基于多源遥感数据的不透水面提取

发布时间：2017-12-18 02:10

  本文关键词：基于多源遥感数据的不透水面提取

  更多相关文章： 不透水面 多源遥感数据 图割 卫星影像 机载激光点云

【摘要】：快速城镇化是造成城市内涝加剧的重要原因,城市不透水面面积的显著增长是快速城镇化的直接表现。目前不透水面作为衡量城市化程度和环境质量的重要指标,快速、准确地获取城市不透水面分布情况是分析、规划城市空间格局的基础,可有效科学地指导建设海绵城市。利用遥感手段获取不透水面,准确快速、覆盖范围广、费用低,在地物提取方面有着很大的潜力和优势,已经成为获取高精度城市不透水面信息的主要技术手段。为了及时准确的提供城市不透水面区域情况,本文开展多源数据融合不透水面的提取研究,结合多光谱影像和高空间分辨率卫星影像的光谱和空间信息丰富、机载激光点云数据具有高程强度信息的优势,将基于图论的最优分割方法引入不透水面提取中,将不透水面的提取转换为不同数据源下的最优标记问题,通过多源特征融合获得更精确的提取结果。具体研究内容如下:(1)对多光谱卫星影像的光谱特性和机载激光点云数据的特性进行研究,利用波谱组合、缨帽变换等方法从卫星影像上提取多种光谱指数;利用点云数据的高程与强度信息进行滤波,提取道路信息。(2)对图割与Grabcut算法的原理进行研究,将Grabcut应用于不透水面提取模型,针对多源数据和不透水面提取问题,从能量函数项、初值设置和特征空间三方面进行了改进。(3)在实验研究区内使用多源数据实现本文算法,将实验结果与其他传统不透水面提取方法进行定量和定性的比较分析,并且对本文算法中各源影像对分类精度的贡献值进行了比较分析。以广州市为例研究结果表明,与传统遥感方法及单源数据提取法相比,精度得到明显提高,并且大大减少了提取过程中的人工干预,使算法具有更高的适应性和稳定性。
【学位授予单位】：武汉大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：P237

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本文编号：1302398