無(wú)人機(jī)遙感影像環(huán)境目標(biāo)提取及可視化方法研究

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3、－．．．－Ｃｓ．，、－ｖ．襲＾－古Ａ＾，卓／．／３，／ｘ房＾．豪ｔ、繁．原創(chuàng)性聲巧本人鄭重聲明：所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下獨(dú)立完成的。除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不包含其他個(gè)人或集體己經(jīng)發(fā)表或撰寫過(guò)的作品或成果，也不包含本人為獲得其他學(xué)位而使論文中進(jìn)用過(guò)的成果。對(duì)本文研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人或集體均己在。行了說(shuō)明并表示謝意。本聲明的法律后果由本人承擔(dān)論文作者簽名：年月日版權(quán)授權(quán)說(shuō)明。論文本人授權(quán)學(xué)校有權(quán)保留送交學(xué)位論文的原件，允許學(xué)位學(xué)位

4、論文的全部或部分內(nèi)容，可臥影被查閱和借閱，學(xué)?？晒迹⒃敢鈱⒈救藢W(xué)位論文電目Ｐ他復(fù)制手段保存學(xué)位論文；、縮印或其子版提交給研究生部指定授權(quán)單位收錄和使用。學(xué)校必須嚴(yán)格按照。授權(quán)對(duì)論文進(jìn)行處理，不得超越授權(quán)對(duì)畢業(yè)論文進(jìn)行任意處置作蛛斐麵師學(xué)年月日Ｉ年月日分類號(hào)密級(jí)公開(kāi)UDC學(xué)位論文題目：無(wú)人機(jī)遙感影像環(huán)境目標(biāo)提取及可視化方法研究研究生姓名：黃肇星學(xué)科專業(yè)名稱：人機(jī)與環(huán)境工程研究方向：航空與環(huán)境論文類型：應(yīng)用研究申請(qǐng)學(xué)位：工學(xué)碩士指導(dǎo)教師姓名：朱京海指導(dǎo)教師職稱：教授指導(dǎo)教師單位：沈陽(yáng)航空航天大學(xué)論文提

5、交日期：2015年05月16日論文答辯日期：2015年05月25日沈陽(yáng)航空航天大學(xué)2015年5月SHENYANGAEROSPACEUNIVERSITYTHESISFORMASTER’SDEGREEENVIRONMENTALTARGETEXTRACTIONFROMUAVIMAGEANDVISUALIZATIONMETHODRESEARCHCandidate：ZhaoxingHuangSupervisor：JinghaiZhuSpecialty:Man-machineAndEnvironmentalEngineeringDate

6、:May2015沈陽(yáng)航空航天大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要本文分析了國(guó)內(nèi)外相應(yīng)無(wú)人機(jī)遙感應(yīng)用技術(shù)在獲取影像信息方面的應(yīng)用，并分析了遙感影像在環(huán)境保護(hù)信息提取技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀。其次，從環(huán)境保護(hù)應(yīng)用出發(fā)，在現(xiàn)有基礎(chǔ)上引入地學(xué)信息圖譜方法基于無(wú)人機(jī)影像進(jìn)行綜合，以滿足專題地圖綜合中地理要素。本文選用無(wú)人機(jī)無(wú)人機(jī)影像作為研究對(duì)像。針對(duì)基于無(wú)人機(jī)圖像的對(duì)像分類識(shí)別問(wèn)題，運(yùn)用工程化思想，從基本數(shù)學(xué)原理、基本理論方法和實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)技術(shù)（MATLAB、ENVI、eCongnition）手段等方面進(jìn)行了系統(tǒng)研究，設(shè)計(jì)無(wú)人機(jī)圖像識(shí)別的關(guān)鍵技術(shù)框架，改善了無(wú)人機(jī)

7、遙感圖像的自動(dòng)解譯方法；對(duì)無(wú)人機(jī)圖像對(duì)像識(shí)別方法中的多個(gè)關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題提出了可行的技術(shù)與方案，并進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。本文中對(duì)比多種軟件，大部分圖像處理在圖像校正、圖像拼接等應(yīng)用上不甚靈，缺少對(duì)于圖像一個(gè)合符數(shù)學(xué)與面向?qū)ο蟮睦碚摰膽?yīng)用，在圖像的識(shí)別分類應(yīng)用方面，限制了無(wú)人機(jī)高分辯率圖像資源的利用效率。針對(duì)無(wú)人機(jī)圖像識(shí)別分類的理論體系作了補(bǔ)充和擴(kuò)展，圍繞建筑物、道路、水體等識(shí)別的方法與技術(shù)完成了有效的探索和實(shí)驗(yàn)。按照預(yù)定流程，對(duì)無(wú)人機(jī)圖像進(jìn)行校正、拼接、特征提取、特征匹配等預(yù)處理，并在MATLAB中驗(yàn)證實(shí)現(xiàn)。研究歸納了目前無(wú)人機(jī)圖像拼

8、接的主要算法，對(duì)SIFT算法作了詳細(xì)理論驗(yàn)證并在MATLAB中實(shí)現(xiàn)。利用SIFT算法實(shí)現(xiàn)了圖像的快速拼接。研究了HSV模型，并利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)和人類認(rèn)知心理學(xué)原理來(lái)分析用戶觀感的一種顏色模型。利用理論實(shí)現(xiàn)了影像不同的尺度、多次分割，之后提取數(shù)據(jù)、分類。得到了建筑物對(duì)像、道路、水體的數(shù)據(jù)。使外