| 【中文题名】 | 面向对象的遥感影像信息提取技术研究与实现 |
| 【英文题名】 | Study and Realization of Remotely Sensed Information Extraction Based on Object-Oriented |
| 【学科专业】 | 软件工程 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2005-9-14 |
| 【中关键词】 | 多尺度,遥感信息提取,面向对象,知识库,模糊聚类, |
| 【英关键词】 | Multi-scale,remotely sensed information extraction,object-oriented,knowledge storeroom,fuzzy muster, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>遥感技术>遥感图像的解译、识别与处理>图像处理方法> |
| 【论文摘要】 | 遥感影像是探测地物目标综合信息的最直观、最丰富的载体,直接从遥感信息中自动提取地形和专题信息是当前遥感和地理信息系统技术面临的一个迫切而且又复杂的问题。随着航天遥感信息获取技术的飞速发展,从遥感信息中自动提取专题信息已经成为遥感信息生产流程中的瓶颈环节。采用基于光谱的特征和分类、单个目标图形特征等方法对遥感影像的自动解译已经研究了很多年,虽然取得了一些进展,但解译效果还达不到预期要求。
本文研究了地物多种识别特征的遥感信息表达,提出了面向对象的遥感影像信息提取技术。面向对象的方法不是以单个像素为分析目标,是以影像中的像素集合为分析单元,这样就可以充分考虑对象和周围环境之间的联系等因素,借助对象特征知识库来完成对影像信息的提取。
先对遥感影像进行模糊聚类多尺度分割,并提取出包括边缘和直线特征、纹理特征、光谱特征在内的影像特征;然后根据一定的规则,提取出用户所关心的对象,包括各种类型的居民区、道路、水系、植被等,并建立对象之间的拓扑关系:最后,根据地物要素的相关信息(几何信息、纹理信息、光谱信息等)建立知识库,对相关对象进行几何分析、纹理分析和光谱分析,最终形成地物要素提取信息,提供给使用... |
| 【论文题纲】 |
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1 绪论 |
16-21 |
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1．1 课题的来源及意义 |
16-17 |
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1．2 遥感信息提取研究现状和发展趋势 |
17-19 |
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1．3 本文研究的主要内容 |
19-20 |
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1．4 本文的结构安排 |
20-21 |
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2 影像特征表达及影像信息提取算法设计 |
21-27 |
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2．1 影像特征表达 |
21-25 |
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2．2 信息提取算法设计 |
25-27 |
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3 多尺度遥感影像分割 |
27-42 |
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3．1 图像分割综述 |
27-29 |
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3．2 基于模糊理论的多尺度影像分割 |
29-42 |
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4 影像分类和地物要素信息提取 |
42-52 |
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4．1 影像分类 |
42-44 |
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4．2 影像信息提取方法 |
44-46 |
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4．3 知识库设计 |
46-52 |
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5 试验验证 |
52-59 |
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5．1 植被信息提取 |
52-54 |
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5．2 土壤质地和分布特征信息提取 |
54 |
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5．3 水系信息提取 |
54-56 |
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5．4 交通信息提取 |
56-57 |
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5．5 城镇居民点信息提取 |
57-59 |
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6 总结与展望 |
59-60 |
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致谢 |
60-61 |
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参考文献 |
61-62 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.389317 |
