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《中国科学院研究生院(遥感应用研究所)》 2006年
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高光谱数据库及数据挖掘研究

李兴  
【摘要】:高光谱遥感技术是指具有10~(-2)λ的光谱分辨率,在可见光到短波红外波段其光谱分辨率高达纳米数量级的遥感技术。随着航空、航天遥感器技术的迅速发展和空间信息需求的日益扩大,遥感影像数据获取越加频繁,数据量也与日俱增。高光谱遥感影像更是因为其数据量巨大而对影像数据库的发展提出了新的挑战。在海量的光谱数据和影像数据被数据库有效的管理起来之后,从这些TB级的数据中挖掘有用的信息,成为了高光谱遥感应用的主要研究方向之一。这些数据并不完全结构化,数据质量也不尽完好,因此数据挖掘领域的相关技术方法被应用到高光谱遥感领域,在数据的海洋之中萃取知识的精华。 本篇论文在综合描述了高光谱遥感技术和数据库技术的发展背景前提下,提出了高光谱数据库和光谱数据挖掘的内涵和外延。并以此为切入点,对国内外地面光谱数据库、遥感影像数据库的发展和研究现状、数据挖掘技术的发展和研究现状,以及空间数据挖掘和影像数据挖掘技术做了深入探讨。通过对国内外研究进展的把握和自身项目研究知识积累,针对数据挖掘和应用方向提出了高光谱数据库的系统设计,并通过导入了六千多条数据,在ORACLE平台上完成了技术实现。以建立的高光谱数据库为基础,对光谱数据挖掘应用和高光谱影像数据挖掘应用做了一些开创性的研究工作。 本文取得的研究进展和创新点归纳如下: ● 在构建高光谱数据库基础之上,提出了针对数据库存储方案的光谱数据模型和影像数据模型,通过将必要的高光谱分析方法和分析模型整合到数据库之中,实现了数据、方法、模型在高光谱数据库中的集成与统一。 ● 将多源数据统一到一个数据库平台之中,将原有的大表结构和表群结构作转换,设计了以二元数据为核心的星型数据库概念结构,建立了通用的高光谱数据库建库模式和模型设计线路。 ● 将数据库数据挖掘技术应用在光谱数据模拟和光谱参量分析研究上,从光谱数据和属性数据这两个方向在数据库中实现了高光谱数据挖掘的应用。 ● 将高光谱影像数据空间映射到数据库表空间,从而实现借助于数据库平台对高光谱影像进行数据分析与信息挖掘,实现了非负矩阵分解的逆变换高光谱数据压缩、最小长度模型辅助高光谱影像波段选择、非负矩阵分解高光谱影像特征提取、支持向量机的高光谱图像目标提取等高光谱数据自动分析模型。
【学位授予单位】:中国科学院研究生院(遥感应用研究所)
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TP70

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前5条
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中国重要会议论文全文数据库 前1条
1 李彬彬;易宝林;刘斌;;基于信源学的植被光谱数据的存储技术研究[A];2009通信理论与技术新发展——第十四届全国青年通信学术会议论文集[C];2009年
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【参考文献】
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中国博士学位论文全文数据库 前3条
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中国硕士学位论文全文数据库 前2条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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10 杨宝龙;夏斌;冯里涛;冯徽徽;;QUICKBIRD影像在城市绿地提取中的应用——以石家庄市为例[J];安徽农业科学;2009年03期
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9 季晓林;石慧;刘海砚;;地理实体多态特征及适用模型研究[A];第二届“测绘科学前沿技术论坛”论文精选[C];2010年
10 贾泽露;刘耀林;;可视化空间数据挖掘研究综述[A];《测绘通报》测绘科学前沿技术论坛摘要集[C];2008年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【同被引文献】
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10 耿修瑞;高光谱遥感图像目标探测与分类技术研究[D];中国科学院研究生院(遥感应用研究所);2005年
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【二级引证文献】
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中国博士学位论文全文数据库 前5条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
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【相似文献】
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1 张川;基于环境减灾卫星高光谱数据的我国北方农业干旱遥感监测技术研究[D];中国地质大学(北京);2010年
2 芦鑫;基于高光谱数据的壁画信息提取与分析[D];北京建筑工程学院;2012年
3 徐晨威;高光谱数据库中基于特征的分类方法研究[D];华中师范大学;2011年
4 孙墨寒;高光谱数据误差估计及降维方法研究[D];中国地质大学(北京);2013年
5 耿令朋;高光谱数据在土壤有机质填图中的应用[D];中国地质大学(北京);2012年
6 刘李;基于多光谱和高光谱数据的遥感矿化蚀变信息提取研究[D];中国地质大学(北京);2010年
7 刘东起;基于TerraScan的多源机载数据反演森林参数[D];东北林业大学;2012年
8 胡玉玲;基于HJ-1高光谱数据的矿区植被污染监测[D];山东科技大学;2011年
9 齐文文;基于高光谱数据的民勤绿洲土壤含盐量预测[D];兰州大学;2011年
10 王琳琳;古遗址的高光谱数据信息提取方法研究[D];西北大学;2012年
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