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《哈尔滨工程大学》 2011年
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基于云理论的高光谱遥感图像分类研究

郭逢丽  
【摘要】:高光谱遥感数据具有非常高的光谱分辨率,因此非常有利于深入挖掘地物的理化特性或精细识别不同的地物,因此高光谱图像的分类研究是高光谱遥感应用的主要内容之一。虽然现在已经有很多种高光谱遥感图像分类算法,但是一个重要的基础问题——高光谱遥感数据的不确定性,并没有引起这些算法的足够重视。传统的分类方法即没有考虑到数据模糊性,也没考虑到数据的随机性,是“硬”分类算法。现有的“软”分类方法中,有些方法只考虑了随机性而没考虑模糊性,比如最大似然比分类;模糊分类也属于软分类,模糊分类算法可以解决图像数据中的模糊性和非随机性问题,然而对于在某种程度上可作为一种随机变量的高光谱遥感图像而言,这仍然是不够的。粗集理论考虑到了模糊性和不确定性,但是没有进行空间关系的研究。云模型表示概念的不确定性,它突破了传统方法的局限,有机地结合了自然语言中的模糊性和随机性,实现了自然语言的不确定性与定量数值之间的相互映射。因此,针对高光谱遥感图像的不确定性,本文将云理论引入到了高光谱遥感图像的分类。论文主要内容如下: 1、首先介绍了课题的背景和研究意义,然后介绍了现有的各种高光谱遥感分类方法,对各种算法的性能做了归纳和对比。然后对云理论的提出及其发展现状进行了叙述。最后分析了一下选择课题的思路以及设定的课题目标方案。 2、介绍了高光谱遥感图像数据的三种存储方式;重点介绍了高光谱遥感数据的不确定性;研究了遥感数据不确定性的三大基础理论:概率论、模糊集和粗集。 3、介绍云理论的一些概念,包括云模型的定义、数字特征,云发生器和云变换,最后总结了云的特点。 4、介绍了将云模型应用到高光谱分类中的详细步骤。首先用逆向云发生器生成各类地物云模型的参数,然后运用X条件云来计算各个测试样本的隶属度,最后根据极大判定法则对测试样本进行分类。之后对分类结果进行了详细的分析。 5、将云变换应用到高光谱图像的分类中。首先通过云变换产生各类地物的云模型然后根据与云模型的相同分类步骤进行分类,最后对云分类结果进行了分析。 仿真实验表明云模型分类简单易懂,计算量小,取得的精度高与传统分类算法。云变换分类也取得了和云模型分类一样高的分类精度,但是云变换分类计算复杂、耗时。总之,基于云理论的高光谱遥感图像分类具有很大的潜在研究空间和很好的发展前景。
【学位授予单位】:哈尔滨工程大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP751

【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 郁娇娇;云模型的交通流预测在智能旅游系统中的应用[D];电子科技大学;2013年
【参考文献】
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【共引文献】
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4 刘志斌;金连文;;候选字静态生成技术及其在两级LDA汉字识别中的应用[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
5 张彬;金连文;;基于AdaBoost的手写体汉字相似字符识别[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6 顾小军;杨世锡;钱苏翔;;基于支持向量机的旋转机械多类故障识别研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
7 吕蓬;柳亦兵;马强;魏于凡;;支持向量机在齿轮智能故障诊断中的应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
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9 ;Edge Detection of Images Based on Cloud Model Cellular Automata[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
10 康传会;汪晓东;汪轲;常健丽;;基于最小二乘支持向量机的迟滞建模方法[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
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1 梁洪;基于内容的医学图像检索及语义建模关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
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3 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
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7 王红;基础地理信息地形数据库信息量度量方法研究[D];辽宁工程技术大学;2010年
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9 乔小燕;基于生物形态学的赤潮藻显微图像分割与特征提取研究[D];中国海洋大学;2010年
