- 論文作者 李 曉 峰
- 指導教師 張 樹 清 研究員
- 培養單位名稱 中國科學院東北地理與農業生態研究所
- 學位授予單位名稱 中國科學院研究生院
摘要
自從20 世紀70 年代之一顆人造遙感地球衛星問世以來，隨著遙感衛星數據 獲取技術的不斷發展，遙感影像空間分辨率不斷增高，已經達到甚至突破米級。在高分辨率影像上，不僅地物的光譜特征更加明顯，其景觀的結構、形狀、紋理 和細節等信息也都非常突出。這些高分辨率的遙感影像為GIS 數據的更新和應用 提供了更加有利條件。如何快速、準確地從遙感影像中提取所需信息已成為研究 方向，而從遙感影像中自動提取道路是其中一個研究熱點。由于高空間分辨率遙 感影像中道路類型眾多，空間結構復雜，同時，受路面障礙物（如車輛等）及陰 影等圖像噪音影響，同一目標物的不同部分表現出不同的灰度空間特征，傳統的 基于線狀目標提取和面狀分類的遙感影像道路提取 *** (如Hough 變換，道路檢 測算子等)不能取得很好的效果，因此道路信息自動提取十分困難。到目前為止，道路提取基本依靠手工描繪或人機交互式跟蹤，這無疑增加了人員成本、降低了 工作效率。 過去幾年，在數學分析、計算機視覺、模式識別、統計分析等不同學科中，分別獨立地發展著一種彼此極其相似的理論，人們稱之為：多尺度幾何分析 （MGA）。它是對小波變換的延伸和擴展，發展MGA 的目的是為了檢測、表示、處理某些高維空間數據。
目前，人們提出的多尺度幾何分析 *** 主要有：脊波變 換（Ridgelet transform）、曲波變換（Curvelet transform）、Contourlet 變換等。本 文將以新近發展起來的第二代小波分析 *** —多尺度幾何分析為理論基礎，將其 納入到對高分辨率遙感影像的道路提取中，并結合已有道路提取 *** ，實現道路 信息的更加準確、快速提取。本文的主要研究內容和結論如下：
1、基于多尺度幾何分析的遙感影像增強研究 對已有的經典圖像增強算法和曲波增強算法進行試驗比較，結果表明基于曲 波變換的圖像增強 *** 優于高斯高通濾波和線性變換的圖像增強 *** ，變換后更 多的圖像細節能夠被保持下來，保持邊緣的效果也很明顯。這也正是多尺度幾何分析的優點所在。
2、基于脊波變換的道路邊緣檢測 深入研究了脊波變換的數字實現 *** ，提出了修正的 Radon 變換（Revised Radon Transform, RPRT）, 改進了脊波變換中的關鍵步驟- Radon 變換的數字實 中科院博士學位論文引入多尺度幾何分析的高分辨率遙感影像城市道路信息提取 *** 研究 現方案，使之更適合高分辨率遙感影像的道路邊緣檢測。在此基礎上，納入道路 的輻射和幾何特征，設計了基于脊波變換的高分辨率遙感影像道路邊緣檢測方 法。最后，使用Pratt's Figure of Merit (FOM) 來評價實驗中道路檢測的精度和算 法的有效性。實驗結果表明，該 *** 優于已有的經典邊緣檢測算子（如Canny 算子，Sobel 算子等）和圖像分類分割 *** 所獲得的道路邊緣。
添加微信好友, 獲取更多信息
復制微信號
3、基于紋理特征的道路面狀信息提取 分別使用灰度共生矩陣、小波 *** 和Contourlet 變換構造了圖像的多個紋理特 征，使用監督和非監督 *** 對圖像進行分類，從而提取道路面狀信息。在此過程 中，對于紋理屬性的約簡 *** 也進行了實驗和研究。實驗結果表明，紋理特征的 加入能夠有效提高分類精度，其中組合主成分分析和K-mean 的自動分割 *** 中 Contourlet 紋理特征獲得了較好的效果，組合粗集約簡 *** 和微軟決策樹的監督 分類 *** 中，灰度共生矩陣分割的精度較高。
4、道路邊界、路面及形態多重信息融合的道路提取 *** 研究 在使用多尺度幾何分析 *** 提高道路邊緣和面狀提取精度的基礎上，設計了邏 輯互運算 *** ，使得道路邊緣和面狀信息互相確認，互為補充，同時遴選有效的 形狀指數進一步提純道路信息，從而達到了道路的更加準確提取。
關鍵詞
高分辨率遙感影像；道路信息提取；多尺度幾何分析；屬性約簡
來源：開源地理空間基金會中文分會
來源鏈接：https://www.osgeo.cn/post/5871g
本站聲明:網站內容來源于 *** ,如有侵權,請聯系我們,我們將及時處理。
