基于GF-2遙感影像的城鎮(zhèn)地物信息提取分割尺度研究
本文關(guān)鍵詞：基于GF-2遙感影像的城鎮(zhèn)地物信息提取分割尺度研究
更多相關(guān)文章： 高分二號(hào) 多尺度分割 多特征 面向?qū)ο?/b>
【摘要】：隨著國產(chǎn)“高分”系列衛(wèi)星的相繼發(fā)射及其數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用,我國高分辨率遙感衛(wèi)星應(yīng)用時(shí)代的大幕已經(jīng)開啟,如何更加充分地挖掘國產(chǎn)高分辨率遙感影像的應(yīng)用潛力,多角度發(fā)揮相關(guān)遙感數(shù)據(jù)的巨大作用,是我國科研領(lǐng)域及相關(guān)工作人員們刻不容緩的責(zé)任。就目前“高分一號(hào)”影像的應(yīng)用情況而言,針對(duì)“高分二號(hào)”影像的應(yīng)用開發(fā)是一個(gè)極具發(fā)展?jié)摿拓酱鉀Q的科學(xué)問題。相對(duì)于中低分辨率遙感影像而言,高空間分辨影像具有地物信息復(fù)雜且細(xì)致,布局清晰,幾何、光譜、紋理等信息也更加精確等特點(diǎn)。傳統(tǒng)的基于像素的信息提取方法,無論是對(duì)影像包含信息的利用程度、處理效率,還是提取精度等方面都無法使高分辨影像得到應(yīng)有的發(fā)揮。而目前憑借其高度精度和高效率等特點(diǎn),利用面向?qū)ο蠓椒▉磉M(jìn)行信息提取已成為大勢所趨。其處理對(duì)象并非一個(gè)個(gè)孤立的象元,而是具有多種語義特征及關(guān)系特征的“同質(zhì)”多邊形,運(yùn)用得當(dāng)則能一定程度上減少圖像的破碎和“椒鹽噪聲”的發(fā)生,而分割尺度系則是影響面向?qū)ο蠹夹g(shù)發(fā)揮好壞的關(guān)鍵因素。因此,如何通過分割尺度優(yōu)化等技術(shù)改進(jìn)讓面向?qū)ο蠹夹g(shù)優(yōu)勢得以充分發(fā)揮,成為該領(lǐng)域研究熱點(diǎn)。與此同時(shí),隨著我國新型城鎮(zhèn)化道路的不斷推進(jìn),如何及時(shí)、全面地掌握城區(qū)及周邊地物細(xì)節(jié)信息,對(duì)科學(xué)規(guī)劃城鎮(zhèn)、合理產(chǎn)業(yè)布局、完善“智慧城市”與“大數(shù)據(jù)”體系等發(fā)展戰(zhàn)略具有重要意義。本文在前人研究面向?qū)ο蠓椒ǖ幕A(chǔ)上,充分挖掘高分二號(hào)影像中各類相關(guān)信息,對(duì)面向?qū)ο蠓椒ㄖ械年P(guān)鍵技術(shù)——分割尺度進(jìn)行了適當(dāng)改進(jìn),并結(jié)合多特征集合的構(gòu)建等手段提出了一套針對(duì)高分二號(hào)影像的城鎮(zhèn)信息提取方法,經(jīng)過驗(yàn)證行之有效。本研究以新疆伊犁州特克斯八卦古城為典型研究區(qū),針對(duì)城區(qū)地物的信息復(fù)雜,信息提取難度大,精度低的問題,致力于以分割尺度為突破口,進(jìn)一步提高面向?qū)ο蠓诸惙椒ǖ男Чc精度,期望能為面向?qū)ο蠹夹g(shù)的有效改善、新疆城區(qū)地物信息提取等工作提供一定的科學(xué)參考。本文的主要研究如下:1、圖像的分割是面向?qū)ο蠹夹g(shù)中的基礎(chǔ)和關(guān)鍵,其分割質(zhì)量的好壞,將直接影響信息提取的精度。本文在前人研究的基礎(chǔ)上,利用多尺度分割方法進(jìn)行圖像分割,該方法適合面向?qū)ο蠹夹g(shù),所得影像分割對(duì)象較符合地物實(shí)際邊界。2、多尺度分割中分割尺度的選擇對(duì)信息提取結(jié)果有著重要影響。為了解決面向?qū)ο蠓诸愔谐Ｒ姷摹扒贩指睢迸c“過分割”等問題,本文在總結(jié)了前人選取最優(yōu)分割尺度方法的基礎(chǔ)上,首先利用ESP對(duì)分割尺度進(jìn)行大概范圍的粗篩選;再利用不同分割尺度下地物光譜亮度均值標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,進(jìn)一步縮小尺度范圍;最后通過人機(jī)交互的控制實(shí)驗(yàn)及經(jīng)驗(yàn)確定各分割參量和最終確定各層即各類地物的最優(yōu)分割尺度。3、對(duì)原圖進(jìn)行了復(fù)合最優(yōu)多尺度分割后,需要對(duì)面向?qū)ο蠹夹g(shù)的另一重要部分--特征參數(shù)的選擇提高重視,為使各地物的相關(guān)特征完備的同時(shí)盡可能保持在不造成冗余的范圍之內(nèi),本文利用最鄰近分類器原理,先將選擇的全部相關(guān)參量進(jìn)行篩選,并通過試驗(yàn)最終確定個(gè)別組為最優(yōu)特征,再利用這些特征進(jìn)行閾值和隸屬度函數(shù)的調(diào)試,確定分類規(guī)則并提取目標(biāo)信息。