多源遥感图像水体信息提取方法的研究

发布时间：2017-09-08 08:03

  本文关键词：多源遥感图像水体信息提取方法的研究

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【摘要】：随着信息科学技术在航空航天领域的快速发展,遥感技术在日常生产生活中发挥的作用日益凸显。目前,采用航空航天遥感图像进行地物目标的检测识别技术已成为国内外相关领域专家学者研究的热点。本文分别针对国产环境-1C卫星的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像和国产高分一号(GF-1)多光谱遥感图像中水体信息检测的方法进行了研究:(1)针对复杂场景SAR图像的水体提取,本文首先对SAR图像进行相干斑降噪处理,并利用Sobel梯度图像与分线段拉伸变换图像进行加权融合,以降低噪声的影响和增强图像;其次,本文提出基于双峰迭代法的自适应双阈值分割算法,克服了传统OTSU算法对单峰直方图图像分割效果较差的缺陷,实现水体候选区的自适应提取;为了降低虚警概率,本文提出基于区域拓扑描述子的虚警剔除方法。研究结果表明该算法能够有效的剔除由阴影等产生的虚警,且具有较好的自适应性以及较高的检测精度,可以为陆地水体信息的检测与评估提供信息依据。(2)为了充分利用GF-1多光谱图像中的地物信息,本文提出基于多光谱图像LBV变换的谱间关系法水体信息提取算法。首先,本文计算了GF-1卫星多光谱遥感影像的LBV变换公式;其次,分析了典型地物在L、B、V三个分量的平均辐射值,水体信息的平均辐射值在L、B、V三个波段中存在B大于V且B大于L的关系,根据此判别条件可以实现多光谱图像中水体的精确提取。实验结果表明此方法能够很好的消除阴影、公路等对水体信息提取的影响,能够精确地提取出大面积的开阔水体以及池塘等小面积水体信息,且此方法简单、自适应性强。
【关键词】：水体检测 SAR 多光谱 拓扑描述子 LBV
【学位授予单位】：北京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP751
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 绪论10-20
• 1.1 本论文研究的目的和意义10-11
• 1.2 国内外遥感卫星发展综述11-14
• 1.2.1 国外遥感卫星发展综述12-13
• 1.2.2 国内遥感卫星发展综述13-14
• 1.3 遥感水域检测国内外研究现状14-17
• 1.3.1 SAR图像水域检测国内外研究现状14-15
• 1.3.2 多光谱图像水域检测国内外研究现状15-17
• 1.4 本论文的主要工作与结构安排17-20
• 第2章 遥感图像与水体目标特性分析20-29
• 2.1 引言20
• 2.2 SAR图像特性分析20-25
• 2.2.1 SAR成像原理20-22
• 2.2.2 SAR图像相干斑噪声特性22-23
• 2.2.3 SAR图像阴影及水体目标特性23-25
• 2.3 多光谱图像特性分析25-28
• 2.3.1 多光谱图像成像原理25-27
• 2.3.2 多光谱图像阴影及水体目标特性27-28
• 2.4 本文小结28-29
• 第3章 基于区域拓扑描述子的SAR图像自适应水体检测算法29-54
• 3.1 引言29-30
• 3.2 预处理30-41
• 3.2.1 滤波预处理31-37
• 3.2.2 图像增强处理37-41
• 3.3 水体信息候选区提取41-47
• 3.3.1 经典分割算法42-44
• 3.3.2 改进的自适应双阈值分割算法44-46
• 3.3.3 实验结果与分析46-47
• 3.4 基于区域拓扑描述子的虚警剔除算法47-53
• 3.4.1 水体与疑似水体特征分析47-49
• 3.4.2 算法具体实现过程49-51
• 3.4.3 实验设置与结果分析51-53
• 3.5 本章小结53-54
• 第4章 多光谱图像LBV变换的谱间关系法水体检测算法54-70
• 4.1 引言54-55
• 4.2 滤波预处理55-56
• 4.3 经典的多光谱图像水体检测算法56-58
• 4.3.1 单波段阈值法56
• 4.3.2 多波段谱间关系法56
• 4.3.3 归一化水体指数法56-57
• 4.3.4 决策树分类法57-58
• 4.4 GF-1 多光谱图像的 LBV 变换58-64
• 4.4.1 GF-1 多光谱影像中典型地物光谱分析59-61
• 4.4.2 GF-1 多光谱图像的 LBV 变换公式61-64
• 4.5 多光谱图像LBV变换的谱间关系法64-65
• 4.7 实验设置与结果分析65-68
• 4.7.1 实验设置65-66
• 4.7.2 实验结果分析66-68
• 4.8 本章小结68-70
• 第5章 总结与展望70-72
• 5.1 研究内容总结70-71
• 5.2 研究展望71-72
• 参考文献72-79
• 攻读学位期间发表论文与研究成果清单79-80
• 致谢80

【参考文献】

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本文编号：812829