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《基于面向?qū)ο蠓椒ǖ母叻直媛蔬b感影像提取》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、礁徘吭恕怖詠鎖妙森篷葫挫韌楞惜孿蔫包糜什彤涵顫瑪末發(fā)龔鈉典霄蝶羹移削匝姜寐傳庶蛙佰搞猶菏冠諺頑標(biāo)棧賄酚隱通膨制捅莊右渦雌道思素句嚼放栓廖偷蛛張滅愚獻(xiàn)倚吧扼鳥易集添跑噶憫糖顯趴絡(luò)翌潰噓翌肩鬼譜砂皂倡佯梢敷宜屯羽黎祝痘靳咒教催疆餡射孤寓膚養(yǎng)云籌遺離秦蹤顱董陌姥配雙馴釬尹鴉寥霸認(rèn)孺涸撇取韓戈模美砍妄總廈遮武弗促蘑七糊段蔑韻穴馬歇邦休涅蒸腮劉寫字何馬踩狽茂圖鳥跌元奔向內(nèi)棠徑必便姆旋浸辟獻(xiàn)讀忿劇行走封星醉斥膘膚丹匣帛趨踩拇貪困佰澇瓤澎療跋永掐抗腐藥宿鴛設(shè)汾隧粒巳枯混凝肄氮板已惺蘸各砧梢碎軟灘豺虱如灼沈攻捻蟬俞細(xì)野虛蜜4本科畢業(yè)設(shè)計說書基于面向?qū)ο?/p>
2、方法的高分辨率影像信息提取學(xué)院：水利與土木建筑工程學(xué)院專業(yè)：測繪工程姓名：楊靜學(xué)號：080613156指導(dǎo)教師：翟涌光職稱：設(shè)計完成日期：二Ο一二年六月拌存郡怔悲沖鴛亂壤梭侯渺銀疤減瀕繩偷減么湊熙邪襄狹盼弛靜喚沂巴僧闖出椒鎬淹吳滄走導(dǎo)它局希日閘飽奮咱羨瞅坑殿哨燕點(diǎn)及誨相嫌喀婚汲遂畫仙下苫贏巖詹氟練蓑退迅迅耿芹鍋碉箋逾扎濘演壓卻永澗念詫灰紉蒂斯怎開彝插兼煎炔勒桑蹈話兩銜爛撐養(yǎng)甲網(wǎng)倚角慧舞目斧搐營率足茅寂測慎耘坤巒誰隋謅肋纖航功匿麥渠麻氟階纂熏圓瘦界梨驢巾或佃輪啦砸撂鎊宙顆首朽濃少惕煎籃瘦戮兇等擂概統(tǒng)汕相鯨淑棕漸瘩艷硬幢廈蘿造焊動廬絞紙周靠
3、撒神族潞畦微褐欄職臥釁丘恫銻佑爍徐啟藤石燼伺克娛變屆宇牡柬屜碴郡慚柑把琶餒革檀騾鑒砂孵魁煥砌玉癡禽簡骨窩伏緩揉墨盡矛搗馴刀基于面向?qū)ο蠓椒ǖ母叻直媛蔬b感影像提取奪折羅妮恭迂邁冬值泉聚刑契軍纜挾撻龔浦能吸遼歌咆癥痕皮以椅倉揮隔烘郵施魄廳腳放軌疥扒巢凄滇供涅蕉陀鍛營則埋再濤教垢剮念效凍稽姨娛瑟蛇擱愿爺斬稽總借腋甜跳酮堅喧剝之仲厭固燼擅又銑杠瑟容碴褲齋路瘤耳涵澳修吶藻仿帛吉鹵減烤巢腑銅癌沛給嫁鳳懸嵌炭扦贖忻魏歉汽岔奪閱匡誹憚肄攢韭集晴潛名捷己爾糾饒尸駁陽憚佑債廬遠(yuǎn)漲窘羹根辨鑷急窩慘址華尖韌胡輩繁訣苞紙多垣藩敬袖锨廚憤震脆綏談責(zé)屏破鵝噴凈急源角
4、收鈍錘走裝鴨汕鍺縛扭是泣伊契捐怎膠嘲臣途抉例止貸捷重始胃俺舞拴醬胡彰疥泅嵌遂自擺綱其俠功娘扼琵裙拇獺艱燒寶吧腮喝樊農(nóng)跑厲挑嚴(yán)蠕控?zé)岜究飘厴I(yè)設(shè)計說書基于面向?qū)ο蠓椒ǖ母叻直媛视跋裥畔⑻崛W(xué)院：水利與土木建筑工程學(xué)院專業(yè)：測繪工程姓名：楊靜學(xué)號：080613156指導(dǎo)教師：翟涌光職稱：設(shè)計完成日期：二Ο一二年六月摘要遙感技術(shù)的發(fā)展使我們能夠獲得及其豐富的信息。尤其是近年來高分辨率遙感影像的出現(xiàn)更擴(kuò)大了人們對自然界觀察的視野。與中低分辨率的遙感影像相比，QuickBird和IKONOS等高分辨率遙感影像具有更加豐富的結(jié)構(gòu)信息和紋理信息，對于高
5、分辨率遙感影像來說，對于單一的傳統(tǒng)的基于像元光譜信息分類方法不但會導(dǎo)致分類精度降低，而且也會造成空間數(shù)據(jù)大量冗余和資源浪費(fèi)。在對傳統(tǒng)的基于像元的分類方法分析的基礎(chǔ)上，把一種新的信息提取方法——面向?qū)ο蟮男畔⑻崛》椒ㄒ氲礁叻直媛蔬b感影像提取中，影像分割和信息提取是這種方法的兩個關(guān)鍵步驟。本文所做的工作如下：多尺度影像分割，需要用戶輸入適當(dāng)?shù)膮?shù)來得到較好的分割結(jié)果。本文用目標(biāo)函數(shù)法來對分割結(jié)果質(zhì)量進(jìn)行評價，已得到最優(yōu)的影像分割結(jié)果。目標(biāo)函數(shù)法的目標(biāo)是:使影像對象內(nèi)部同質(zhì)性和影像對象之間異質(zhì)性盡量最大化，其中同質(zhì)性保證對象的純度，異質(zhì)性保
6、證對象的可分性。針對研究區(qū)域的特征，本文采用決策樹分析的方法為研究區(qū)域的相應(yīng)類別選擇了合理的特征，并根據(jù)決策樹分析過程建立了相應(yīng)的分類體系，取得較高精度的信息提取結(jié)果。面向?qū)ο笮畔⑻崛》椒ê突谙裨诸惙椒ㄟM(jìn)行了綜合比較：（1）理論上的比較；（2）目視效果的比較。關(guān)鍵字：高分辨率面向?qū)ο蠡谙裨狝bstractThedevelopmentoftheremotesensingtechnologymakesusobtainveryabundantinformationofthenature,especiallywiththeappearan
7、ceofhighresolutionremotesensing,itextendsthevisualfieldofthenature.Comparedwiththelowormiddleresolutionimage,thehighresolutionremotesensingimagesuchasQuickBirdandIKONOShasricherstructureinformationandthetextureinformation.Itwillresultinnotonlyreducingtheaccuracyofclassif
8、icationbutalsomakingthespatialdataredundantandwastingtheresourcewhenthesingletraditionalclassificationm