4、在信息提取的過程中,由于各地物幾何、光譜、紋理特性等不同,則先通過相關(guān)分析和人工判斷將地物類型分層進(jìn)行提取,對(duì)每一層選擇最適合的分割尺度;再根據(jù)地物類型的不同按不同的特征參量進(jìn)行提取,爭取把錯(cuò)分漏分現(xiàn)象降到最低,將分類精度提到最高;最后將分類結(jié)果與相同實(shí)驗(yàn)條件下的監(jiān)督分類結(jié)果做初級(jí)精度對(duì)比,再利用控制實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證分割尺度與多特征集合對(duì)分類結(jié)果的影響以實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步對(duì)比分析,驗(yàn)證該技術(shù)改善的有效性。5、我國城鎮(zhèn)化的發(fā)展離不開遙感技術(shù),國內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)將高分辨率遙感影像應(yīng)用在城區(qū)地物分類、土地利用現(xiàn)狀調(diào)查、環(huán)境資料調(diào)查、人口普查、城鄉(xiāng)規(guī)劃等多個(gè)領(lǐng)域。利用國產(chǎn)衛(wèi)星獲取高分辨率、多光譜、高質(zhì)量等級(jí)的城區(qū)信息影像等已然不難,但如何利用這些遙感影像解決城鎮(zhèn)發(fā)展過程中遇到的實(shí)際問題還需要人們的努力。論文最后對(duì)技術(shù)的前景進(jìn)行應(yīng)用分析,總結(jié)全文并展望,進(jìn)一步探討經(jīng)過分割尺度優(yōu)化的高分二號(hào)影像城區(qū)地物信息提取技術(shù),對(duì)新疆乃至全國城區(qū)地物信息提取都具有一定的科學(xué)參考價(jià)值與現(xiàn)實(shí)意義。
【關(guān)鍵詞】：高分二號(hào) 多尺度分割 多特征 面向?qū)ο?/strong>
【學(xué)位授予單位】：新疆大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP751;P237
【目錄】：
- 摘要2-4
- Abstract4-9
- 第一章 緒論9-16
- 1.1 研究背景及意義9-11
- 1.2 國內(nèi)外研究進(jìn)展11-13
- 1.3 研究內(nèi)容及技術(shù)路線13-16
- 1.3.1 研究內(nèi)容13-15
- 1.3.2 技術(shù)路線15-16
- 第二章 原理與方法16-24
- 2.1 圖像分割16-18
- 2.2 模糊分類18-19
- 2.3 K近鄰分類19-20
- 2.4 監(jiān)督分類20-23
- 2.4.1 SVM支持向量機(jī)分類20-22
- 2.4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分類22-23
- 2.4.3 最大似然分類原理23
- 2.5 本章小結(jié)23-24
- 第三章 研究區(qū)與數(shù)據(jù)源24-33
- 3.0 研究區(qū)概況25-28
- 3.1 數(shù)據(jù)源介紹28-30
- 3.2 影像預(yù)處理30-32
- 3.2.1 輻射校正30-31
- 3.2.2 幾何校正31
- 3.2.3 圖像裁剪與融合31-32
- 3.3 本章小結(jié)32-33
- 第四章 分割尺度研究與試驗(yàn)33-44
- 4.1 分類體系的確定33-35
- 4.2 復(fù)合分割尺度優(yōu)選35-40
- 4.2.1 分割尺度初步篩選35-36
- 4.2.2 分割尺度二次篩選36-39
- 4.2.3 復(fù)合最優(yōu)分割試驗(yàn)39-40
- 4.3 多特征集合的構(gòu)成40-43
- 4.4 本章小結(jié)43-44
- 第五章 面向?qū)ο蟮某擎?zhèn)信息提取44-57
- 5.1 信息提取過程44-47
- 5.2 結(jié)果驗(yàn)證與對(duì)比分析47-55
- 5.2.1 結(jié)果驗(yàn)證47-48
- 5.2.2 對(duì)比分析-監(jiān)督分類48-51
- 5.2.3 對(duì)比分析-分割尺度51-53
- 5.2.4 對(duì)比分析-特征集合53-55
- 5.3 應(yīng)用分析55-56
- 5.4 本章小結(jié)56-57
- 第六章 總結(jié)與展望57-59
- 6.1 總結(jié)57-58
- 6.2 存在問題與展望58-59
- 參考文獻(xiàn)59-66
- 碩士期間參與科研項(xiàng)目與發(fā)表論文情況66-67
- 致謝67-69
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8 劉譯t，
本文編號(hào)：955942
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