面向分类的遥感影像样本库与知识库构建方法

发布时间：2017-09-18 13:16

  本文关键词：面向分类的遥感影像样本库与知识库构建方法

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【摘要】：随着遥感技术的不断发展,遥感数据的获取能力逐渐增强,为各领域的遥感应用带来了诸多便利,但在遥感数据获取能力增强的同时,遥感数据中的丰富信息并没有得到充分的发掘和利用,尤其对空间拓扑关系的利用明显不足。针对此问题,本文在分析遥感影像分类的需求基础上,提出了划分样本采集区域和以地理本体为模型的样本库与知识库的构建方法,有效的解决了采集区域内地物之间的空间拓扑关系表达的问题。本文主要取得了如下研究成果：(1)提出划分样本采集区域的遥感影像样本采集方法,并构建了样本库。划分区域的高分辨率遥感影像样本采集方法,能够提取样本采集区域内样本地物之间的空间拓扑关系,弥补了以往样本采集方法对空间拓扑关系特征提取缺失的现象。(2)提出基于地理本体模型的遥感影像知识库构建方法,将本体理论引入到了遥感影像表达领域。本体在层次结构以及推理能力上均优于其他知识表达模型,符合本文的应用需求。(3)在地理本体的构建方法上,本文提出基于遥感影像样本库的地理本体构建流程,对样本库与地理本体之间的映射关系进行分析总结,缩减了手工构建地理本体的时间。
【关键词】：遥感影像 影像特征 样本库 知识库 地理本体
【学位授予单位】：辽宁工程技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：P237
【目录】：

• 致谢4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 1 绪论10-17
• 1.1 研究背景和意义10-11
• 1.2 相关研究概况11-14
• 1.2.1 问题的提出11-12
• 1.2.2 本体的定义12-13
• 1.2.3 本体在地理信息领域的研究及发展现状13-14
• 1.3 论文章节安排14-15
• 1.4 研究内容及技术路线15-17
• 1.4.1 研究内容15
• 1.4.2 技术路线15-17
• 2 高分辨率遥感影像样本库构建方法17-29
• 2.1 样本采集方法17-18
• 2.2 特征提取18-22
• 2.2.1 光谱特征18-19
• 2.2.2 纹理特征19-21
• 2.2.3 形状特征21
• 2.2.4 空间拓扑关系特征21-22
• 2.3 高分遥感影像样本库构建22-25
• 2.4 样本库数据分类规则提取25-28
• 2.4.1 决策树算法简介25-26
• 2.4.2 决策树构造原理26
• 2.4.3 C4.5算法基本原理26-28
• 2.5 本章小结28-29
• 3 高分辨率遥感影像知识库构建方法29-46
• 3.1 本体简介29-31
• 3.1.1 本体结构29
• 3.1.2 本体构建规则29-30
• 3.1.3 本体构建方法30-31
• 3.2 本体描述语言OWL31-36
• 3.2.1 OWL简介31-32
• 3.2.2 OWL本体组成32-34
• 3.2.3 OWL建模原语34-35
• 3.2.4 OWL本体表达能力35-36
• 3.3 本体编辑及开发工具36-37
• 3.4 基于地理本体模型的遥感影像知识库构建37-45
• 3.4.1 地理本体模型设计38
• 3.4.2 地理本体构建方法38-40
• 3.4.3 样本库与地理本体之间的映射规则40-42
• 3.4.4 地理本体生成42-45
• 3.5 本章小结45-46
• 4 系统设计与实现46-53
• 4.1 需求分析46
• 4.2 系统实现46-52
• 4.3 本章小结52-53
• 5 应用试验53-63
• 5.1 研究区域概况53
• 5.2 实验数据介绍53-54
• 5.3 实验过程54-62
• 5.3.1 样本采集54-58
• 5.3.2 影像分类58-60
• 5.3.3 误分类提取60-62
• 5.4 本章小结62-63
• 6 总结与展望63-65
• 6.1 研究总结63
• 6.2 展望63-65
• 参考文献65-68
• 作者简历68-70
• 学位论文数据集70

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前6条

1 向阳;王敏;马强;;基于Jena的本体构建方法研究[J];计算机工程;2007年14期

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4 黄茂军,杜清运,吴运超,李凤丹;地理本体及其应用初探[J];地理与地理信息科学;2004年04期

5 李善平,尹奇椺,胡玉杰,郭鸣,付相君;本体论研究综述[J];计算机研究与发展;2004年07期

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本文编号：875755