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《武汉大学》 2007年
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基于HDA和MRF的高光谱影像同质区分析

龚  
【摘要】: 高光谱遥感是一种全新的遥感技术,这项技术以其敏锐的光谱特征探测能力为人们精确认识地物属性提供了强有力的手段。 现有的高光谱遥感影像分析方法基本上是基于像元而进行的,主要思路是通过对每个像元的光谱特征分析来确定地物类属。在这种思路下,涌现出以光谱匹配以及多维光谱特征分类两种类型为代表的分析方案,研究人员积累了大量有价值的研究成果,极大地推进了高光谱遥感应用技术的发展。 但是,从人类认识世界的角度出发,目标的特征具有多重性,目标的涵义具有主观性。在这种条件下,以像元作为影像解译的基本单元难以满足目标提取的需求,同质区(图斑)更能体现目标的丰富特征,基于同质区的影像解译具有优势。作为后续解译的基础,影像分割是获取同质图斑的关键技术环节,高光谱影像分割是一个全新课题,本文以此为主要内容展开了深入研究。 本文首先提出了基于同质区的高光谱影像分类框架,阐述了同质区分析在该框架中的地位和功用。在此基础上,进行了以影像分割为目的高光谱降维、优化处理,提出了一种新的逐次投影寻踪方法,采用多次的一维投影,逐步选取有效的特征成分。 然后,本文针对高光谱空间集群密度分布的复杂性,以及全局性的密度分析指标无法适应局部分布特征的现状,提出一种新的层次密度分析(HDA)方法,对该方法的技术原理和实现步骤进行了详细地说明,实验表明基于HDA的高光谱影像同质区分析具备良好的自适应性和多尺度分析能力。 接下来,本文将影像空间关系分析引入到高光谱影像同质区获取过程中来,结合马尔科夫随机场(MRF)进行了广义纹理分析的研究。先后提出了MRF模型矢量化、Gibbs分布非参数化等研究策略,最终结合光谱编码方案实现了高光谱纹理分割。 在此基础上,讨论了高光谱及多光谱纹理所涉及的尺度问题,从光谱空间和影像二维空间两方面来进行遥感影像的多尺度纹理分析。论文提出了B-MRF模型,将B-MRF和光谱编码金子塔策略相结合来解决多维、高维遥感影像的多尺度纹理分割。 最后,为了阐释同质区分割结果的功用,本文讨论了基于同质区的影像分类方法。结合最佳尺度选择的问题,采取了跨尺度特征的图斑监督分类方法,将尺度选择问题在样本训练过程中间接解决。
【学位授予单位】:武汉大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:P237

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