本文選題：各向異性擴散 + 標記分水嶺��； 參考：《中國地質(zhì)大學(北京)》2017年碩士論文

【摘要】：隨著遙感技術(shù)在礦山監(jiān)測中的應用越來越廣泛,人們對遙感分類軟件的需求也越來越高,但使用現(xiàn)有分類軟件進行礦區(qū)地物的提取,仍然需要依靠豐富的礦山解譯經(jīng)驗以及專業(yè)地質(zhì)知識。本文則以高分辨率遙感影像為基礎數(shù)據(jù),根據(jù)礦山地類特征選取合適的面向?qū)ο蠓诸惣夹g(shù),探討礦山開發(fā)占地信息自動提取方法,節(jié)省作業(yè)時間,提高工作效率。首先,對影像進行濾波,并進行分水嶺分割相關研究;其次,通過構(gòu)建解譯標志以及分類算法,實現(xiàn)基于高分影像的礦山地物,即采場、礦山建筑、中轉(zhuǎn)場地、固體廢棄物的自動提取。本文主要內(nèi)容和結(jié)論如下:(1)首先采用各項異性擴散算法對圖像進行濾波預處理,并采用評價指標選取最佳濾波參數(shù)。該算法良好的邊緣保持性有利于后續(xù)分類的形狀特征提取。(2)分水嶺算法被廣泛的應用于影像分割,但其最顯著的弊端是過分割現(xiàn)象嚴重。那么針對現(xiàn)有分水嶺分割方法的不足,本文使用標記分水嶺算法,并將礦山開發(fā)占地作為前景地物分離提取,最終得到效果良好的前景地物分割圖。(3)創(chuàng)建礦區(qū)解譯標志及分類特征空間。研究礦山開發(fā)占地各類的光譜、形狀和紋理等特征的統(tǒng)計算法;選取合理的特征組合,依據(jù)現(xiàn)有礦山開發(fā)占地矢量基礎數(shù)據(jù)創(chuàng)建礦山解譯標志,并提取各類解譯標志的特征作為聚類的特征中心。(4)本文采用模糊C均值聚類來實現(xiàn)礦山地物對象的分類,一方面該算法具有良好的收斂性并且執(zhí)行效率高,適用于多維特征分類;另一方面,在實際存在形式上礦山的不同地類間具有一定的交互連通性和模糊性,而該算法是在模糊集理論的基礎上發(fā)展來的,故其適用于解決這種不確定性問題,因此選用模糊C均值聚類算法。分類結(jié)果利用混淆矩陣進行精度評價,小范圍礦區(qū)的分類總精度可以達到89.75%,kappa系數(shù)達到0.8462;對大范圍縣域影像—江西省上饒市橫峰縣的高分遙感影像進行礦山占地提取評價,分類總體精度74.54%,kappa系數(shù)0.6356。
[Abstract]:With the wide application of remote sensing technology in mine monitoring, people need more and more remote sensing classification software, but the existing classification software is used to extract mining ground objects.There is still a need to rely on rich mine interpretation experience and professional geological knowledge.Based on the data of high resolution remote sensing image and the suitable object oriented classification technology according to the geological characteristics of mines, this paper discusses the automatic extraction method of mining land occupation information, which can save the working time and improve the working efficiency.First of all, the image filtering, and watershed segmentation related research; secondly, through the construction of interpretation marks and classification algorithm, the realization of mine features based on high-score image, that is, stope, mine building, transit site,Automatic extraction of solid waste.The main contents and conclusions of this paper are as follows: (1) at first, different diffusion algorithms are used to preprocess the image, and the optimal filtering parameters are selected by using the evaluation index.The good edge preservation of the algorithm is beneficial to the shape feature extraction of the subsequent classification. The watershed algorithm is widely used in image segmentation, but the most obvious drawback is that the phenomenon of over-segmentation is serious.In view of the shortcomings of the existing watershed segmentation methods, this paper uses the marked watershed algorithm, and takes the mining development area as the foreground objects to separate and extract.Finally, a good foreground feature segmentation map. 3) the mining area interpretation mark and classification feature space are created.This paper studies the statistical algorithm of spectral, shape and texture features of mine development, selects reasonable feature combinations, and creates mine interpretation marks based on the existing mining land occupation vector data.In this paper, fuzzy C-means clustering is used to realize the classification of mine objects. On the one hand, the algorithm has good convergence and high execution efficiency.On the other hand, there is a certain mutual connectivity and fuzziness among different ground classes of mines in the actual existence form, and the algorithm is developed on the basis of fuzzy set theory.Therefore, it is suitable for solving this kind of uncertainty problem, so the fuzzy C-means clustering algorithm is chosen.The classification results were evaluated by confusion matrix, and the total classification accuracy of small mining area was 89.75kappa coefficient of 0.8462.The extraction and evaluation of high score remote sensing image in Hengfeng County, Shangrao City, Jiangxi Province, were carried out.The total accuracy of classification is 74.54 and the coefficient of kappa is 0.6356.
【學位授予單位】：中國地質(zhì)大學(北京)
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TD67

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本文編號：1735052