10 杨宁;计算机辅助卷烟配方设计关键技术研究[D];中国海洋大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 谢正鹏;武汉市典型城市湖泊湿地植物群落生物量研究[D];华中农业大学;2010年
2 李硕;基于Vis/NIR光谱不同粒径下土壤碳氮的预测研究[D];华中农业大学;2010年
3 杜二玲;拟概率空间上等均值噪声下统计学习理论的理论基础[D];河北大学;2007年
4 朱杰;一种基于聚类的支持向量机反问题求解算法[D];河北大学;2007年
5 廖甜甜;白细胞图像语义识别分类的研究[D];南昌航空大学;2010年
6 黄正荣;基于振动波的高速公路车辆行驶状态辨识理论研究[D];南昌航空大学;2010年
7 刘棉;人机划拳系统的实现[D];山东科技大学;2010年
8 刘桂珍;颅骨三维重建与信息提取[D];山东科技大学;2010年
9 李金华;基于SVM的多类文本分类研究[D];山东科技大学;2010年
10 张海峰;空间三维信息重构与飞行器路径规划[D];山东科技大学;2010年
【同被引文献】
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1 王威;马东辉;苏经宇;韩阳;任磊;黎江林;;基于二维多规则云模型定性推理的场地分类方法[J];北京工业大学学报;2009年10期
2 侯立春;刘学军;周沿海;肖宝玉;;基于B/S模式的江西省网络旅游信息系统与应用[J];地理信息世界;2009年06期
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4 栗然;崔天宝;肖进永;;基于云模型的短期电价预测[J];电网技术;2009年17期
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
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【二级参考文献】
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7 张连蓬;基于投影寻踪和非线性主曲线的高光谱遥感图像特征提取及分类研究[D];山东科技大学;2003年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 马文驷;多分类器融合模式识别方法研究[D];西安电子科技大学;2002年
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【相似文献】
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1 毛建旭,王耀南;基于模糊高斯基函数神经网络的遥感图像分类[J];遥感技术与应用;2001年01期
2 岳昔娟;张勇;黄国满;;改进的直方图均衡化在遥感图像分类中的应用[J];四川测绘;2008年04期
3 毛建旭,王耀南,孙炜;基于模糊小脑模型神经网络的遥感图像分类算法[J];测绘学报;2002年04期
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10 戴芹;刘建波;;基于蚁群优化分类规则挖掘的遥感图像分类研究[J];计算机工程与应用;2008年15期
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4 俞晨;邹伟;余先川;;遥感图像混合像元分解方法研究[A];第十二届全国图象图形学学术会议论文集[C];2005年
5 郭子祺;李琳;周强;柳彩霞;傅薇;张宝钢;;决策树与SVM组合分类方法研究[A];第十七届中国遥感大会摘要集[C];2010年
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中国博士学位论文全文数据库 前9条
1 刘小芳;基于核理论的遥感图像分类方法研究[D];电子科技大学;2011年
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4 罗红霞;地学知识辅助遥感进行山地丘陵区基于系统分类标准的土壤自动分类方法研究[D];武汉大学;2005年
5 王佐成;基于纹理的遥感图像分类研究[D];西南交通大学;2007年
6 王小敏;独立分量分析及其在遥感动态监测中的应用研究[D];南京理工大学;2008年
7 高恒振;高光谱遥感图像分类技术研究[D];国防科学技术大学;2011年
8 肖阳;多谱图像融合与处理技术研究[D];华中科技大学;2011年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 沈忠阳;基于空间信息核模糊C均值聚类算法的遥感图像分类[D];浙江工业大学;2013年
2 陈玲;土地利用更新调查中遥感图像分类的方法和精度对比的研究[D];太原理工大学;2010年
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4 曾广伟;基于神经网络的耕地遥感图像分类研究与应用[D];吉林农业大学;2013年
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9 郭逢丽;基于云理论的高光谱遥感图像分类研究[D];哈尔滨工程大学;2011年
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