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高分辨率遥感影像草地和树木分类方法研究

作　者: 陈佳祥
导　师: 陈水利
学　校: 集美大学
专　业: 应用数学
关键词: 几何校正 马斯克匀光法 加权Fisher模糊判别 爬山算法 模糊C-均值 双边滤波 彩色边缘检测 纹理特征
分类号: TP751
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要


草地和树木都是绿色的植被。在全球变化研究中,植被被公认为是反映生态环境变化的重要而又敏感的指示器。利用遥感技术获取绿地信息成为快速、客观、准确的城市生态监测、评价、规划和管理的重要手段。本文以无人机航拍高分辨率遥感影像草地和树木信息提取为目标,从几何校正、图像匀光、分类方法等方面着手进行研究,探索高分辨率遥感数据、不同信息提取方法。论文首先研究遥感影像预处理。主要包括图像的几何校正和图像匀光等处理。对引起航拍影像几何畸变的原因进行了分析,总结常用的几何校正方法,用MATLAB语言设计并实现。同时对影像内不均匀光照现象,采用马斯克匀光法处理,提出了一种背景影像的生成方法,对初步匀光后的影像再结合直方图拉伸处理,能够得到较好的匀光效果。第二部分在影像预处理的基础上,研究植被与非植被的分类。一方面提出加权Fisher模糊判别的监督分类方法,在遥感影像影像道路、植被、裸土地分类应用,得出加权Fisher模糊判别比直接Fisher判别的kappa系数更高。另一方面提出基于爬山算法与模糊C-均值结合的非监督分类方法,在遥感影像影像植被与非植被分类应用,聚类迭代次数和聚类收敛曲线对比,实验表明改进FCM影像分割方法在分割速度上具有明显的优势。第三部分研究遥感影像中草地和树木分类。一种是提出双边滤波对影像进行预处理,平滑局部草地(树木)相似的纹理,同时保持草地与树木的边缘特征,结合彩色边缘检测和数学形态学,获得树木的区域,实现草地和树木的分类。另一种是提出基于纹理特征的前意识认知模型,在纹理显著特征图分割草地和树木,用均值、标准偏差,信息熵,直方图来描述影像中草地和树木的分类结果对比,说明用颜色空间分割是困难的。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-10
第1章 绪论  10-13
  1.1 研究的目的和意义  10
  1.2 国内外研究现状及对比  10-11
  1.3 论文研究内容及技术路线  11-12
  1.4 论文结构安排  12-13
第2章 遥感影像预处理  13-27
  2.1 引言  13
  2.2 几何纠正  13-18
    2.2.1 几何畸变分析  13-14
    2.2.2 几何校正原理  14
    2.2.3 几何校正模型  14-15
    2.2.4 灰度级插值  15-16
    2.2.5 航空影像几何校正实现过程  16-18
  2.3 影像匀光  18-26
    2.3.1 马斯克匀光法的基本原理  19
    2.3.2 马斯克匀光法的基本流程及应用  19-20
    2.3.3 高斯模糊提取背景影像  20
    2.3.4 反差拉伸法  20-21
    2.3.5 实验结果评价与分析  21-26
  2.4 本章小结  26-27
第3章 基于加权Fisher模糊判别及真彩色影像分类  27-32
  3.1 引言  27
  3.2 Fisher判别准则  27-28
    3.2.1 d维空间  27
    3.2.2 一维空间  27-28
  3.3 加权Fisher模糊判别准则  28-29
    3.3.1 判别准则  28-29
    3.3.2 分类过程  29
  3.4 实验结果及其分析  29-31
  3.5 本章小结  31-32
第4章 基于爬山算法与模糊C-均值结合的遥感影像分类  32-39
  4.1 引言  32-33
  4.2 算法描述  33-35
    4.2.1 爬山算法  33-34
    4.2.2 类的合并  34
    4.2.3 模糊C-均值聚类  34-35
  4.3 实验结果及其分析  35-37
  4.4 本章小结  37-39
第5章 一种遥感影像草地和树木分类方法  39-45
  5.1 引言  39
  5.2 双边滤波器  39-40
  5.3 彩色边缘分割  40-41
  5.4 区域填充  41-42
  5.5 实验结果及其分析  42-44
  5.6 本章小结  44-45
第6章 基于显著图高分辨率遥感影像草地和树木分类  45-51
  6.1 引言  45
  6.2 基于纹理特征的前意识认知模型  45-48
    6.2.1 纹理特征提取  46-47
    6.2.2 自动分割算法  47-48
  6.3 实验结果及其分析  48-50
  6.4 本章小结  50-51
第7章 结论与展望  51-53
  7.1 本文的工作总结  51
  7.2 存在的问题和进一步的工作  51-53
致谢  53-54
参考文献  54-57
在学期间发表的学术论文及参与的科研项目  57

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中图分类: > 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
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