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《吉林大学》 2016年
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基于高分二号遥感影像面向对象的城市房屋信息提取方法研究

胡茂莹  
【摘要】:随着我国遥感技术的发展,各种卫星被不断发射升空,卫星的分辨率越来越高。其中高分二号卫星就是其中典型的代表,其全色波段的分辨率达到0.8米,多光谱分辨率达到了3.2米。到目前为止,高分二号仅仅成功发射一年有余,针对高分二号的应用研究还处于一种初步研究的阶段,因此本文选用高分二号遥感影像对房屋信息进行提取,有一定的研究意义。传统的基于像素的城市房屋提取,有着明显的缺点,基于像素仅仅考虑了光谱信息,当光谱差异不明显,或者光谱信息不丰富的时候,提取的结果不能够满足人们的期待。因此面向对象的思想无疑是一种新的思路和方向,面向对象的城市房屋提取,充分考虑了众多特征,不仅仅是光谱特征,还有形状特征、纹理特征等。特别是对于高分遥感影像,其波段数一般是4个,相对于高光谱,4个多光谱的光谱信息不足够识别房屋信息。这时候,使用面向对象的思想考虑多方面的特征进行房屋信息提取是一种有效的手段。面向对象的城市房屋提取方法,考虑了多方面的特征,这也带来了一些问题,如何选择特征,以及进行分类时特征阈值的选定,传统的思路是研究人员不断的实验,不断的尝试,不断的试错,这必然浪费了大量的人力和时间。基于实现特征选择和阈值选定的自动化,以及面向对象的思想,本文提出一种新的方法,把高分二号遥感影像进行面向对象的城市房屋提取,分为两大阶段,即影像的分割和影像的分类。分割采用多尺度分割,该分割是一种面向对象的分割,通过考虑分割尺度、形状、光谱,波段权重等对图像进行分割,通过对比使用多尺度对高分二号数据进行处理,分割效果较好。分类则采用CART决策树算法生成规则集,CART决策树算法使用了统计学和数据挖掘的思想使得特征的选择和阈值的选定达到自动化,然后将规则集作为模糊分类的参考,模糊分类将阈值的选取在一定范围内调整,同时能够综合考虑多种特征条件,这更加有利于城市房屋信息的提取。最后再对房屋提取结果进行了优化和精度评价。通过实验表明本文的方法进行城市房屋提取效果较佳。
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP751

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