| 【中文题名】 | 土地利用变化信息自动提取方法研究 |
| 【英文题名】 | The Study of Automatic Extracting Methods of Changing Information in Land Use |
| 【学科专业】 | 摄影测量与遥感 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-8-23 |
| 【中关键词】 | 土地利用,动态监测,遥感,小波变换,图像分割, |
| 【英关键词】 | land using,dynamic monitoring,remote sensing,Wavelet Transform,image segmentation, |
| 【分类导航】 | 天文学、地球科学>测绘学>地籍学>地籍管理>> |
| 【论文摘要】 |
本文主要对动态监测数据处理流程进行优化,将多方法得到的变化信息进行综合处理,提高数据处理精度。采用二维小波变换处理两时相遥感影像,以自动发现土地利用变化信息,介绍了两种全新的方法:影像融合法和小波系数求差法。前者是利用两时相影像相应小波系数的加权平均法自动探测变化信息,后者是通过对两时相影像对应小波系数求差的方式自动发现变化信息。鉴于不同自动发现方法对变化信息敏感程度不一致,以及图像分割方法和影像噪声对监测结果精度均有影响,介绍了一种多图像基于邻域的像素统计法。 |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
3-4 |
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Abstract |
4-8 |
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1 绪论 |
8-15 |
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1.1 论文研究意义 |
8-9 |
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1.2 国内外土地利用遥感动态监测研究动态 |
9-11 |
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1.2.1 国外土地利用动态监测研究动态 |
9-10 |
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1.2.2 国内土地利用动态监测研究动态 |
10-11 |
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1.3 土地利用变化信息自动提取技术流程 |
11-13 |
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1.4 论文主要研究工作 |
13-14 |
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1.4.1 研究目标 |
13 |
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1.4.2 研究主要内容 |
13-14 |
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1.5 论文组织 |
14-15 |
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2 土地利用变化信息自动发现方法研究 |
15-33 |
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2.1 变化信息自动发现定义 |
15-16 |
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2.2 遥感影像特征分析 |
16 |
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2.3 变化信息自动发现方法研究 |
16-24 |
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2.3.1 分类后比较法 |
17-18 |
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2.3.2 光谱特征变异法 |
18-19 |
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2.3.3 主成分变换法 |
19-22 |
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2.3.4 代数运算法 |
22-23 |
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2.3.5 变化向量分析法 |
23-24 |
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2.4 两次主成分变换法 |
24-25 |
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2.4.1 数据处理原理 |
24 |
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2.4.2 数据处理流程 |
24-25 |
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2.5 基于小波变换的变化信息自动发现 |
25-31 |
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2.5.1 小波变换理论 |
25-26 |
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2.5.2 图像小波去噪 |
26-28 |
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2.5.3 基于小波变换的影像融合法 |
28-29 |
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2.5.4 小波系数求差法 |
29-31 |
|
2.5.5 结果验证 |
31 |
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2.6 本章小结 |
31-33 |
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3 基于特定目标的图像分割 |
33-47 |
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3.1 图像分割研究现状 |
33-40 |
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3.1.1 图像边界分割 |
35-36 |
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3.1.2 图像区域分割 |
36-39 |
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3.1.3 彩色图像分割 |
39-40 |
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3.2 基于 PHOTOSHOP 的图像分割 |
40-43 |
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3.2.1 双阈值分割原理 |
40-41 |
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3.2.2 双阈值计算 |
41-42 |
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3.2.3 利用魔棒工具的图像分割 |
42-43 |
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3.3 基于小波变换的目标边界分割 |
43-46 |
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3.3.1 小波图像分割概述 |
43-45 |
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3.3.2 基于区域灰度的特定目标边缘提取 |
45-46 |
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3.4 本章小结 |
46-47 |
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4 土地利用变化信息后处理及其精度检验 |
47-50 |
|
4.1 包含变化信息的二值图像处理 |
47-48 |
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4.1.1 多图像基于邻域的像素统计 |
47-48 |
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4.1.2 图斑面积计算 |
48 |
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4.2 变化信息地类属性确定 |
48-49 |
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4.3 数据检验及其后处理 |
49 |
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4.3.1 外业调查 |
49 |
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4.4 本章小结 |
49-50 |
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5 结论与展望 |
50-52 |
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5.1 结论 |
50 |
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5.2 展望 |
50-52 |
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攻读硕士学位期间公开发表的学术论文 |
52-53 |
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致谢 |
53-54 |
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参考文献 |
54-56 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.37995 |
