多尺度分割技术在高分辨率遥感影像地物提取方法的研究

发布时间：2017-09-01 14:15

  本文关键词：多尺度分割技术在高分辨率遥感影像地物提取方法的研究

  更多相关文章： 高分辨率遥感影像 面向对象 多尺度分割 地物提取

【摘要】：随着最近几年遥感技术的快速发展,遥感技术被越来越多的应用到测量、国土、农业、交通、林业、水利、军事等各个行业和领域,尤其是近年来高分辨率遥感的出现,不仅极大地丰富了我们可以获取的地理信息,为我们未来测绘学科的发展数据支撑,而且也为我们未来遥感科学的发展提供了新的方向。高分辨率遥感在分辨率上拥有巨大的优势,同时也提供了清晰的形状,结构等几何信息,但是采用传统基于像元的提取方法对高分辨率遥感影像进行地物提取,不仅精度和效率相对不高,而且造成了大量空间信息的浪费。本文选取位于甘肃省白银市具有代表性的两幅WorldView-2影像,利用eCognition软件平台,采用面向对象的多尺度分割方法,利用多种尺度对试验影像进行分割,并对分割结果进行分析总结。然后灵活运用地物本身的光谱信息和几何信息,导入专题图层并直接应用于图像的分类,同时加载人的思维,合理编写规则集,最终实现不同尺度地理信息的分层分类提取。最后将采用面向对象方法提取的结果和传统人工解译结果进行精度和效率上的对比,证明前者不仅充分利用了高分辨遥感影像丰富的空间信息,而且处理速度快,提取精度高。
【关键词】：高分辨率遥感影像 面向对象 多尺度分割 地物提取
【学位授予单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P237
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 绪论11-21
• 1.1 遥感卫星的发展历程11-12
• 1.1.1 萌芽阶段(1960-1972年)11
• 1.1.2 最初应用阶段(1972-1986年)11-12
• 1.1.3 广泛应用阶段(1986—1997年)12
• 1.1.4 高分辨率和高光谱阶段(1997年至今)12
• 1.2 研究背景和意义12-16
• 1.3 国内外研究的现状16-18
• 1.3.1 传统信息提取方法的研究现状16-17
• 1.3.2 面向对象分类方法的研究现状17-18
• 1.4 研究的内容18-19
• 1.5 全文组织结构19-21
• 第二章 影像分割21-31
• 2.1 影像分割21
• 2.2 影像分割算法21-23
• 2.2.1 直方图阈值分割21-22
• 2.2.2 特征空间聚类分割22
• 2.2.3 区域分割22-23
• 2.2.4 边缘检测分割23
• 2.3 eCognition软件中的影像分割方法23-24
• 2.3.1 棋盘分割23-24
• 2.3.2 四叉树分割24
• 2.3.3 多尺度分割24
• 2.4 多尺度分割技术原理24-31
• 2.4.1 多尺度分割的概念24-26
• 2.4.2 多尺度分割算法26-28
• 2.4.3 多尺度分割技术流程28-31
• 第三章 最优分割尺度31-39
• 3.1 最优分割尺度31-32
• 3.2 最优分割尺度的选择32-39
• 3.2.1 主观经验法33
• 3.2.2 均值方差法33-35
• 3.2.3 最大面积法35-36
• 3.2.4 同质指数与异质指数法36-37
• 3.2.5 矢量距离法37-39
• 第四章 基于eCognition的高分卫星影像信息提取方法及应用39-55
• 4.1 数据源及试验区概论39-41
• 4.2 研究平台41-42
• 4.3 技术流程42
• 4.4 遥感影像的预处理42-45
• 4.4.1 几何精校正42-43
• 4.4.2 影像融合43-45
• 4.5 分割尺度的选择45-46
• 4.5.1 波段权重选择45
• 4.5.2 尺度选择45-46
• 4.5.3 均值因子选择46
• 4.6 试验区的尺度分割46-50
• 4.7 自动解译规则集的建立50-55
• 第五章 分类精度评定和对比55-63
• 5.1 分类结果55-56
• 5.2 精度评价56-58
• 5.3 面向对象方法与人工解译方法的比较58-63
• 5.3.1 解译效率的对比59
• 5.3.2 解译精度的对比59-63
• 第六章 结论和展望63-65
• 6.1 研究结论63
• 6.2 研究展望63-65
• 致谢65-67
• 参考文献67-71
• 攻读硕士学位期间发表的论文和科研情况71
• 一、发表的论文情况71
• 二、参与项目71

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本文编号：772558