论文部分内容阅读
遥感影像是探测地物目标综合信息的最直观、最丰富的载体,直接从遥感信息中自动提取地形和专题信息是当前遥感和地理信息系统技术面临的一个迫切而且又复杂的问题。随着航天遥感信息获取技术的飞速发展,从遥感信息中自动提取专题信息已经成为遥感信息生产流程中的瓶颈环节。采用基于光谱的特征和分类、单个目标图形特征等方法对遥感影像的自动解译已经研究了很多年,虽然取得了一些进展,但解译效果还达不到预期要求。 本文研究了地物多种识别特征的遥感信息表达,提出了面向对象的遥感影像信息提取技术。面向对象的方法不是以单个像素为分析目标,是以影像中的像素集合为分析单元,这样就可以充分考虑对象和周围环境之间的联系等因素,借助对象特征知识库来完成对影像信息的提取。 先对遥感影像进行模糊聚类多尺度分割,并提取出包括边缘和直线特征、纹理特征、光谱特征在内的影像特征;然后根据一定的规则,提取出用户所关心的对象,包括各种类型的居民区、道路、水系、植被等,并建立对象之间的拓扑关系:最后,根据地物要素的相关信息(几何信息、纹理信息、光谱信息等)建立知识库,对相关对象进行几何分析、纹理分析和光谱分析,最终形成地物要素提取信息,提供给使用者以供其决策。 全文共分为六部分,第一章分析了遥感影像信息提取技术的研究现状和发展趋势,阐明了本文的研究内容、研究意义、研究目的和研究方法。第二章阐明了基于多尺度的面向对象的遥感信息提取算法,以及影像特征表达方式。第三章介绍了模糊聚类多尺度遥感影像分割的原理,以及具体算法实现。第四章介绍了基于模糊理论与知识库的面向对象的遥感影像的分类的原理及其算法实现。第五章介绍了面向对象的遥感影像信息提取的实验结果。第六章介绍了总结与展望。