基于目标空间关系和多源地理数据的高分辨率遥感城市场景语义分类方法研究

发布时间：2021-06-26 08:48

　　城市地物目标遵循特定的空间关系,空间集聚成相同功能性的区域,即城市场景,例如功能区、商业区、居民区。可靠的城市场景分类图对于城市规划和城市分析至关重要,因为城市场景的空间分布可以反映自然与社会经济共同作用下的特大城市的复杂环境。近年来,高分辨率遥感影像被广泛用于绘制城市场景分类图。但是,由于底层特征和高级语义之间存在较大的语义鸿沟,使得基于高分辨率遥感影像的场景分类和理解十分具有挑战性。当前,大多数现有的场景分类方法,例如视觉词袋模型,中层特征编码,主题模型和深度神经网络皆存在以下两点问题:1)在场景分类时,上述方法不具备识别场景内部构成目标和目标之间空间关系的能力;2)由于规则块状分割的场景不具有地理意义,且现有的数据集场景类别与城市需求的场景分类系统不一致的问题,基于高分辨率遥感影像的场景分类结果难以应用于实际的城市规划与分析中。针对高分辨率遥感城市场景分类中所面临的难题,本文开展了基于多对象空间上下文关系的场景分类方法,将对象的共生关系和位置关系结合起来,解决了传统弹力直方图不能描述多个目标之间位置关系的缺点,拓展了费舍核编码的应用环境。借助多源数据形式多样,社会经济语义信息丰富... 

【文章来源】：武汉大学湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

论文章节安排和内容

BoVW示意图

pLSA示意图

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于多源数据的城市功能区识别及相互作用分析[J]. 谷岩岩,焦利民,董婷,王艳东,许刚.  武汉大学学报(信息科学版). 2018(07)
[2]基于功能区的行政区划调整研究——以绍兴城市群为例[J]. 顾朝林,王颖,邵园,顾江.  地理学报. 2015(08)

博士论文
[1]面向高分辨率遥感影像场景语义理解的概率主题模型研究[D]. 朱祺琪.武汉大学 2018
[2]面向图像语义描述的场景分类研究[D]. 顾广华.北京交通大学 2013
[3]场景图像内容表述和分类研究[D]. 江悦.国防科学技术大学 2010



本文编号：3251029