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《福州大学》 2005年
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基于纹理特征的遥感图像分类技术研究

陈敏  
【摘要】:遥感技术广泛应用的重要途径之一就是遥感图像分类,分类的精度直接 影响遥感数据的应用水平和实用价值。如何解决多类别地物的识别并满足一 定的精度,是遥感图像研究中的一个关键问题,具有十分重要的意义。 本文从“数字福建”项目的实际出发,以 TM 遥感图像的自动分类为研 究对象,以提高图像的分类精度为目的,重点解决了多波段遥感图像的波段 选择及纹理特征提取问题,其关键点是原始数据的预处理、特征提取、分类 器的选择等一系列相关技术。 文章首先针对遥感图像波段选择传统手工方法的不足,应用粗糙集理论 核属性计算的方法得到图像分类的关键波段和一些次关键波段,实现了波段 的自动选择,为遥感图像波段选择提供了崭新的方法。接着分析这些优选波 段的光谱特征,建立融合模型,得到即约简了数据又保持了原有基本信息的 合成图像。 然后将纹理分析方法作为研究的重点,对纹理谱和分形理论的定义、原 理、算法以及在遥感图像上的应用进行了较为系统的研究和探讨。其中主要 对纹理谱进行约简、用动态规划的思想改进 DBC 计盒分形维算法、实现各 种纹理特征的提取并进行结果分析等。 最后根据遥感图像的特点,提出了采用约简纹理谱特征、分形维、空隙 特征、多重分形广义维数谱及小波分形等 7 个参数作为纹理特征,以模糊 C 均值作为分类器的遥感图像分类方法。该方法能够从不同角度提取特征,充 分利用了图像中的纹理信息。通过对 TM 遥感图像的典型地物的分类实验, 对分类过程和结果进行综合分析,验证该方法的有效性,获得了较高的分类 精度。该方法具有一定的理论意义和较高的实际应用价值。
【学位授予单位】:福州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2005
【分类号】:TP751

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