高分辨率光学遥感数据海上船舶提取

发布时间：2017-03-22 09:04

  本文关键词：高分辨率光学遥感数据海上船舶提取，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：21世纪是海洋时代,船舶是海洋开发的主要载运工具,而且船舶监控是沿海各国保护国家海洋权益和维护海上安全的一项重要任务。目前遥感技术处于高速发展阶段,遥感影像获取更加容易,影像分辨率和数据质量也日益提高,因此遥感技术在民用和军用方面有广泛的应用前景。由于遥感技术的巨大优势,基于遥感影像的海上船舶目标提取具有重要意义,成为海洋目标检测的一个重要研究方向。本文针对高分辨率遥感影像进行船舶目标提取,在查阅国内外相关文献基础上,分析了国内外船舶检测与提取的关键技术与现状,设计了一套面向对象的提取算法流程；优化设计了面向对象船舶提取的工作流程、常用方法和关键技术。本文针对面向对象船舶目标提取,在分割过程中引入多尺度分割方法,通过对多尺度分割原理的研究,详细分析了影响分割结果的参数,提出船舶目标提取的指导参数,通过实验运用最大面积法确定了船舶目标的最佳分割尺度,并取得了很好的分割结果。之后,对于分割后影像对象具有多维特征的情况,为了成功提取船舶目标引入了模糊分类方法,并且深入研究了模糊分类的原理,详细分析了模糊分类的三个关键步骤。在实验过程中认真分析遥感影像中船舶目标的特征,总结出船舶提取的分类特征集合。采用了适当的特征隶属度函数,通过多次实验对比和改进确定了最佳提取特征集合,并取得了满意的提取结果。实验结果表明该提取算法能够准确地提取出海上船舶目标,提取准确率为88.1%,并且有着较好的稳定性。本文提出的面向对象船舶目标提取方法有效地提取了高分辨率影像中的船舶目标。利用高分辨率光学遥感影像进行海上船舶目标检测与提取为我国海上船舶监控、海洋权益保护等提供了新的技术手段,具有重要意义。
【关键词】：高分辨率 多尺度分割 模糊分类 船舶提取
【学位授予单位】：大连海事大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U69-39
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第1章 绪论9-16
• 1.1 研究背景和意义9-10
• 1.2 船舶检测提取国内外研究现状10-14
• 1.3 论文技术路线14-15
• 1.4 论文主要工作和章节安排15-16
• 第2章 面向对象的影像分割方法16-28
• 2.1 分割概念16-17
• 2.2 影像分割方法17-20
• 2.2.1 基于阈值的影像分割方法18
• 2.2.2 基于边界的影像分割方法18-19
• 2.2.3 基于区域的影像分割方法19-20
• 2.3 面向对象的多尺度分割方法20-27
• 2.3.1 多尺度分割的概念20-21
• 2.3.2 多尺度分割技术21-23
• 2.3.3 多尺度分割流程23-24
• 2.3.4 面向对象多尺度分割的参数选择24-27
• 2.4 本章小结27-28
• 第3章 高分辨率遥感影像目标提取理论及方法28-38
• 3.1 人工目视解译28-29
• 3.2 基于像元的分类方法29-30
• 3.3 面向对象分类30-37
• 3.3.1 面向对象分类的产生30-31
• 3.3.2 面向对象分类的特征和优势31
• 3.3.3 面向对象分类技术31-37
• 3.4 本章小结37-38
• 第4章 基于高分辨率数据的船舶提取38-62
• 4.1 实验数据及实验区域介绍38-40
• 4.1.1 实验区域介绍38-39
• 4.1.2 实验数据简介39-40
• 4.2 影像预处理40-43
• 4.3 面向对象的多尺度分割43-51
• 4.3.1 研究平台简介43
• 4.3.2 多尺度分割实验43-51
• 4.4 船舶目标提取51-59
• 4.4.1 特征提取51-54
• 4.4.2 特征选择54
• 4.4.3 船舶目标提取54-59
• 4.5 精度分析59-61
• 4.6 本章小结61-62
• 第5章 总结和展望62-64
• 5.1 总结62
• 5.2 展望62-64
• 参考文献64-69
• 致谢69-70
• 作者简介70

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