面向对象的高分辨率遥感影像信息提取研究

发布时间：2017-05-26 12:08

  本文关键词：面向对象的高分辨率遥感影像信息提取研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近年来高分辨率遥感影像的出现，使我们获取地球表面的信息越来越丰富。随着遥感影像空间分辨率的提高，地物的空间信息更加丰富，同类地物的内部光谱差异逐渐增大，采用传统基于像元光谱信息提取技术已经不能满足当前高空间分辨率遥感影像信息提取的要求，面向对象的影像分析技术为高空间分辨率遥感影像信息提取提供了新的思路和方法。 本文将面向对象影像分析技术应用到高分辨率影像信息提取中。首先将影像分割成同质影像对象，然后分析影像对象特征的光谱、形状、纹理、层次和类间相关等特征定量的描述方法，利用模糊分类技术中的隶属函数实现信息的提取。进行影像分割时，采用多尺度分割技术将固定空间分辨率的遥感影像生成不同尺度的影像对象层次结构，而地表实体不同地物对应的不同尺度。针对尺度选择问题，本文以“对象内同质性最大，对象间异质性最大”原则，提出了一种基于异质性与同质性比值法的最优分割尺度选择方法，确定不同地物类型的最佳空间尺度。 基于上述理论为基础，本文选用GeoEye高空间分辨率影像为实验数据，以eCognition影像处理软件为平台，对实验区进行地物信息提取实验。实验过程中，根据不同地物特点，应用了异质性与同质性比值法确定不同地物的最优分割尺度对实验数据进行分割。然后构建了不同地物的多层次体系结构，根据影像对象特征信息建立模糊规则库进行信息提取。最后从模糊概念的隶属度角度对提取结果进行精度评价。结果表明，，采用面向对象的影像分析技术对高分辨率遥感影像信息提取的精度高。
【关键词】：面向对象 高空间分辨率影像 多尺度分割 最优分割尺度 信息提取 精度评价
【学位授予单位】：成都理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：P237
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 引言9-14
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.2 研究现状10-11
• 1.2.1 国外研究现状10
• 1.2.2 国内研究现状10-11
• 1.3 研究内容、方法和技术路线11-13
• 1.3.1 研究内容和方法11
• 1.3.2 技术路线11-13
• 1.4 论文章节安排13-14
• 第2章 面向对象的高分辨率遥感影像分析14-29
• 2.1 影像分割14-16
• 2.1.1 影像分割定义14-15
• 2.1.2 分割方法15-16
• 2.2 影像对象的特征定量描述方法16-21
• 2.2.1 影像对象特征参数16-20
• 2.2.2 类间相关特征参数20-21
• 2.3 影像对象的分类21-29
• 2.3.1 最邻近分类21-24
• 2.3.2 模糊分类24-29
• 第3章 多尺度分割及最优分割尺度选择29-44
• 3.1 多尺度分割技术29-33
• 3.1.1 多尺度分割概念29-30
• 3.1.2 基于异质性最小原则的区域合并算法30-32
• 3.1.3 多尺度分割流程32-33
• 3.2 多尺度分割参数选择33-37
• 3.2.1 波段权重33-34
• 3.2.2 均质性因子34-36
• 3.2.3 分割尺度36-37
• 3.3 最优分割尺度37
• 3.4 最优分割尺度选择方法37-42
• 3.5 最优分割尺度分析42-44
• 第4章 面向对象信息提取实验研究44-51
• 4.1 实验数据44
• 4.2 软件平台44
• 4.3 多尺度分割和多层次体系结果的建立44-46
• 4.3.1 多尺度分割44-45
• 4.3.2 多层次体系结构的建立45-46
• 4.4 建立模糊规则库及信息提取46-49
• 4.5 信息提取精度评价49-51
• 4.5.1 分类稳定性评价法49-50
• 4.5.2 最佳分类结果评价法50-51
• 结论51-53
• 主要成果与结论51
• 展望51-53
• 致谢53-54
• 参考文献54-56
• 攻读学位期间取得学术成果56

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