基于高分辨率遥感影像的农村建筑物信息提取若干关键技术研究
发布时间：2024-03-01 05:56
随着中国工业化和城镇化进程加快,农村劳动力和土地等生产要素不断向城市转移、积累,在农村定居的人口越来越少,出现了农业主体弱化、农村产业衰退等现象。同时,由于农村土地缺乏科学的管理而乡村建设又缺少统一规划,农村聚落呈现严重的“外扩内空”现象,导致农村宅基地用地不减反增,浪费土地资源。为了给空心村综合整治工作提供技术支撑,农村建筑物信息快速提取算法成为遥感影像处理领域的一个研究热点问题。建筑物信息的提取目前主要依靠外业大比例尺测图和遥感影像目视解译两种方法,但这两种方式不仅耗费大量的人力和物力,而且制图周期长、效率不高。因此,利用高分影像快速地、自动地获取建筑物位置、分布状况、面积、损毁情况等信息,对空心村土地综合整治的外业调查、空心化评价、土地整理方案制定等工作的顺利开展具有重要意义。本文针对空心村建筑物信息提取过程中存在的问题进行了深入研究。首先从遥感影像自身的局限性出发,针对无人机影像上建筑物被树木遮挡导致目标识别完整性低的问题,引入人机交互技术,利用结构性纹理修复方法恢复建筑物的完整影像。然后针对传统的基于像元的目标识别方法,对马氏距离彩色图像分割方法的阈值选取规则进行改进,提高算...
【文章页数】：123 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 影像修复技术研究现状
1.2.1.1 基于非纹理图像修复方法
1.2.1.2 基于纹理图像修复方法
1.2.2 建筑物信息提取技术研究现状
1.2.3 损毁建筑物识别技术研究现状
1.3 研究目标、内容与方法
1.3.1 研究目标
1.3.2 研究内容
1.3.3 研究方法与技术路线
1.3.3.1 研究方法
1.3.3.2 技术路线
1.4 论文结构
第2章 基础理论与方法
2.1 图像修复方法
2.1.1 Criminisi图像修复算法
2.1.2 纹理生成算法
2.2 彩色图像分割方法
2.2.1 彩色空间理论
2.2.1.1 彩色空间分割
2.2.1.2 彩色空间转换
2.2.2 Canny边缘检测
2.2.3 欧氏距离与马氏距离
2.2.4 数学形态学处理
2.3 损毁建筑物识别方法
2.3.1 损毁程度分级
2.3.2 特征参数计算
2.3.2.1 光谱特征参数
2.3.2.2 形状特征参数
2.4.2.3 纹理特征参数
2.4 本章小结
第3章 基于高分辨率遥感影像的建筑物修复方法研究
3.1 研究目的
3.2 数据源与实验区概况
3.3 基于辅助信息及纹理生成算法的图像修复方法
3.3.1 辅助线与面绘制方法
3.3.2 建筑物纹理生成方法
3.3.3 建筑物修复流程
3.4 实验与分析
3.4.1 数据准备
3.4.2 纹理生成算法修复影像
3.4.2.1 影像修复过程
3.4.2.2 结果分析
3.5 本章小结
第4章 基于高分辨率遥感影像建筑物信息提取算法研究
4.1 研究目的
4.2 数据源与实验区概况
4.3 基于改进马氏距离的建筑物提取方法
4.3.1 样本选取与色彩坐标滤波
4.3.2 椭球构建与目标识别
4.3.3 形态学后处理方法
4.3.4 建筑物识别流程
4.4 实验与分析
4.4.1 色彩单一建筑物分割的实验与分析
4.4.2 色彩复杂建筑物分割实验与分析
4.5 自然村边界提取方法
4.5.1 理论方法
4.5.2 实验与成果
4.6 建筑物楼层信息提取方法
4.6.1 理论方法
4.6.2 实验与成果
4.7 本章小结
第5章 基于高分影像的建筑物损毁信息提取方法研究
5.1 研究目的
5.2 数据源与实验区概况
5.3 建筑物损毁特征量化方法
5.3.1 特征参数选择
5.3.2 损毁建筑物识别流程
5.4 实验与结果分析
5.4.1 数据准备
5.4.2 损毁特征参数计算
5.4.3 损毁特征参数可视化
5.4.3.1 损毁特征可视化及分析
5.4.3.2 损毁类型分析
5.4.3.3 损毁程度分析
5.4.3.4 综合分析
5.5 本章小结
结论与展望
致谢
参考文献
攻读博士学位期间发表的论文及科研成果
本文编号：3915519
【文章页数】：123 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 影像修复技术研究现状
1.2.1.1 基于非纹理图像修复方法
1.2.1.2 基于纹理图像修复方法
1.2.2 建筑物信息提取技术研究现状
1.2.3 损毁建筑物识别技术研究现状
1.3 研究目标、内容与方法
1.3.1 研究目标
1.3.2 研究内容
1.3.3 研究方法与技术路线
1.3.3.1 研究方法
1.3.3.2 技术路线
1.4 论文结构
第2章 基础理论与方法
2.1 图像修复方法
2.1.1 Criminisi图像修复算法
2.1.2 纹理生成算法
2.2 彩色图像分割方法
2.2.1 彩色空间理论
2.2.1.1 彩色空间分割
2.2.1.2 彩色空间转换
2.2.2 Canny边缘检测
2.2.3 欧氏距离与马氏距离
2.2.4 数学形态学处理
2.3 损毁建筑物识别方法
2.3.1 损毁程度分级
2.3.2 特征参数计算
2.3.2.1 光谱特征参数
2.3.2.2 形状特征参数
2.4.2.3 纹理特征参数
2.4 本章小结
第3章 基于高分辨率遥感影像的建筑物修复方法研究
3.1 研究目的
3.2 数据源与实验区概况
3.3 基于辅助信息及纹理生成算法的图像修复方法
3.3.1 辅助线与面绘制方法
3.3.2 建筑物纹理生成方法
3.3.3 建筑物修复流程
3.4 实验与分析
3.4.1 数据准备
3.4.2 纹理生成算法修复影像
3.4.2.1 影像修复过程
3.4.2.2 结果分析
3.5 本章小结
第4章 基于高分辨率遥感影像建筑物信息提取算法研究
4.1 研究目的
4.2 数据源与实验区概况
4.3 基于改进马氏距离的建筑物提取方法
4.3.1 样本选取与色彩坐标滤波
4.3.2 椭球构建与目标识别
4.3.3 形态学后处理方法
4.3.4 建筑物识别流程
4.4 实验与分析
4.4.1 色彩单一建筑物分割的实验与分析
4.4.2 色彩复杂建筑物分割实验与分析
4.5 自然村边界提取方法
4.5.1 理论方法
4.5.2 实验与成果
4.6 建筑物楼层信息提取方法
4.6.1 理论方法
4.6.2 实验与成果
4.7 本章小结
第5章 基于高分影像的建筑物损毁信息提取方法研究
5.1 研究目的
5.2 数据源与实验区概况
5.3 建筑物损毁特征量化方法
5.3.1 特征参数选择
5.3.2 损毁建筑物识别流程
5.4 实验与结果分析
5.4.1 数据准备
5.4.2 损毁特征参数计算
5.4.3 损毁特征参数可视化
5.4.3.1 损毁特征可视化及分析
5.4.3.2 损毁类型分析
5.4.3.3 损毁程度分析
5.4.3.4 综合分析
5.5 本章小结
结论与展望
致谢
参考文献
攻读博士学位期间发表的论文及科研成果
本文编号：3915519
本文链接：https://www.wllwen.com/shoufeilunwen/xxkjbs/3915519.html