基于山区遥感图像的检索识别系统研究

发布时间：2022-10-15 14:26

　　遥感技术飞速发展,地面站获得的高空间分辨率、高光谱的遥感图像数据量急剧增加。从具有大量遥感图像的图像数据库中,高效、准确获得用户感兴趣的图像信息与从遥感图像中有效识别出目标,都是国内外研究热点,具有很高的研究价值。以GF-1山区遥感图像为研究对象,提出分层有效特征分量提取方法,将其应用于遥感图像分类检索,提高了检索效率。采用基于颜色特征与霍夫变换结合的方法,实现对道路的有效识别。在.NET Framework框架下,利用C#完成遥感图像检索与道路识别系统的界面设计。主要工作内容如下:（1）制作河北阳原地区的典型村落、山脊、梯田的GF-1遥感图像数据库,提出了基于分层有效特征分量提取方法。首先,对三种不同类别的典型图像提取了多个特征。然后,分层对遥感图像特征进行提取:第一层,分析少量典型训练遥感图像样本所有特征分量的贡献值,提取出有效特征分量;其余层分析部分训练样本遥感图像中上一层选出的特征分量的贡献值,再对当前层进行有效特征分量提取,直到选出最少分量的有效特征,实现高效特征分量选取。最后,将其应用于遥感图像分类检索。（2）将高速公路的颜色特征与霍夫变换结合,识别山区遥感图像中的道路。由... 

【文章页数】：67 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

GF-1三类遥感图像样本.a）

图2.5分层有效特征分量提取首先，在特征提取第一层

遥感图像检索结果示例

【参考文献】：
期刊论文
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[5]航空高光谱遥感区域成矿背景研究——以甘肃柳园—方山口地区为例[J]. 刘德长,赵英俊,叶发旺,田丰,邱骏挺.  遥感学报. 2017(01)
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博士论文
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硕士论文
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[3]基于隐马尔可夫树模型与旋转不变性的遥感图像纹理检索方法研究[D]. 苗聪聪.中国矿业大学 2015
[4]基于颜色和纹理特征的遥感图像检索[D]. 刘米娜.西安工业大学 2013
[5]结合局部特征与空间关系的多物体检测算法研究[D]. 朱玉琨.上海交通大学 2014
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本文编号：3691471