本文關(guān)鍵詞：基于藍噪聲理論的多特征遙感圖像森林植被紋理分割

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【摘要】：森林植被識別在遙感影像分割中具有重要地位。高分辨率遙感影像除了包含地物的光譜特征信息外,還提供了大量的空間紋理特征,因而應(yīng)用高分辨率遙感影像處理森林植被和森林樹種識別成為近年研究的重點。針對高分辨率影像數(shù)據(jù)量巨大且地物類型多樣的特點,采用單一特征進行分割不能充分利用遙感影像豐富的光譜以及紋理特征信息,導(dǎo)致識別準確度低,還容易造成空間數(shù)據(jù)的大量冗余和資源的浪費。因此,利用多特征相結(jié)合的影像分割方法已經(jīng)成為當(dāng)前研究趨勢。為解決上述問題,本文采用一種綜合光譜和利用其紋理特征信息構(gòu)建紋理結(jié)構(gòu)基元的方法。該方法首先根據(jù)植被的光譜輻射特性,利用歸一化植被指數(shù)對圖像進行植被提取,然后基于藍噪聲理論的遙感圖像森林植被紋理測量方法,完成對森林植被的多尺度提取。最后,綜合影像中的灰度、尺度、形狀等其他紋理特征信息,構(gòu)造森林紋理結(jié)構(gòu)基元,通過結(jié)構(gòu)基元與原圖像匹配,完成森林植被提取。在提取過程中,森林紋理結(jié)構(gòu)基元的設(shè)計尤為重要,本文在結(jié)合形態(tài)學(xué)結(jié)構(gòu)元素的基礎(chǔ)上,通過對典型植被(喬木)紋理微觀結(jié)構(gòu)形態(tài)分析,根據(jù)獲取的多尺度信息,構(gòu)造合適的多尺度結(jié)構(gòu)基元來描述森林植被紋理。在上述理論研究的基礎(chǔ)上,針對藍噪聲特征提取要求,本文實驗所用遙感圖像為Quick Bird衛(wèi)星(全色+多光譜)捆綁數(shù)據(jù),多光譜分辨率為2.76m。結(jié)果表明,利用光譜與森林紋理結(jié)構(gòu)基元的影像分類方法對高分辨率影像中的森林植被分類識別,森林植被分類精度更高,分類結(jié)果也更易于解譯和理解。
【關(guān)鍵詞】：森林植被提取 藍噪聲 多尺度 多特征 紋理結(jié)構(gòu)基元
【學(xué)位授予單位】：遼寧師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP751
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 緒論8-13
• 1.1 研究背景和意義8
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀8-11
• 1.2.1 遙感影像基本分割方法8-9
• 1.2.2 遙感森林植被分割方法9-11
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容11-12
• 1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)12-13
• 2 基于植被指數(shù)的森林植被提取13-22
• 2.1 植物的光譜輻射特性13-14
• 2.2 植被指數(shù)及植被指數(shù)提取14-16
• 2.2.1 植被指數(shù)14-16
• 2.3 實驗與分析16-22
• 2.3.1 植被指數(shù)提取與實驗分析18-22
• 3 基于藍噪聲理論的多尺度探測22-31
• 3.1 森林植被紋理特征22-23
• 3.2 基于藍噪聲理論的尺度探測23-28
• 3.2.1 紋理測量區(qū)域的選擇23-25
• 3.2.2 紋理特征測量25-26
• 3.2.3 藍噪聲特征的尺度以及紋理灰度分布計算26-27
• 3.2.4 實驗與分析27-28
• 3.3 基于藍噪聲的多尺度探測28-31
• 4 基于森林紋理結(jié)構(gòu)基元的遙感圖像森林植被分割31-39
• 4.1 結(jié)構(gòu)元素31-32
• 4.2 森林紋理結(jié)構(gòu)基元的構(gòu)造32-33
• 4.3 遙感森林植被的分割33-35
• 4.3.1 結(jié)構(gòu)基元運算33-34
• 4.3.2 結(jié)構(gòu)基元的匹配34-35
• 4.4 實驗與分析35-39
• 5 結(jié)論與展望39-41
• 5.1 工作總結(jié)39
• 5.2 展望39-41
• 參考文獻41-44
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況44-45
• 致謝45

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本文編號：621616