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基于高分辨率遥感的成都平原农村聚落信息提取研究

作　者: 罗震
导　师: 李小文；杨存建
学　校: 电子科技大学
专　业: 检测技术与自动化装置
关键词: 高分辨率遥感影像面向对象聚落分割知识发现
分类号: TP79
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 176次
引　用: 3次
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内容摘要

聚落又称居民地或“居民点”,是人与自然相互作用的产物,是人类进行各种活动的基本场所。聚落的空间分布与区域人口、经济、财产的空间分布具有较强的空间关系,它为人口、经济和财产等社会经济统计数据的空间化提供了基本的骨架。遥感技术的发展为聚落空间信息的获取提供了先进的手段。及时准确的获得农村居民地信息对农村的建设和发展具有重要的指导意义。本文采用面向对象的遥感信息提取技术。其基本原理:首先,通过影像分割生成各同质对象,然后通过对各对象的特征分析进行特征信息提取,并对特征信息进行优化,建立特征知识库,根据特征知识运用成员函数法对各地物类别进行分类,最后根据分类出的各类别及目标的特征信息提取出目标。本文以面向对象的遥感信息提取方法为基础,针对农村地物复杂多变,传统的分割方法存在过分割或分割不够等缺陷,研究基于面向对象技术的高分辨率遥感影像农村聚落信息提取关键技术。主要研究工作包括:针对不同的地物类型采用不同的分割尺度,使各种地物都能达到较为理想的分割。同时,进行特征提取和知识发现时,不仅使用遥感影像的光谱知识,并且结合对象的形状、纹理、以及空间关系等多元特征信息,最终利用优选出的遥感多元特征对农村聚落单元空间信息和聚落组分信息进行识别和提取。最后,以成都平原新都区的Quickbird-0.61m高分辨率遥感影像数据为例,进行实验验证。实验结果与精度评价结果显示:聚落内部各组分精度大多都在80%以上,聚落单元总体精度超过90%,表明本文所提出的方法能够较好地实现聚落组分及其空间单元信息的提取。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-9
第一章前言  9-16
  1.1 课题研究目的及意义  9-10
  1.2 国内外研究现状  10-12
  1.3 课题研究内容及方法  12-14
  1.4 论文的组织结构  14-16
第二章试验区及数据预处理  16-22
  2.1 试验区概况  16
  2.2 数据预处理  16-22
第三章面向聚落及其组分信息提取的影像分割  22-35
  3.1 遥感影像分割技术  22-23
  3.2 基于边界的分割算法  23-24
  3.3 基于区域的分割算法  24-26
    3.3.1 区域生长  25
    3.3.2 分裂合并  25-26
  3.4 多尺度分割  26-32
    3.4.1 影像各波段权重的选取  27
    3.4.2 光谱因子和形状因子的选取  27-29
    3.4.3 最优尺度  29-32
  3.5 分层分割  32-35
第四章分割单元特征计算及知识发现  35-49
  4.1 特征选择与特征计算  35-41
    4.1.1 层特征  36
    4.1.2 形状特征  36-38
    4.1.3 纹理特征  38-39
    4.1.4 空间关系特征  39-40
    4.1.5 对象间相关特征  40-41
  4.2 知识发现  41-48
  4.3 建立对象特征知识库  48-49
第五章聚落组分及其单元信息的提取  49-71
  5.1 模糊分类  49-54
    5.1.1 模糊数学基础  49-50
    5.1.2 模糊集和隶属函数  50
    5.1.3 常用的模糊隶属函数  50-52
    5.1.4 模糊分类  52-54
  5.2 各地物信息提取  54-59
  5.3 聚落组分信息提取  59-60
  5.4 聚落单元信息提取  60-61
  5.5 聚落单元外形优化  61-65
  5.6 精度评价  65-71
    5.6.1 精度评价方法  65-67
    5.6.2 聚落组分信息提取的精度评价  67-69
    5.6.3 聚落单元信息提取的精度评  69-71
第六章结论与展望  71-73
  6.1 结论  71-72
  6.2 展望  72-73
致谢  73-74
参考文献  74-78
硕士期间取得的成果  78-79

基于高分辨率遥感的成都平原农村聚落信息提取研究

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