自然資源是發(fā)展之基、生態(tài)之源、民生之本,對于經濟社會發(fā)展具有重要的支撐和保障作用。隨著我國人口的不斷增加,城鎮(zhèn)化進程的逐漸加快,掌握自然資源數(shù)量和空間分布對于應對日益增加的自然資源需求危機,做好自然資源監(jiān)管和國土空間規(guī)劃具有重要的意義,因此精確地監(jiān)測自然資源勢在必行。當前的第三次全國國土調查等自然資源監(jiān)測工作模式仍以人工目視解譯為主,自動化程度較低。影像分割是解決自然資源監(jiān)測自動化的重要基礎,然而當前的影像分割方法只考慮基元自身的光譜、形狀和紋理等內在特征,忽略了對基元邊界特征的分析和運用,導致分割的邊界定位精度較低、分割結果過于細碎及整體性不強等現(xiàn)象。本文將高精度地表覆蓋數(shù)據的邊界先驗知識作為約束條件融入多尺度分割中,運用優(yōu)化高分辨率影像分割方法解決分割對象邊界精度低等問題,從而提升自然資源監(jiān)測精度和效率。在優(yōu)化分割結果的基礎上,實現(xiàn)多特征變量選取以及分類器算法在土地利用分類中的應用,實現(xiàn)多源多時序數(shù)據在退耕還林信息自動提取中的應用。研究結果表明:(1)高精度地表覆蓋數(shù)據優(yōu)化影像分割方法使影像對象的邊界更加精確。該分割方法以分形網絡演化算法為基礎,將地表覆蓋數(shù)據的的邊界作為約束條件融...

【文章頁數(shù)】：59 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1.1技術路線圖

高精度地表覆蓋數(shù)據優(yōu)化影像分割方法研究及在自然資源監(jiān)測中的應用-10-第四章為基于優(yōu)化分割邊界和高分辨率影像的土地利用分類，采用樸素貝葉斯、決策樹、最鄰近和隨機森林4種方法提取武功縣的土地利用信息，并對實驗結果進行精度評價分析。第五章為聯(lián)合優(yōu)化分割邊界和哨兵2號影像的退耕還林提取....

圖2.3融合前的圖像

高精度地表覆蓋數(shù)據優(yōu)化影像分割方法研究及在自然資源監(jiān)測中的應用-14-幾何校正是針對影像上的像元與地面上所對應的地物出現(xiàn)擠壓、形變、扭曲等幾何變形。幾何校正可以消除全色影像和多光譜影像中同名像素的幾何誤差。本文研究是以北京二號全色影像為基準，對多光譜影像進行校正。本文研究是用EN....

圖2.4融合后的圖像

高精度地表覆蓋數(shù)據優(yōu)化影像分割方法研究及在自然資源監(jiān)測中的應用-14-幾何校正是針對影像上的像元與地面上所對應的地物出現(xiàn)擠壓、形變、扭曲等幾何變形。幾何校正可以消除全色影像和多光譜影像中同名像素的幾何誤差。本文研究是以北京二號全色影像為基準，對多光譜影像進行校正。本文研究是用EN....

圖3.4兩種實驗的

高精度地表覆蓋數(shù)據優(yōu)化影像分割方法研究及在自然資源監(jiān)測中的應用-22-發(fā)現(xiàn)，基于地表覆蓋數(shù)據優(yōu)化分割的效果最佳，邊界輪廓最清晰，適用于土地利用信息提齲a)基于地表覆蓋數(shù)據優(yōu)化分割結果示例圖b)無地表覆蓋數(shù)據輔助分割結果示例圖圖3.4兩種實驗的分割結果示例圖圖3.5形狀因子為0.5....

本文編號：3987578