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文檔簡介
1、近年來,隨著傳感器光譜分辨率、空間分辨率和時相分辨率的不斷提高,并且由于遙感圖像具有觀測范圍廣、實時性高、數(shù)據(jù)綜合性強等特點,當前遙感已廣泛應用于生態(tài)學、地質(zhì)學、水文學、環(huán)境學和大氣科學等諸多領域。面對海量遙感數(shù)據(jù),遙感圖像分類與檢測是獲取圖像數(shù)據(jù)中有用信息的重要方式,它是根據(jù)影像中每個像元在所有波段上的光譜信息,空間位置信息和其他輔助信息將影像像元劃分為不同類別,從而產(chǎn)生專題地圖便于人們生產(chǎn)決策的過程。傳統(tǒng)地物分類與地物檢測方法對像元
2、光譜信息利用不足,無法精確描述同一類型地物統(tǒng)計分布特性,并且沒有考慮像元間空間語義信息,造成地物分類與檢測精度較低。
本文主要工作是利用非參數(shù)貝葉斯模型與高斯混合模型對像元光譜統(tǒng)計分布進行精確描述,實現(xiàn)遙感地物光譜分類;利用權(quán)重馬爾科夫隨機場引入像元間空間語義信息,實現(xiàn)遙感光譜空間地物分類;綜合利用道路目標光譜特征,空間特征,特有目標特性實現(xiàn)道路網(wǎng)絡中心線的精確檢測。本文方法在多光譜遙感數(shù)據(jù)集上得到了較好的分類檢測結(jié)果,本文具
3、體工作總結(jié)如下:
1.對遙感圖像光譜特征地物分類方法進行了研究。針對傳統(tǒng)最大似然光譜分類方法對像元統(tǒng)計分布描述不準確問題,提出了一種基于非參數(shù)貝葉斯高斯混合模型的最大似然概率光譜地物分類方法。該方法能在一定模型復雜度下更好的擬合地物光譜統(tǒng)計分布,從而獲得更精確的統(tǒng)計描述,得到更高的地物分類精度。
2.對遙感圖像光譜空間特征地物分類方法進行了研究。針對傳統(tǒng)基于馬爾科夫隨機場光譜空間分類方法對像元間語義信息利用不足問題,
4、提出了一種基于權(quán)重馬爾科夫隨機場的最大后驗概率光譜空間地物分類方法。該方法考慮鄰域系統(tǒng)中不同像元間類標影響的差異性問題,引入了鄰域像元間的空間語義信息,從而獲得了更高的地物分類精度。
3.對遙感圖像中道路中心線檢測方法進行了研究。針對傳統(tǒng)道路中心線檢測方法利用信息少,所采用策略單一問題,提出了一種基于光譜特征分類的道路中心線檢測方法。該方法充分利用道路光譜信息、空間信息及道路特有目標特性,且采用多策略融合方式提取道路,實驗結(jié)果
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