小麥生物量遙感監(jiān)測(cè)是通過(guò)遙感技術(shù)對(duì)小麥長(zhǎng)勢(shì)進(jìn)行監(jiān)測(cè),其主要目的是利用現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)手段對(duì)農(nóng)作物實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控和管理。目前,遙感監(jiān)測(cè)在很多領(lǐng)域都得到成功的應(yīng)用,例如森林火災(zāi)監(jiān)測(cè)、森林生物量反演和地面沉降等,現(xiàn)已成為遙感領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問(wèn)題之一。遙感在生物量反演時(shí),需要對(duì)目標(biāo)區(qū)域的兩幅或多幅遙感圖像進(jìn)行配準(zhǔn)、融合、濾波和分類識(shí)別等操作,從而得到目標(biāo)研究區(qū)域的影像信息。由于遙感圖像處理過(guò)程較為復(fù)雜,因此,如何準(zhǔn)確、高效地提取研究區(qū)域地物的生物物理信息具有十分重要的意義。本文首先從遙感圖像處理出發(fā),重點(diǎn)研究了遙感圖像配準(zhǔn)。遙感圖像的應(yīng)用都要求對(duì)圖像進(jìn)行配準(zhǔn),例如圖像融合、變化檢測(cè)和圖像的DEM提取等。由于遙感圖像的特殊性,因此基于特征的圖像配準(zhǔn),在遙感圖像配準(zhǔn)中應(yīng)用廣泛,通過(guò)將對(duì)圖像的分析轉(zhuǎn)換為對(duì)圖像某種特征的分析,大大的降低了運(yùn)算量。本文在研究了經(jīng)典的SIFT和SURF特征配準(zhǔn)算法之后,同時(shí)提出了改進(jìn)Harris-SURF算子的遙感圖像配準(zhǔn)算法。改進(jìn)的遙感圖像配準(zhǔn)算法在對(duì)光學(xué)遙感圖像和合成孔徑圖像配準(zhǔn)時(shí)精度可以達(dá)到90%,具有較強(qiáng)的可行性。其次,對(duì)配準(zhǔn)后的圖像進(jìn)行融合和分類。目前,單一光學(xué)數(shù)據(jù)很難...

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

圖２－１剛體變換前后圖像??

圖２－３投影變換后的圖像??（４）非線性變換??

圖２－２仿射變換后的圖像??（３）投影變換??

圖２－７圖像金字塔和高斯差分??

本文編號(hào)：3883773