多特征融合的光學(xué)影像圍填海變化檢測與地物識別
本文選題:高空間分辨率 切入點:圍填海 出處:《河南理工大學(xué)》2016年碩士論文
【摘要】:圍填海作為人類開發(fā)利用海洋資源的主要方式,是拓展建設(shè)和社會發(fā)展空間的重要途徑。適度有序的圍填海,對于減輕耕地保護壓力,有效的拉動投資,調(diào)整海洋產(chǎn)業(yè)布局和城市建設(shè)布局,治理、修復(fù)海域、海岸帶和海洋的生態(tài)環(huán)境,具有重要的意義。但過度無序的圍填海會極大地損害國家利益,造成相當(dāng)多的生態(tài)環(huán)境問題。遙感技術(shù)以其較低的成本,快速、準(zhǔn)確、大范圍的對地觀測能力被引入到海域使用情況調(diào)查中,成為海域監(jiān)測的有力手段。本文利用高空間分辨率光學(xué)影像數(shù)據(jù)對圍填海的動態(tài)進行監(jiān)測研究,及時獲取圍填海的動態(tài)信息,為有效地保障國家權(quán)益提供技術(shù)支撐。本文研究了如何利用高分影像(本文中出現(xiàn)的高分影像如果沒有特指,一般指的是高空間分辨率光學(xué)遙感影像)快速獲取圍填海的變化信息、自動化的識別出變化區(qū)域地物類別,提出一套有效的解決方案,主要研究工作如下:(1)分析當(dāng)前利用遙感影像圍填海變化檢測方法,進行實驗分析,發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有遙感影像用于圍填海變化檢測存在的一些問題。把K-mean聚類分析的思想引入的圍填海變化檢測中,該方法能夠解決變化斑塊區(qū)域在變化檢測強度圖上灰度空間上尺度不一致的難題,并進行了試驗予以驗證。(2)提出了一種多特征融合的圍填海變化斑塊識別的算法,對變化斑塊進行類別識別,總體識別精度達到了80.47%。
[Abstract]:As the main way for human beings to develop and utilize marine resources, reclamation is an important way to expand the space for construction and social development. It is of great significance to adjust the layout of marine industry and urban construction, to manage and repair the ecological environment of the sea areas, coastal zones and oceans. Remote sensing technology, with its low cost, rapid, accurate and extensive Earth observation capability, has been introduced into the survey of sea area use. In this paper, high-resolution optical image data are used to monitor and study the dynamic reclamations in the sea area, and the dynamic information of the reclamation is obtained in time. In order to provide technical support for the effective protection of national rights and interests, this paper studies how to make use of high-score images. Generally refers to the high-spatial resolution optical remote sensing image) to quickly obtain the change information of the reclamation area, automatically identify the category of the change area, and put forward a set of effective solutions. The main research work is as follows: (1) analyzing the current detection methods of reclamation changes using remote sensing images, and carrying out experimental analysis. Some problems existed in the existing remote sensing images used in reclamation change detection are found. The idea of K-mean clustering analysis is introduced into the detection of reclamation change. This method can solve the problem of inconsistent scales in gray scale space in the change detection intensity map of patch region, and is verified by experiments. (2) A multi-feature fusion algorithm is proposed to identify the patch changes in the reclaimed sea. The recognition accuracy of the change plaque is 80.47.
【學(xué)位授予單位】:河南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:P237;P756.8
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,本文編號:1659325
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