(qū)建筑用地的特性和ZY3衛(wèi)星影像的特點，提出了基于ZY3衛(wèi)星影像的城區(qū)建筑物提取和檢測方法，并完了成相關試驗。 本文系統(tǒng)的總結分析了前人的遙感影像建筑物提取方法，在此的基礎上，對ZY3影像的光譜特征、紋理特征、空間特征以及對象的形狀特征等進行深入分析，提出并完成了ZY3影像建筑物提取的整體流程和關鍵技術設計。文章研究內(nèi)容共分六個章節(jié)。第一章為緒論，闡述了本文的研究背景，國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，并介紹了論文結構和組織情況，并且提出了主要技術路線和基本研究思路；第二章為遙感圖像變化檢測方法的介紹；第三章為ZY3衛(wèi)星影像的特征介紹和影像預處理，，主要講述了ZY3立體測圖衛(wèi)星的性能、硬件配置等，同時介紹了ZY3影像的預處理方式，并針對其影像特征，提出了適合ZY3衛(wèi)星影像的相對輻射校正方法；第四章分析了城市建筑的光譜特征、紋理特征和空間特征；第五章為城區(qū)建筑物提取實驗，在研究ZY3衛(wèi)星影像的光譜紋理等信息的基礎上，采用紋理與灰度相結合的方式進行城區(qū)建筑物提取；第六章為本研究的總結與展望，總結了本研究的內(nèi)容和主要結論，探討研究中存在的一些問題，同時對進一步研究提出一些解決思路。
【關鍵詞】：ZY3 城區(qū)建筑物 目標提取 變化檢測
【學位授予單位】：蘭州交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：P237
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 目錄7-9
• 第一章 緒論9-13
• 1.1 選題的目的和意義9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-11
• 1.3 遙感影像變化檢測面臨的問題11
• 1.4 本文內(nèi)容組織11-13
• 第二章 遙感圖像變化檢測方法13-19
• 2.1 遙感圖像變化檢測概述13-14
• 2.2 變化檢測方法14-18
• 2.2.1 基于代數(shù)運算的變化檢測14-16
• 2.2.2 基于統(tǒng)計模型的變化檢測16
• 2.2.3 基于特征的變化檢測16-17
• 2.2.4 基于對象的變化檢測17
• 2.2.5 基于圖像變換的變化檢測17-18
• 2.3 本章小結18-19
• 第三章 ZY3 遙感影像特征及處理技術19-37
• 3.1 ZY3 遙感影像介紹19
• 3.2 ZY3 遙感影像預處理19-33
• 3.2.1 幾何校正19-21
• 3.2.2 輻射校正21-23
• 3.2.3 圖像增強23-25
• 3.2.4 波譜分析25-26
• 3.2.5 紋理計算26-27
• 3.2.6 圖像融合27-29
• 3.2.7 圖像分割29-33
• 3.3 變化區(qū)域確立33-36
• 3.3.1 距離相似度34-35
• 3.3.2 尺寸相似度35-36
• 3.3.3 形狀相似度36
• 3.4 本章小結36-37
• 第四章 城市建筑用地遙感特征分析37-44
• 4.1 光譜特征37-40
• 4.1.1 建筑物光譜特征37-38
• 4.1.2 道路光譜特征38
• 4.1.3 水體光譜特征38-39
• 4.1.4 植被光譜特征39-40
• 4.2 紋理特征40-42
• 4.3 形態(tài)、空間特征42-43
• 4.3.1 形態(tài)特征42
• 4.3.2 空間特征42-43
• 4.4 本章小結43-44
• 第五章 基于多特征融合的 ZY3 影像建筑物提取與變化檢測44-56
• 5.1 研究區(qū)域概述44
• 5.2 城市建筑用地變化檢測研究思路44-45
• 5.3 ZY3 影像預處理45-46
• 5.4 遙感圖像對象的獲取46-47
• 5.5 特征分析47-53
• 5.5.1 光譜統(tǒng)計47-49
• 5.5.2 紋理計算49-52
• 5.5.3 形態(tài)、空間分析52-53
• 5.6 多特征融合的城區(qū)建筑物變化檢測53-56
• 第六章 總結與展望56-57
• 6.1 論文工作總結56
• 6.2 展望56-57
• 參考文獻57-59
• 致謝59-61
• 攻讀學位期間的研究成果61

【共引文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 王亞飛;劉文軍;;面向?qū)ο蟮倪b感影像水體信息提取[J];河南科學;2012年05期

2 李金基;焦李成;張向榮;楊咚咚;;基于兩時相圖像聯(lián)合分類的SAR圖像變化檢測[J];紅外與毫米波學報;2009年06期

3 李陽陽;吳娜娜;焦李成;尚榮華;劉若辰;;基于量子免疫克隆聚類的SAR圖像變化檢測[J];紅外與毫米波學報;2011年04期

4 馬國銳;陳峰;劉穎;;多源遙感影像變化檢測方法在地震城區(qū)災害評估中的比較[J];海洋測繪;2011年06期

5 崔建軍;隋立春;徐花芝;趙旦;;基于邊緣檢測算法的LiDAR數(shù)據(jù)建筑物提取[J];測繪科學技術學報;2008年02期

6 李金基;焦李成;張向榮;楊咚咚;;基于融合和T-分布的SAR圖像水災變化檢測[J];計算機研究與發(fā)展;2011年02期

7 李磊;胡以華;趙楠翔;賀敏;;激光三維成像技術應用現(xiàn)狀[J];激光與光電子學進展;2009年12期

8 吳華;常艷玲;沙瑞;;基于Laplacian Eigenmap的圖像變化檢測虛警優(yōu)化技術[J];計算機工程與應用;2007年32期

9 張軍;肖剛;敬忠良;;基于邊緣增強的遙感圖像變化檢測技術[J];計算機工程與應用;2008年26期

10 李雪;舒寧;李亮;王琰;;基于GIS輔助數(shù)據(jù)的樣本像斑變化檢測方法研究[J];計算機工程與應用;2010年14期

本文編號：681138