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面向并行环境的遥感影像分类算法设计与实现

作　者: 任亚芬
导　师: 明德烈；李海涛
学　校: 华中科技大学
专　业: 模式识别与智能系统
关键词: 分类并行 AOI样本数据库遥感影像
分类号: TP751
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 27次
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内容摘要

遥感影像分类是遥感影像处理的一个重要方面,是后续提取专题信息、检测动态变化、制作专题地图、建立遥感数据库等工作的基础。随着现代遥感技术的发展以及遥感技术在各领域的广泛应用,遥感影像数据量随之迅速膨胀,对遥感影像分类处理的准确性和实时性要求也越来越高。然而现在对提高分类处理效率的研究集中在新算法的提出上,不能显著的提高分类处理的准确性和实时性,无法满足实际应用的需求。论文在研究现有分类算法的基础上,分析了分类过程中影响分类精度和速度的步骤,在总体流程的层次上研究快速分类的方法。主要思想是:针对样本采集步骤,设计基于AOI(Area of Interest感兴趣区域))的分类样本数据库及管理系统,以提高样本采集效率和准确度;针对分类计算步骤,通过算法的并行化提高分类处理速度。本文的主要研究工作如下:首先,分析了现在常用的几种分类算法,总结了分类处理的一般过程,发现影响分类处理速度的两个主要步骤是样本选择和分类计算。前者速度受限于操作人员自身水平及辅助工具的选择,且精确性直接影响分类结果的准确率;后者速度主要受算法和硬件的影响,由此确定本文要解决的主要问题。其次,针对这两个问题分别寻找解决方案。针对分类计算步骤,设计并实现了常用分类算法的并行化。算法采用主从模式,运用基于数据的并行化策略,划分图像,复制参数,使分类处理速度得到了大幅提高。针对样本选择步骤,设计实现基于AOI的分类样本数据库及其管理系统,从而减小操作人员专业水平对分类结果的影响,同时提高样本选择的效率。最后,在算法和数据库的基础上,运用工程化、模块化、流程化、分层次的设计模式,基于服务器、客户端体系结构,设计了一套遥感影像并行分类系统,利用该系统,可以实现批量遥感影像快速、便捷的分类处理。并在该系统上进行了并行分类的实验,验证并行分类处理的效率并讨论并行分类计算加速比的影响因素。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-8
1 绪论  8-13
  1.1 研究背景及意义  8-9
  1.2 国内外研究现状  9-11
  1.3 论文的主要工作及结构组织  11-13
2 遥感影像并行分类技术研究  13-35
  2.1 引言  13
  2.2 遥感影像分类技术概述  13-21
  2.3 集群技术及应用  21-25
  2.4 分类算法的并行化  25-34
  2.5 本章小结  34-35
3 基于AOI 的分类样本数据库研究  35-44
  3.1 引言  35
  3.2 分类样本库建库目的及原则  35-37
  3.3 分类样本数据属性设置  37-39
  3.4 分类样本数据库管理系统设计与实现  39-43
  3.5 本章小结  43-44
4 遥感影像并行分类系统设计与实现  44-51
  4.1 引言  44
  4.2 遥感影像分类流程分析  44-46
  4.3 并行分类系统框架设计  46-47
  4.4 并行分类系统模块介绍  47-50
  4.5 本章小结  50-51
5 实验及结果分析  51-55
  5.1 引言  51
  5.2 并行实验环境  51-52
  5.3 并行分类算法加速比的影响因素分析  52-54
  5.4 本章小结  54-55
6 结论与展望  55-57
  6.1 研究工作总结及创新点  55
  6.2 进一步研究展望  55-57
致谢  57-58
参考文献  58-61
附录1 攻读硕士期间发表的论文  61-62
附录2 攻读硕士期间参与的项目  62

面向并行环境的遥感影像分类算法设计与实现

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