面向对象的高分辨率遥感影像分类在卫片执法中的应用研究

发布时间：2017-08-23 05:19

  本文关键词：面向对象的高分辨率遥感影像分类在卫片执法中的应用研究

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【摘要】：目前,高分辨率的遥感影像已在各个领域得到相当广泛的应用,为满足日益增长的应用需求,需要对影像信息的分类以及提取不断深入的研究。与中低分辨率遥感影像相比,高分辨率遥感影像内包含有更加丰富的特征信息。对于这些相当数量的特征信息,传统的像元分类方法存在着一定的缺陷,不能充分挖掘和分析利用影像的多特征性信息,使得分类精度降低,已经不再适应分类需求。所以,本论文以卫片执法检查工作要求和高分辨率遥感影像的特点为基础,运用面向对象的高分辨率遥感影像分类方法进行信息提取分类。本文选取了一幅具有一定特征信息的SPOT5遥感影像为实验数据,通过对影像信息进行目视解译后,选择提取影像中建筑物的信息。实验以Ecognition和ENVI软件为平台,对实验数据进行面向对象的分类。在分类过程中,先根据地物的类型特点,运用多尺度思想对目标地物进行分割合并,构建分类体系,并采用模糊分类方法对建筑物进行分类提取。其次将实验数据采用传统面向像元分类方法,并将分类结果和面向对象遥感影像分类方法结果进行对比分析,两种分类方法结果表明,由于受多尺度分割的影像,采用面向对象遥感影像分类方法对遥感影像信息提取时,提取的地物并未失真且提高了分类的精度,分类结果有效避免了“椒盐噪声”,分类结果与现实世界具有形状和属性一致性。
【关键词】：高分辨率遥感影像 多尺度分割 特征信息 面向对象分类 卫片执法
【学位授予单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：P237
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 绪论10-20
• 1.1 面向对象高分辨率遥感影像分类研究10-15
• 1.1.1 研究背景和意义10-14
• 1.1.2 面向对象概念的提出14-15
• 1.2 面向对象遥感影像分类方法研究现状15-17
• 1.2.1 高分辨率遥感发展15
• 1.2.2 国内外研究现状15-17
• 1.3 本文的研究内容17-20
• 1.3.1 研究内容17-18
• 1.3.2 论文结构18-20
• 第二章 面向对象遥感影像分类方法20-36
• 2.1 面向对象分类方法概述20-21
• 2.2 面向对象遥感影像分割21-29
• 2.2.1 图像分割21-22
• 2.2.2 遥感影像分割遵循原则22
• 2.2.3 面向对象的高分辨率遥感影像分割算法22-24
• 2.2.4 基于多尺度的遥感影像分割24-29
• 2.3 建立分类体系29-30
• 2.4 模糊分类30-33
• 2.4.1 模糊集31
• 2.4.2 模糊隶属函数31-33
• 2.5 分类精度评价33-36
• 2.5.1 精度评价基本方法33-34
• 2.5.2 混淆矩阵和Kappa系数34-35
• 2.5.3 精度评定35-36
• 第三章 基于对象信息的影像特征提取36-46
• 3.1 对象信息分析36-37
• 3.2 对象的信息特征37-43
• 3.2.1 类相关特征37-38
• 3.2.2 对象特征38-43
• 3.3 对象的属性特征43-44
• 3.4 对象信息表达—“同物异谱”和“同谱异物”44-46
• 第四章 基于对象信息的分类实验46-66
• 4.1 研究概况46-48
• 4.1.1 研究数据概况46
• 4.1.2 卫片执法46-48
• 4.2 软件平台介绍48
• 4.3 基于面向对象分类方法的实验信息提取48-58
• 4.3.1 尺度的确定48-50
• 4.3.2 影像多尺度分割50-51
• 4.3.3 对象特征提取及分类51-58
• 4.4 分类结果与精度评价58-66
• 4.4.1 与传统分类方法进行实验结果对比58-61
• 4.4.2 精度评价与分析61-66
• 第五章 结论与展望66-70
• 5.1 结论66-67
• 5.2 工作讨论与展望67-70
• 致谢70-72
• 参考文献72-76

【参考文献】

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本文编号：723206