本文關(guān)鍵詞：基于高分辨率影像的城市建筑物提取技術(shù)研究

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【摘要】：近年來隨著我國經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展,城市化進(jìn)程加快,城市的建設(shè)管理面臨的考驗(yàn)變得更加嚴(yán)峻。為了及時(shí)、客觀地了解城市的動(dòng)態(tài)變化情況,熟悉并掌握提取高分辨率遙感影像中城市建筑物信息的方法技術(shù)變得越來越重要。本文針對高分辨率遙感影像數(shù)據(jù)量大以及易受噪聲干擾的特點(diǎn),以高分一號衛(wèi)星遙感影像為數(shù)據(jù)源,引入形態(tài)學(xué)算法,采用面向?qū)ο蟮挠跋穹诸惙椒ㄟM(jìn)行城市建筑物提取關(guān)鍵技術(shù)的研究。研究方法結(jié)合影像分割與基于知識規(guī)則的影像分類技術(shù),在提高建筑物提取算法運(yùn)行效率的同時(shí),保證了建筑物提取的準(zhǔn)確性。論文首先針對傳統(tǒng)分水嶺方法的過度分割問題以及最小割方法效率過低等問題,對影像分割方的研究和改進(jìn)進(jìn)行了探索。主要研究了基于形態(tài)學(xué)開閉重建的改進(jìn)分水嶺分割方法,以及基于聚類的歸一化最小割方法,并將這兩種方法進(jìn)行了有效的結(jié)合。研究結(jié)果表明,改進(jìn)后的算法不僅避免了影像被過度分割這一現(xiàn)象,還提高了算法運(yùn)行的效率,達(dá)到了提升分割效果的目的。第二,進(jìn)行了影像分類技術(shù)研究。采用面向?qū)ο蟮腟VM分類方法,首先選取樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行特征值計(jì)算,并采用信息增益比的方法對特征進(jìn)行篩選;隨后利用樣本數(shù)據(jù)及選擇出的特征對分類器進(jìn)行分類訓(xùn)練;最后利用訓(xùn)練好的分類模型對影像分割得到的結(jié)果進(jìn)行分類,其中分類模型的精度達(dá)到了91.24%。研究表明,利用面向?qū)ο蟮腟VM方法能夠提取出準(zhǔn)確且完整的建筑物區(qū)域。最后研究了建筑物外形優(yōu)化技術(shù)。針對分類后得到的建筑物區(qū)域,采用了形態(tài)學(xué)濾波及開閉運(yùn)算等方法,對影像進(jìn)行孔洞填充和小區(qū)域去除,并通過邊緣檢測準(zhǔn)確提取出了建筑物區(qū)域邊界。最后對建筑物提取結(jié)果進(jìn)行了精度預(yù)測,3個(gè)研究區(qū)建筑物提取的kappa系數(shù)分別為0.85、0.66和0.65。結(jié)果表明,基于知識規(guī)則的面向?qū)ο蠓诸惙椒▽Ω叻直媛蔬b感影像中建筑物的提取效果較好,能夠完整、準(zhǔn)確地提取出建筑物外形信息,具有較高的應(yīng)用與推廣價(jià)值。
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：P237

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本文編號：1293933