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多尺度分割技術(shù)在高分辨率遙感影像地物提取方法的研究

發(fā)布時間:2017-09-01 14:15

  本文關(guān)鍵詞:多尺度分割技術(shù)在高分辨率遙感影像地物提取方法的研究


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【摘要】:隨著最近幾年遙感技術(shù)的快速發(fā)展,遙感技術(shù)被越來越多的應(yīng)用到測量、國土、農(nóng)業(yè)、交通、林業(yè)、水利、軍事等各個行業(yè)和領(lǐng)域,尤其是近年來高分辨率遙感的出現(xiàn),不僅極大地豐富了我們可以獲取的地理信息,為我們未來測繪學(xué)科的發(fā)展數(shù)據(jù)支撐,而且也為我們未來遙感科學(xué)的發(fā)展提供了新的方向。高分辨率遙感在分辨率上擁有巨大的優(yōu)勢,同時也提供了清晰的形狀,結(jié)構(gòu)等幾何信息,但是采用傳統(tǒng)基于像元的提取方法對高分辨率遙感影像進行地物提取,不僅精度和效率相對不高,而且造成了大量空間信息的浪費。本文選取位于甘肅省白銀市具有代表性的兩幅WorldView-2影像,利用eCognition軟件平臺,采用面向?qū)ο蟮亩喑叨确指罘椒?利用多種尺度對試驗影像進行分割,并對分割結(jié)果進行分析總結(jié)。然后靈活運用地物本身的光譜信息和幾何信息,導(dǎo)入專題圖層并直接應(yīng)用于圖像的分類,同時加載人的思維,合理編寫規(guī)則集,最終實現(xiàn)不同尺度地理信息的分層分類提取。最后將采用面向?qū)ο蠓椒ㄌ崛〉慕Y(jié)果和傳統(tǒng)人工解譯結(jié)果進行精度和效率上的對比,證明前者不僅充分利用了高分辨遙感影像豐富的空間信息,而且處理速度快,提取精度高。
【關(guān)鍵詞】:高分辨率遙感影像 面向?qū)ο?/strong> 多尺度分割 地物提取
【學(xué)位授予單位】:昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:P237
【目錄】:
  • 摘要5-6
  • ABSTRACT6-11
  • 第一章 緒論11-21
  • 1.1 遙感衛(wèi)星的發(fā)展歷程11-12
  • 1.1.1 萌芽階段(1960-1972年)11
  • 1.1.2 最初應(yīng)用階段(1972-1986年)11-12
  • 1.1.3 廣泛應(yīng)用階段(1986—1997年)12
  • 1.1.4 高分辨率和高光譜階段(1997年至今)12
  • 1.2 研究背景和意義12-16
  • 1.3 國內(nèi)外研究的現(xiàn)狀16-18
  • 1.3.1 傳統(tǒng)信息提取方法的研究現(xiàn)狀16-17
  • 1.3.2 面向?qū)ο蠓诸惙椒ǖ难芯楷F(xiàn)狀17-18
  • 1.4 研究的內(nèi)容18-19
  • 1.5 全文組織結(jié)構(gòu)19-21
  • 第二章 影像分割21-31
  • 2.1 影像分割21
  • 2.2 影像分割算法21-23
  • 2.2.1 直方圖閾值分割21-22
  • 2.2.2 特征空間聚類分割22
  • 2.2.3 區(qū)域分割22-23
  • 2.2.4 邊緣檢測分割23
  • 2.3 eCognition軟件中的影像分割方法23-24
  • 2.3.1 棋盤分割23-24
  • 2.3.2 四叉樹分割24
  • 2.3.3 多尺度分割24
  • 2.4 多尺度分割技術(shù)原理24-31
  • 2.4.1 多尺度分割的概念24-26
  • 2.4.2 多尺度分割算法26-28
  • 2.4.3 多尺度分割技術(shù)流程28-31
  • 第三章 最優(yōu)分割尺度31-39
  • 3.1 最優(yōu)分割尺度31-32
  • 3.2 最優(yōu)分割尺度的選擇32-39
  • 3.2.1 主觀經(jīng)驗法33
  • 3.2.2 均值方差法33-35
  • 3.2.3 最大面積法35-36
  • 3.2.4 同質(zhì)指數(shù)與異質(zhì)指數(shù)法36-37
  • 3.2.5 矢量距離法37-39
  • 第四章 基于eCognition的高分衛(wèi)星影像信息提取方法及應(yīng)用39-55
  • 4.1 數(shù)據(jù)源及試驗區(qū)概論39-41
  • 4.2 研究平臺41-42
  • 4.3 技術(shù)流程42
  • 4.4 遙感影像的預(yù)處理42-45
  • 4.4.1 幾何精校正42-43
  • 4.4.2 影像融合43-45
  • 4.5 分割尺度的選擇45-46
  • 4.5.1 波段權(quán)重選擇45
  • 4.5.2 尺度選擇45-46
  • 4.5.3 均值因子選擇46
  • 4.6 試驗區(qū)的尺度分割46-50
  • 4.7 自動解譯規(guī)則集的建立50-55
  • 第五章 分類精度評定和對比55-63
  • 5.1 分類結(jié)果55-56
  • 5.2 精度評價56-58
  • 5.3 面向?qū)ο蠓椒ㄅc人工解譯方法的比較58-63
  • 5.3.1 解譯效率的對比59
  • 5.3.2 解譯精度的對比59-63
  • 第六章 結(jié)論和展望63-65
  • 6.1 研究結(jié)論63
  • 6.2 研究展望63-65
  • 致謝65-67
  • 參考文獻(xiàn)67-71
  • 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文和科研情況71
  • 一、發(fā)表的論文情況71
  • 二、參與項目71

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本文編號:772558


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