基于知識(shí)庫(kù)的高分辨率遙感影像分割系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、對(duì)地觀測(cè)衛(wèi)星經(jīng)過(guò)六十多年的發(fā)展,到目前為止已經(jīng)積累和產(chǎn)生了與其相關(guān)的大量技術(shù)和手段。其中,衛(wèi)星遙感技術(shù)是對(duì)地觀測(cè)的重要技術(shù)手段之一,目前已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、林業(yè)、地質(zhì)、氣象、環(huán)保等諸多領(lǐng)域,而遙感影像是其產(chǎn)生的重要數(shù)據(jù),對(duì)其進(jìn)行分析處理是當(dāng)前的一個(gè)熱點(diǎn)研究領(lǐng)域。高分辨率遙感影像分割作為面向基元圖像處理方法的重要一步,也受到越來(lái)越多人的關(guān)注,從而產(chǎn)生了大量面向基元的高分辨率遙感影像分割方法。
　　在已有的高分辨率遙感影像分割方法

2、中,海量數(shù)據(jù)的重復(fù)計(jì)算依然是存在的主要問(wèn)題,當(dāng)人們?cè)趯?duì)遙感影像進(jìn)行處理時(shí),以往提取的特征通常不能有效的重復(fù)利用,不僅費(fèi)時(shí)費(fèi)力,也是對(duì)資源的極大浪費(fèi)?；谝陨弦恍┰?本文將設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)一款基于知識(shí)庫(kù)的高分辨率遙感影像分割系統(tǒng)。
　　本系統(tǒng)采用將歷史影像灰度特征存入知識(shí)庫(kù)的方式,在對(duì)新的遙感影像進(jìn)行處理時(shí),可快速?gòu)闹R(shí)庫(kù)中匹配與其相關(guān)的特征知識(shí)來(lái)對(duì)其進(jìn)行分割,從而不再對(duì)新影像的特征進(jìn)行重復(fù)分析計(jì)算,加快了高分辨率遙感影像分割的過(guò)程。這

3、種方式充分利用了歷史結(jié)果,減少了遙感影像分割在特征分析環(huán)節(jié)的計(jì)算時(shí)間,保證了遙感影像分割效率的提高。
　　本系統(tǒng)在Linux操作系統(tǒng)下設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn),采用C++作為編程語(yǔ)言,Eclipse為開發(fā)環(huán)境,MySQL為系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)存儲(chǔ)知識(shí)庫(kù)。主要實(shí)現(xiàn)功能包括對(duì)柵格和矢量遙感圖像的讀取顯示,包括其灰度信息、坐標(biāo)信息等;對(duì)給定圖像的剪裁,對(duì)小塊遙感圖像特征的提取,以及特征的文本存儲(chǔ)和知識(shí)庫(kù)存儲(chǔ);對(duì)給定的遙感圖像采用歷史特征進(jìn)行分割,并對(duì)分割結(jié)果進(jìn)行