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高分辨率遥感影像城市典型目标提取及街区功能分类方法研究

王理政  
【摘要】:工业革命使城市化得以在世界范围内快速的发展。可是在一些非综合功能分区的城市布局理念指导下,城市的最基本功能被人为强制性的割裂开来,相互间缺乏有机联系,使内部功能失去活性,给居民生活带来不便。街区作为城市的基本组成单元,是城市经济、文化、政治等活动的基础,其功能规划优劣直接影响着城市的建设与发展。因此,可以通过研究城市街区模式来研究城市模式,发现城市内部问题。可是由于城市街区信息量大、范围广等特点,导致获取城市街区信息需要耗费大量人力、物力,且周期长、效率较差。随着电子技术、光学成像技术、网络传输技术等的飞速发展,遥感对地观测技术具备了多角度、高空间分辨率、高时间分辨率、高光谱分辨率等优势,可以获取城市地物详细信息,且信息覆盖周期短。基于以上分析,本文提出高分辨率遥感影像城市典型目标提取及街区功能分类方法,其研究结果包含以下几个方面:(1)提出了一种面向对象的高分辨率遥感影像阴影提取方法。首先,利用mean shift算法进行地物特征聚类,去除噪声。然后,使用本文提出的阴影检测指数进行阴影检测。最后,利用阈值分割提取阴影区域。选取两景不同场景的实验数据进行了验证实验。实验结果表明,本文方法能准确、有效地提取阴影区域,且能去除水体、蓝色地物等非阴影地物的影响;另外,使用面向对象的思想可以有效地去除噪声的影响,提高检测的精确度。(2)提出一种基于感知编组的高分辨率遥感影像主干道路自动提取方法。首先,利用直线段检测器算法提取影像中直线段信息。然后,利用道路在高分辨率遥感影像上的几何特征进行感知编组。最后,经过长度约束得到道路信息。使用两景不同场景、不同传感器的实验数据进行验证实验。实验结果表明,两个实验中道路提取的完整率、正确率和检测质量都在96%以上。(3)提出一种高分辨率遥感影像城市街区功能分类方法。首先,通过计算获取建筑物、植被、水体、阴影的特征影像。然后,结合道路网信息将城市划分为独立的街区影像单元集合,并通过计算每个街区各特征影像均值的方式,将面向像元的处理方式转变为面向街区对象的处理方式。最后,通过LIBSVM分类器实现城市街区功能的分类。实验结果表明,本文提出的高分辨率遥感影像城市街区功能分类方法能将城中村、现代居民区、商业区等8类不同功能的街区很好的分类,且精度都在84%以上。


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