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面向对象的农田目标遥感识别与提取研究
中文名称: 面向对象的农田目标遥感识别与提取研究
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论文编号: 4138753收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Object-Based Farmland Recognition and Extraction from High Resolution Remotely Sensed Imagery
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 地图学与地理信息系统
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 高分辨率遥感图像 农田 图像分割 面向对象 植被指数
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文摘要: 随着卫星传感器技术的发展,遥感图像的空间分辨率快速提高,已经步入亚米级时代.高分辨率图像具有越来越丰富的地物结构和色调信息,在对地物的描述更加细节化的同时,也使得目标增多,纹理更复杂,(略)理的难度.基于像元的处理方法已经不能满足高分辨率遥感图像处理与应用的需求.遥感图像分析正从像元分类的思路转换到对象提取的模式. 本文以杭州市余杭区作为研究区域,以Q(略)rd高分辨率遥感图像为实验数据,按照“光谱识别—图像分割—目标提取”的思路展开论述,探讨面向对象的农田目标识别与提取模式.首先对遥感图像的多光(略)算植被指数,构建分类决策树来获取植被信息,并且利用形态学开闭运算消(略)被信息.然后采用基于标记的分水岭分割方法对全色波段数据进行图像分割,获得图像对象.最后将植被二值图像与对象图像叠加在一起,结合植被像元判别与面积参数完成农田目标的提取.论文主要研究内容和结论如下: ⒈光谱信息分析与识别:对农田(植物)在高分辨率遥感图像各个波段的光谱响应特征进行分析,通过与其他地物的比较,针对多光谱波段数据在多波段间进行组合计(略)指数图像.根据植被特性设定指数阈值,并且以此为依...
The spatial resolution of remotely sensed imagery has increased rapidl(omitted)red the sub-meter times due to the development of satellite sensors. While providing spatial and structural inf(omitted)n details(omitted)-resolution remotely sensed imagery brings much more features and complicated textures, which increase the complexity of image processing. Pixel-based approa(omitted)t meet the high-resolution remote sensing image processing and applications. Image analysi(omitted)ferring the strategy of p...
目录:
摘要第3-5页
ABSTRACT第5-7页
目录第8-10页
图表目录第10-11页
第1章 引言第11-23页
  ·研究背景与意义第11-13页
  ·国内外研究现状第13-19页
    ·国外研究进展第13-16页
    ·国内研究进展第16-18页
    ·值得深入探讨的问题第18-19页
  ·研究内容与技术路线第19-23页
    ·研究内容第19-20页
    ·技术路线第20页
    ·论文组织第20-23页
第2章 数据资料与图像预处理第23-31页
  ·数据资料第23-26页
    ·研究区概况第23-24页
    ·QuickBird遥感图像数据第24-26页
  ·图像预处理第26-31页
    ·Pansharp融合第26-28页
    ·直方图拉伸第28-31页
第3章 光谱信息分析与识别第31-41页
  ·植被光谱信息分析第31-36页
    ·植被光谱特征第31-33页
    ·植被指数第33-36页
  ·植被光谱信息识别第36-41页
    ·阈值选择第36-38页
    ·阈值分割第38-41页
第4章 图像分割与对象生成第41-50页
  ·分割预处理第41-47页
    ·梯度图像生成第41-44页
    ·图像低通滤波第44-47页
  ·基于标记的分水岭分割第47-50页
第5章 农田信息提取第50-57页
  ·面向对象的信息提取第50-54页
    ·基于植被信息判别的图层叠加第51-52页
    ·基于面积参数选择的农田目标再提取第52-54页
  ·结果分析与精度评价第54-57页
    ·提取结果分析第54-55页
    ·定量精度评价第55-57页
第6章 结论与展望第57-59页
  ·研究结论第57-58页
  ·主要创新点第58页
  ·研究展望第58-59页
参考文献第59-67页
硕士期间的科研成果第67-68页
致谢第68-70页
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