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基于知识的道路信息提取方法研究
作 者: 周昀罡
导 师: 杨存建
学 校: 四川师范大学
专 业: 地图学与地理信息系统
关键词: 高分遥感 道路提取 知识 面向对象 二次开发
分类号: U495
类 型: 硕士论文
年 份: 2013年
下 载: 28次
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内容摘要
随着科学技术水平的提高,遥感影像的分辨率也在不断提升,高分辨率遥感已经成为研究的热门,并逐渐被林业、农业、水利、环保、城市规划等相关部门和行业广泛应用。在遥感影像中,道路是最为明显的地物之一。道路同一个地区乃至国家的发展有着紧密的联系,道路的发展状况在某种程度上反映了国家的发展水平,它对国家经济、军事战略布局有着深远的影响。当今全球数字化水平越来越高,中国的数字化进程也日趋加快,放眼全球,“大数据”时代已然来临,作为一种基础的地理信息,道路的数字化建设和管理亟待提升,尤其是道路基础信息的获取。高分辨率遥感影像能为人们带来更加清晰的观感,但因此也加大了道路提取的难度,影像越来越清晰,道路的数量变得越来越多,更多的细节被显示出来,这使得道路受到其他的地物的干扰更加频繁和严重,由此看来,研究高分影像道路信息提取具有重要的意义。高分辨率遥感影像的特点在于具有比较丰富的空间位置、几何形状、纹理以及光谱信息。本研究基于以上特点,采用一种“逆向思维”即不以道路为直接操作对象,转而研究其他非道路地物,通过“过滤”掉这些非道路地物,得到道路信息。在提取道路之前,先对影像进行知识发现,从光谱、纹理、形状等方面全面的认识影像。依据丰富的知识,来一一构建道路与其他非道路地物的区分规则。本研究试验数据选取WorldView-2和IKONOS两种高分影像,功能模块实验数据为农村地区,这样在尺度上覆盖城市、城镇和农村,道路类型涵盖柏油路、水泥路和土路,结合知识发现和面向对象技术进行道路信息的提取试验,并在此基础上,利用IDL和ArcGIS Engine平台,采用混编方式,进行道路提取功能模块的二次开发,最后利用该功能模块进行试验。最后对研究使用的方法进行归纳总结,并就将来的发展提出展望。道路提取试验步骤包含对原始影像必要的预处理工作、知识发现、基于面向对象技术多尺度分割、基于知识构建区别规则。预处理工作包括:校正、裁剪、影像融合(几种融合效果的评价)、最佳波段组合研究;知识发现包括:光谱知识发现(通过采集训练样本构建地物光谱特征反映曲线)、纹理知识发现(基于灰度共生矩阵、二阶矩阵和J-M距离准则)和其他知识发现(NDVI、形状知识);多尺度分割:结合纹理辅助探寻适宜道路提取的最佳尺度;基于知识构建区别规则:归纳知识,以道路为首要对象,构建道路与其他非道路地物的区别规则,采用一对一的方式,每一步解“解决”掉一种非道路地物。功能模块开发方面,利用ArcGIS Engine平台搭建操作界面以及相关GIS常用功能;利用ENVI/IDL平台实现道路信息提取功能以及其他RS必要功能。
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全文目录
摘要 3-5 Abstract 5-7 目次 7-10 1 绪论 10-16 1.1 选题背景及意义 10 1.2 研究现状 10-12 1.2.1 高分辨率遥感发展现状 10-11 1.2.2 高分遥感影像道路信息提取研究现状 11-12 1.3 研究内容和技术路线 12-14 1.3.1 研究内容 12-14 1.3.2 技术流程 14 1.4 论文结构安排 14-16 2 高分遥感影像的信息获取 16-17 2.1 传统方法—为像元为对象的遥感影像信息提取 16 2.2 突破传统的方法——面向对象分类技术 16-17 3 研究区概况和数据资料 17-19 3.1 研究区概况 17-18 3.1.1 研究区一概况 17 3.1.2 研究区二概况 17-18 3.2 遥感数据介绍 18-19 3.2.1 研究区一 WorldView-2 高分影像介绍 18 3.2.2 研究区二高分影像——IKONOS 18-19 4 基于知识和面向对象的 WORLDVIEW-2 影像道路提取 19-54 4.1 影像预处理 19-29 4.1.1 正射校正 19-21 4.1.2 影像融合及其融合质量评价研究 21-25 4.1.3 影像裁剪 25 4.1.4 最佳波段选择研究 25-29 4.2 研究区一 WORLDVIEW-2 影像知识发现 29-40 4.2.1 地物光谱知识发现 29-32 4.2.2 研究区植被知识发现 32-33 4.2.3 研究区纹理知识发现——基于灰度共生矩阵 33-40 4.3 基于纹理知识辅助的影像多尺度分割 40-43 4.3.1 多尺度分割 40-41 4.3.2 研究区 WorldView-2 影像多尺度分割试验 41-43 4.4 基于知识的遥感影像道路提取 43-54 4.4.1 基于光谱知识掩膜非道路地物 44-45 4.4.2 基于植被知识掩膜非道路地物 45-47 4.4.3 基于形状知识掩膜非道路地物 47-48 4.4.4 基于光谱知识和形状知识协同掩膜非道路地物 48-52 4.4.5 道路提取规则建立 52-54 5 基于知识和面向对象的 IKONOS 影像道路提取 54-80 5.1 影像预处理 54-56 5.1.1 影像 Layer Stacking 操作 54-55 5.1.2 影像融合 55-56 5.2 研究区二 IKONOS 影像知识发现 56-68 5.2.1 IKONOS 影像光谱知识发现 56-58 5.2.2 IKONOS 影像纹理信息发现——基于二阶矩阵和 J-M 距离准则 58-68 5.2.3 IKONOS 影像植被指数分析 68 5.3 研究区 IKONOS 影像多尺度分割——基于面向对象和纹理辅助 68-73 5.4 基于知识构建规则的道路信息提取 73-80 5.4.1 基于光谱知识发现剔除非道路地物 73-74 5.4.2 基于植被知识发现剔除非道路地物 74-75 5.4.3 基于形状知识剔除非道路地物 75-78 5.4.4 基于知识归纳构建非道路地物剔除规则即道路提取规则 78-80 6 基于知识的遥感道路信息提取功能模块 80-85 6.1 平台介绍 80 6.1.1 ENVI/IDL 80 6.1.2 ENVI/IDL 与 ArcGIS Engine 集成 80 6.2 混合编程及思路 80-81 6.3 关键组件与部分代码 81-82 6.3.1 COM_IDL_CONNECT 组件 81 6.3.2 部分代码 81-82 6.4 模块简介及功能示例——以山区农村道路为例 82-84 6.4.1 模块简介 82 6.4.2 功能示例——以农村道路为例 82-84 6.5 小结 84-85 7 结论与展望 85-87 7.1 结论 85-86 7.2 问题发现与未来研究展望 86-87 参考文献 87-90 致谢 90
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中图分类: > 交通运输 > 公路运输 > 交通工程与公路运输技术管理 > 电子计算机在公路运输和公路工程中的应用
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