面向对象的城市绿地信息提取方法研究

论文摘要

随着遥感技术的发展,特别是遥感影像处理水平的提高,遥感在社会各领域得到广泛的应用,城市规划方面也不例外。近几年,国内外许多城市把遥感技术应用到城市绿地信息提取中,动态掌握绿地覆盖面积,提高城市的可持续发展水平。传统上的绿地信息提取方法主要采用面向像元技术,随着高分辨率遥感影像的发展,采用以像元为单元的提取技术,其分类提取得到的结果较为零散,从而影响提取精度。因而针对信息量丰富的高分辨率遥感影像,面向对象的绿地提取技术应运而生。本文以城市绿地信息提取为目标,着重研究面向对象方法在高分辨率遥感影像的城市绿地信息提取中的应用,并与传统的基于像元的光谱特征提取的结果比较,寻求更为理想的城市绿地信息提取方法。主要研究内容如下:1.对影像进行基于区域生长的多尺度分割;2.根据要提取的地物有针对性的选择对象的特征;3.结合特征对影像进行面向对象的分类提取。本论文的创新体现在充分利用高分辨率影像的特点采用面向对象的方法进行城市绿地信息的有效提取。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 遥感及遥感技术概述
• 1.1.1 遥感技术的发展
• 1.1.2 遥感技术的应用及趋势
• 1.2 城市遥感及研究意义
• 1.3 国内外研究现状及发展
• 1.3.1 国外的发展状况
• 1.3.2 国内的发展状况
• 1.4 研究内容、方法和结构安排
• 1.4.1 内容包括
• 1.4.2 论文的结构安排
• 2 基于遥感的城市绿地调查
• 2.1 城市绿地的定义
• 2.2 绿地的特征和植被指数类型
• 2.2.1 绿地的特征
• 2.2.2 植被指数
• 3 数据预处理及传统的分类提取方法
• 3.1 实验数据
• 3.2 实验数据的预处理
• 3.2.1 影像校正
• 3.2.2 图像增强
• 3.3 传统的分类提取方法及实验
• 3.3.1 监督分类
• 3.3.2 非监督分类
• 3.3.3 监督分类与非监督分类的比较
• 3.3.4 基于像元光谱特征的分类提取方法
• 3.4 本章小结
• 4 面向对象的城市绿地信息提取方法
• 4.1 图像分割
• 4.1.1 图像分割的定义及方法
• 4.1.2 基于区域的图像分割
• 4.1.3 多尺度影像分割技术
• 4.1.4 多尺度分割参数的选取
• 4.1.5 构建影像对象层次
• 4.2 特征选择
• 4.2.1 光谱特征
• 4.2.2 形状特征
• 4.2.3 纹理特征
• 4.2.4 拓扑特征
• 4.3 模糊分类
• 4.3.1 模糊集合
• 4.3.2 常用的隶属度函数
• 4.3.3 模糊分类原理
• 4.4 本章小结
• 5 面向对象方法的城市绿地提取实验
• 5.1 影像的多尺度分割
• 5.2 提取选用的特征
• 5.3 面向对象方法的绿地信息提取
• 5.4 结果分析
• 5.5 提取方法比较
• 5.5.1 基于像元光谱特征的城市绿地信息提取
• 5.5.2 两种方法比较
• 5.6 本章小结
• 6 总结与展望
• 6.1 主要结论
• 6.2 展望
• 攻读硕士学位期间公开发表的学术论文
• 致谢
• 参考文献