遙感技術(shù)飛速發(fā)展,地面站獲得的高空間分辨率、高光譜的遙感圖像數(shù)據(jù)量急劇增加。從具有大量遙感圖像的圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中,高效、準(zhǔn)確獲得用戶感興趣的圖像信息與從遙感圖像中有效識(shí)別出目標(biāo),都是國(guó)內(nèi)外研究熱點(diǎn),具有很高的研究?jī)r(jià)值。以GF-1山區(qū)遙感圖像為研究對(duì)象,提出分層有效特征分量提取方法,將其應(yīng)用于遙感圖像分類檢索,提高了檢索效率。采用基于顏色特征與霍夫變換結(jié)合的方法,實(shí)現(xiàn)對(duì)道路的有效識(shí)別。在.NET Framework框架下,利用C#完成遙感圖像檢索與道路識(shí)別系統(tǒng)的界面設(shè)計(jì)。主要工作內(nèi)容如下:（1）制作河北陽(yáng)原地區(qū)的典型村落、山脊、梯田的GF-1遙感圖像數(shù)據(jù)庫(kù),提出了基于分層有效特征分量提取方法。首先,對(duì)三種不同類別的典型圖像提取了多個(gè)特征。然后,分層對(duì)遙感圖像特征進(jìn)行提取:第一層,分析少量典型訓(xùn)練遙感圖像樣本所有特征分量的貢獻(xiàn)值,提取出有效特征分量;其余層分析部分訓(xùn)練樣本遙感圖像中上一層選出的特征分量的貢獻(xiàn)值,再對(duì)當(dāng)前層進(jìn)行有效特征分量提取,直到選出最少分量的有效特征,實(shí)現(xiàn)高效特征分量選取。最后,將其應(yīng)用于遙感圖像分類檢索。（2）將高速公路的顏色特征與霍夫變換結(jié)合,識(shí)別山區(qū)遙感圖像中的道路。由... 

【文章頁(yè)數(shù)】：67 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

GF-1三類遙感圖像樣本.a）

圖2.5分層有效特征分量提取首先，在特征提取第一層

遙感圖像檢索結(jié)果示例

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于圖像分割與目標(biāo)提取的艦船遙感影像分析技術(shù)[J]. 鄧劍勛.  艦船科學(xué)技術(shù). 2017(24)
[2]高分一號(hào)衛(wèi)星WFV影像全國(guó)陸地鑲嵌與制圖技術(shù)研究[J]. 江威,何國(guó)金,劉慧嬋,龍騰飛,王威,鄭守住,馬肖肖.  國(guó)土資源遙感. 2017(04)
[3]一種基于小波分量變換的人臉圖像光照歸一化算法[J]. 尹幫治,張星明.  北華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017(05)
[4]深度學(xué)習(xí)的半監(jiān)督遙感圖像檢索[J]. 張洪群,劉雪瑩,楊森,李宇.  遙感學(xué)報(bào). 2017(03)
[5]航空高光譜遙感區(qū)域成礦背景研究——以甘肅柳園—方山口地區(qū)為例[J]. 劉德長(zhǎng),趙英俊,葉發(fā)旺,田豐,邱駿挺.  遙感學(xué)報(bào). 2017(01)
[6]40年的跨越—中國(guó)航天遙感蓬勃發(fā)展中的“三大戰(zhàn)役”[J]. 顧行發(fā),余濤,田國(guó)良,周上益,魏成階,李娟,余琦,劉東暉,衛(wèi)征,孟慶巖,徐輝,郭紅,周翔,王春梅,臧文乾,黃祥志,高海亮,鄭逢杰,劉苗,王棟,趙亞萌,魏香琴,孫源,李斌,廖戩,任芯雨.  遙感學(xué)報(bào). 2016(05)
[7]特征聚合的遙感圖像數(shù)據(jù)庫(kù)檢索技術(shù)[J]. 王利,楊征,李洋.  激光雜志. 2016(06)
[8]基于聯(lián)合稀疏表示與形態(tài)特征提取的高光譜圖像分類[J]. 王佳寧.  激光與光電子學(xué)進(jìn)展. 2016(08)
[9]多特征組合與自動(dòng)加權(quán)K-Means聚類算法的影像分類技術(shù)研究[J]. 李科,游雄,杜琳,李欽.  測(cè)繪科學(xué)技術(shù)學(xué)報(bào). 2015(06)
[10]多通道顏色信息融合與紋理影像檢索[J]. 周維勛,邵振峰,李從敏.  測(cè)繪科學(xué). 2016(08)

博士論文
[1]基于遙感圖像的交通道路目標(biāo)識(shí)別方法研究[D]. 朱光.吉林大學(xué) 2015

碩士論文
[1]城市道路識(shí)別方法研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 李建.北方工業(yè)大學(xué) 2017
[2]基于高分影像的城市區(qū)域檢索技術(shù)研究[D]. 胡玉璽.蘭州交通大學(xué) 2016
[3]基于隱馬爾可夫樹(shù)模型與旋轉(zhuǎn)不變性的遙感圖像紋理檢索方法研究[D]. 苗聰聰.中國(guó)礦業(yè)大學(xué) 2015
[4]基于顏色和紋理特征的遙感圖像檢索[D]. 劉米娜.西安工業(yè)大學(xué) 2013
[5]結(jié)合局部特征與空間關(guān)系的多物體檢測(cè)算法研究[D]. 朱玉琨.上海交通大學(xué) 2014
[6]基于高分辨率遙感影像的土地利用/土地覆被提取研究[D]. 熊增連.重慶交通大學(xué) 2012



本文編號(hào)：3691471