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多光谱遥感影像的纹理特征研究
作 者: 白文路
导 师: 唐降龙
学 校: 哈尔滨工业大学
专 业: 计算机科学与技术
关键词: 遥感 多光谱图像 纹理分析 灰度共生矩阵 灰度级差联合概率矩阵
分类号: TP751
类 型: 硕士论文
年 份: 2010年
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内容摘要
遥感是以航空摄影技术为基础,从20世纪60年代发展起来的一门新兴技术,被广泛应用于气象、测绘、地球资源与环境科学以及农业、林业、地质科学等重大领域。遥感影像解译是将遥感影像数据转化为目标地物信息的过程,可分为人工目视解译、计算机自动解译及人机交互解译三种方式。遥感图像只有经过解译才能应用到不同领域。目前传统的人工目视解译已经无法满足日趋庞大的遥感数据量,利用计算机进行交互解译或者自动解译成为一个必然的趋势。遥感图像解译领域经常使用的是光谱特征和纹理特征,但是传统的纹理分析方法以及纹理的定义都是针对单波段的图像,不适用于多光谱图像。因此,如何针对多光谱图像的特点进行纹理分析就变成一个十分重要的问题。本文针对目前遥感影像处理理论匮乏的现状,从多光谱遥感影像的纹理分析入手,通过研究常用的灰度共生矩阵纹理分析方法,提出了适用于多光谱图像的纹理分析方法——灰度级差联合概率矩阵。利用提取的纹理特征进行多光谱遥感分类的研究,选择水体与陆地,水体与城区、山区等的不同地貌进行分类实验,采用九十年代发展起来的支持向量机技术作为分类器,验证灰度级差联合概率矩阵在遥感分类领域中的有效性。实验结果表明,本文提出的纹理分析方法比传统的灰度共生矩阵方法在多光谱遥感分类中更具优势。另外,在二维图像恢复三维信息的方向上作了一点探索性的实验。
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全文目录
摘要 4-5 Abstract 5-9 第1章 绪论 9-15 1.1 课题研究的背景及意义 9-10 1.1.1 遥感影像的解译 9-10 1.1.2 理论研究的意义 10 1.2 国内外该领域的研究现状 10-13 1.2.1 国内外遥感纹理研究理论 11-12 1.2.2 不同纹理分析方法的比较 12-13 1.2.3 遥感纹理分析的发展方向 13 1.3 本文的主要研究内容及内容安排 13-15 第2章 多光谱遥感影像分析 15-28 2.1 多光谱遥感图像概述 15-19 2.1.1 多光谱影像的基本类型 15-16 2.1.2 ETM+图像数据的特点 16-18 2.1.3 多波段遥感数据的相关性分析 18-19 2.2 遥感图像的分类 19-26 2.2.1 遥感图像分类的基本过程 19-20 2.2.2 非监督分类 20-21 2.2.3 监督分类 21-26 2.3 本章小结 26-28 第3章 基于灰度级差联合概率矩阵的多光谱纹理 28-36 3.1 灰度共生矩阵 28-31 3.1.1 灰度共生矩阵的定义 28-29 3.1.2 灰度共生矩阵的特征 29-31 3.2 灰度级差联合概率矩阵 31-35 3.2.1 灰度级差联合概率矩阵的定义 31-32 3.2.2 灰度级差联合概率矩阵的计算方法 32-33 3.2.3 灰度级差联合概率矩阵的纹理特征 33-35 3.3 本章小结 35-36 第4章 基于GLDAP的遥感分类及实验结果比较 36-60 4.1 水陆二元分类的实验分析比较 36-46 4.1.1 样本选择 36-37 4.1.2 GLDAP与GLCM分类结果的比较分析 37-46 4.2 水体、城区和山区的三类分类 46-58 4.2.1 不同波段组合的分类结果 48-52 4.2.2 不同特征组合的分类结果 52-55 4.2.3 其他图像的分类结果示例 55-58 4.3 本章小结 58-60 第5章 遥感数据中的第三维信息提取初探 60-67 5.1 三维信息获取技术概述 60-61 5.2 遥感数据三维信息的获取 61-63 5.3 实验结果分析 63-66 5.3.1 实验结果 63-65 5.3.2 原因分析 65-66 5.4 本章小结 66-67 结论 67-69 参考文献 69-74 攻读学位期间发表的学术论文 74-76 致谢 76
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 遥感技术 > 遥感图像的解译、识别与处理 > 图像处理方法
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