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《太原理工大学》 2010年
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遥感影像上面状地物信息自动提取方法的研究

肖华  
【摘要】: 随着遥感技术的发展,经过常年的观测以及相关机构间的信息共享,现在已经积累了海量的多时期的遥感影像。人们利用相关的技术手段,可以从遥感影像上解译出丰富的大量信息。但是现在从遥感影像上提取信息的速度远跟不上获取遥感影像的速度。信息提取的能力与效率已成为限制遥感应用发展的瓶颈问题。直至目前为止,人们为了获取比较准确的信息,大多数还是采用人工或者人机交互的方式来提取信息。目前计算机自动解译的精度还不能普遍满足人们对工程提出的各种要求。现在如何从遥感影像上,快速、准确地提取面状地物信息仍然是一个非常重要的研究方向。 现在很多专家和研究人员在自己的研究领域设计了很多具有特色的面状地物的提取算法,并取得了很多成果。线状地物信息的提取的主要方法有:基于数学形态学的分析方法、神经网络分析方法、最小二乘匹配法、动态规划算法等。面状地物信息的提取的主要方法有:基于数学形态学的分析方法、纹理特征分析方法、统计分析方法、区域生长方法等。根据自身的研究需要,本文主要进行了以下几个方面内容的研究和探索: (1)首先阐述了遥感影像信息提取、地物类型等相关概念,然后初步设计了遥感影像上提取面状地物信息的总体流程; (2)对遥感影像预处理进行了研究。实现了多种预处理算法,分析了各种预处理方法的优劣性。 (3)对基于纹理分析的面状地物信息的自动提取的多种方法进行了研究和实现,分析了采用这几种方法进行面状地物信息提取的效果。 (4)对统计分布匹配法提取面状地物信息进行了深入的论述和探索。这种方法的主要思想是:根据同一种地物在空间上分布的相似性,考虑位置和灰度两方面的信息来提取面状地物的信息。根据实现方式的不同,具体分为两种:统计分布移动匹配法和同一灰度距离匹配法。根据提取信息的结果,对这种方法进行了评价,并提出了进一步研究的建议。 通过以上方面内容的研究和探索,根据提取的结果,对本文所使用的提取算法进行了对比分析研究和概况总结,并对以后在此领域内的发展提出了建议。
【学位授予单位】:太原理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP751.1

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