基于面向对象的高分辨率遥感影像信息提取

发布时间：2017-06-14 21:11

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

【摘要】：高分辨率遥感影像在遥感影像信息提取中的应用越来越广泛并且已经占主流地位，面向对象信息提取方法是在利用遥感影像光谱信息的基础上，综合考虑影像对象的空间信息、纹理信息以及领域对象的关联信息。由于面向对象的遥感影像信息提取技术能适应高分辨率遥感影像的特点，并且能快速准确的提取遥感影像专题信息，同时面向对象信息提取技术的处理过程更加贴近人类认知过程，所以现在已经成为遥感影像处理领域的一个热点研究。 本文以World View-2影像为实验数据，实现了利用面向对象信息提取方法对其进行信息提取。对原始影像进行必要的预处理，选用pan sharpening融合算法对多光谱和全色影像进行融合处理。利用canny边缘检测算子对多尺度分割进行优化，提高了分割精度和效率，通过对影像进行实验得出地物要素的最优分割参数，并且建立不同地物要素的分割层级。分析实验数据的特点对其进行分类层级构建，选取各个地物要素的特征进行特征组合，利用阈值分类和模糊分类实现地物要素信息提取。得到面向对象和基于像元两种信息提取方法的分类结果，主观分析两种不同方法的分类精度，利用混淆矩阵对其进行客观分析，得到两种方法的总体分类精度和kappa系数。分析结果表明面向对象信息提取方法更适合高分辨率遥感影像。
【关键词】：面向对象 多尺度分割 边缘检测 影像融合 高分辨率遥感影像
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：P237
【目录】：

• 内容提要4-5
• 中文摘要5-7
• Abstract7-10
• 目录10-12
• 第1章 前言12-18
• 1.1 选题背景和意义12-13
• 1.2 国内外研究现状13-14
• 1.3 研究内容方法和技术路线14-18
• 1.3.1 研究内容和方法14-16
• 1.3.2 技术路线16
• 1.3.3 文章章节安排16-18
• 第2章 面向对象的信息提取技术18-27
• 2.1 影像分割技术19
• 2.2 多尺度分割技术19-22
• 2.3 遥感影像特征描述22-24
• 2.4 遥感影像分类方法24-27
• 第3章 数据分析处理及信息提取27-44
• 3.1 实验区数据预处理及分析27-28
• 3.1.1 实验区概况27-28
• 3.1.2 World View-2 卫星数据介绍28
• 3.2 遥感影像数据分析28-32
• 3.2.1 地物光谱分析29-32
• 3.3 实验数据信息提取32-44
• 3.3.1 信息提取平台介绍32
• 3.3.2 改进的多尺度分割32-33
• 3.3.3 分割参数选择33-35
• 3.3.4 专题要素信息提取35-42
• 3.3.5 专题要素的矢量化42-44
• 第四章 数据处理质量评价及精度分析44-54
• 4.1 数据处理质量评价44-50
• 4.1.1 影像融合质量评价44-49
• 4.1.2 多尺度分割质量评价49-50
• 4.2 精度评价50-54
• 4.2.1 面向对象精度评价51-52
• 4.2.2 基于像元方法精度评价52-54
• 第5章 结论与展望54-56
• 5.1 结论54-55
• 5.2 展望55-56
• 参考文献56-61
• 个人简介及发表论文61-62
• 致谢62

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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3 明冬萍,骆剑承,沈占锋,汪闽,盛昊;高分辨率遥感影像信息提取与目标识别技术研究[J];测绘科学;2005年03期

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中国博士学位论文全文数据库 前2条

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2 吴剑;基于面向对象技术的遥感震害信息提取与评价方法研究[D];武汉大学;2010年

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本文编号：450562