隨著中國工業(yè)化和城鎮(zhèn)化進(jìn)程加快,農(nóng)村勞動力和土地等生產(chǎn)要素不斷向城市轉(zhuǎn)移、積累,在農(nóng)村定居的人口越來越少,出現(xiàn)了農(nóng)業(yè)主體弱化、農(nóng)村產(chǎn)業(yè)衰退等現(xiàn)象。同時,由于農(nóng)村土地缺乏科學(xué)的管理而鄉(xiāng)村建設(shè)又缺少統(tǒng)一規(guī)劃,農(nóng)村聚落呈現(xiàn)嚴(yán)重的“外擴(kuò)內(nèi)空”現(xiàn)象,導(dǎo)致農(nóng)村宅基地用地不減反增,浪費(fèi)土地資源。為了給空心村綜合整治工作提供技術(shù)支撐,農(nóng)村建筑物信息快速提取算法成為遙感影像處理領(lǐng)域的一個研究熱點(diǎn)問題。建筑物信息的提取目前主要依靠外業(yè)大比例尺測圖和遙感影像目視解譯兩種方法,但這兩種方式不僅耗費(fèi)大量的人力和物力,而且制圖周期長、效率不高。因此,利用高分影像快速地、自動地獲取建筑物位置、分布狀況、面積、損毀情況等信息,對空心村土地綜合整治的外業(yè)調(diào)查、空心化評價(jià)、土地整理方案制定等工作的順利開展具有重要意義。本文針對空心村建筑物信息提取過程中存在的問題進(jìn)行了深入研究。首先從遙感影像自身的局限性出發(fā),針對無人機(jī)影像上建筑物被樹木遮擋導(dǎo)致目標(biāo)識別完整性低的問題,引入人機(jī)交互技術(shù),利用結(jié)構(gòu)性紋理修復(fù)方法恢復(fù)建筑物的完整影像。然后針對傳統(tǒng)的基于像元的目標(biāo)識別方法,對馬氏距離彩色圖像分割方法的閾值選取規(guī)則進(jìn)行改進(jìn),提高算...

【文章頁數(shù)】：123 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 影像修復(fù)技術(shù)研究現(xiàn)狀
            1.2.1.1 基于非紋理圖像修復(fù)方法
            1.2.1.2 基于紋理圖像修復(fù)方法
        1.2.2 建筑物信息提取技術(shù)研究現(xiàn)狀
        1.2.3 損毀建筑物識別技術(shù)研究現(xiàn)狀
    1.3 研究目標(biāo)、內(nèi)容與方法
        1.3.1 研究目標(biāo)
        1.3.2 研究內(nèi)容
        1.3.3 研究方法與技術(shù)路線
            1.3.3.1 研究方法
            1.3.3.2 技術(shù)路線
    1.4 論文結(jié)構(gòu)
第2章 基礎(chǔ)理論與方法
    2.1 圖像修復(fù)方法
        2.1.1 Criminisi圖像修復(fù)算法
        2.1.2 紋理生成算法
    2.2 彩色圖像分割方法
        2.2.1 彩色空間理論
            2.2.1.1 彩色空間分割
            2.2.1.2 彩色空間轉(zhuǎn)換
        2.2.2 Canny邊緣檢測
        2.2.3 歐氏距離與馬氏距離
        2.2.4 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理
    2.3 損毀建筑物識別方法
        2.3.1 損毀程度分級
        2.3.2 特征參數(shù)計(jì)算
            2.3.2.1 光譜特征參數(shù)
            2.3.2.2 形狀特征參數(shù)
            2.4.2.3 紋理特征參數(shù)
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于高分辨率遙感影像的建筑物修復(fù)方法研究
    3.1 研究目的
    3.2 數(shù)據(jù)源與實(shí)驗(yàn)區(qū)概況
    3.3 基于輔助信息及紋理生成算法的圖像修復(fù)方法
        3.3.1 輔助線與面繪制方法
        3.3.2 建筑物紋理生成方法
        3.3.3 建筑物修復(fù)流程
    3.4 實(shí)驗(yàn)與分析
        3.4.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
        3.4.2 紋理生成算法修復(fù)影像
            3.4.2.1 影像修復(fù)過程
            3.4.2.2 結(jié)果分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于高分辨率遙感影像建筑物信息提取算法研究
    4.1 研究目的
    4.2 數(shù)據(jù)源與實(shí)驗(yàn)區(qū)概況
    4.3 基于改進(jìn)馬氏距離的建筑物提取方法
        4.3.1 樣本選取與色彩坐標(biāo)濾波
        4.3.2 橢球構(gòu)建與目標(biāo)識別
        4.3.3 形態(tài)學(xué)后處理方法
        4.3.4 建筑物識別流程
    4.4 實(shí)驗(yàn)與分析
        4.4.1 色彩單一建筑物分割的實(shí)驗(yàn)與分析
        4.4.2 色彩復(fù)雜建筑物分割實(shí)驗(yàn)與分析
    4.5 自然村邊界提取方法
        4.5.1 理論方法
        4.5.2 實(shí)驗(yàn)與成果
    4.6 建筑物樓層信息提取方法
        4.6.1 理論方法
        4.6.2 實(shí)驗(yàn)與成果
    4.7 本章小結(jié)
第5章 基于高分影像的建筑物損毀信息提取方法研究
    5.1 研究目的
    5.2 數(shù)據(jù)源與實(shí)驗(yàn)區(qū)概況
    5.3 建筑物損毀特征量化方法
        5.3.1 特征參數(shù)選擇
        5.3.2 損毀建筑物識別流程
    5.4 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
        5.4.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
        5.4.2 損毀特征參數(shù)計(jì)算
        5.4.3 損毀特征參數(shù)可視化
            5.4.3.1 損毀特征可視化及分析
            5.4.3.2 損毀類型分析
            5.4.3.3 損毀程度分析
            5.4.3.4 綜合分析
    5.5 本章小結(jié)
結(jié)論與展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的論文及科研成果



本文編號：3915519