面向高空間分辨率遙感影像的建筑物目標(biāo)識別方法研究.pdf

1、上世紀(jì)九十年代以來，高空間分辨率對地觀測技術(shù)進(jìn)入了飛速發(fā)展階段，所獲得的遙感數(shù)據(jù)除空間分辨率大大增強(qiáng)外，數(shù)據(jù)量也成幾何倍數(shù)增加，開始廣泛應(yīng)用于測繪，農(nóng)業(yè)、林業(yè)、城市規(guī)劃、國土資源管理、地質(zhì)礦產(chǎn)勘察、軍事等各個領(lǐng)域。然而，與日益發(fā)達(dá)的對地觀測技術(shù)相對應(yīng)的影像處理和信息提取技術(shù)進(jìn)展相對緩慢，特別是在目標(biāo)地物信息表現(xiàn)豐富多樣、能反映精細(xì)的地物空間結(jié)構(gòu)和分布信息，在城市規(guī)劃領(lǐng)域極具價值的高空間分辨率遙感影像的處理方面，目前仍沒有一套精確高效的地

2、物識別方法。人工目視解譯仍然是最普遍使用的判讀方法，費(fèi)時費(fèi)力，準(zhǔn)確率難以保證，嚴(yán)重制約了高空間分辨率遙感影像的大規(guī)模應(yīng)用，并且造成了影像數(shù)據(jù)的極大浪費(fèi)。
　　 基于此，本文總結(jié)了目前國內(nèi)外常用的遙感目標(biāo)識別方法和高空間分辨率遙感影像中建筑物目標(biāo)識別方法，認(rèn)為面向?qū)ο蟮倪b感目標(biāo)識別方式以其最接近人工判讀習(xí)慣的識別模式，有著較強(qiáng)的應(yīng)用前景。然而目前面向?qū)ο蟮淖R別方式發(fā)展還不完善，提取精度還不理想，對人工參與的要求仍然較高，大規(guī)模影像

3、處理尚難實(shí)現(xiàn)。
　　 針對目前面向?qū)ο筮b感識別方法中存在的問題，本文以SINCE2008為實(shí)驗(yàn)平臺，采用QuickBird遙感數(shù)據(jù)，進(jìn)行了一系列的實(shí)驗(yàn)，提出了耦合GA與SVM的目標(biāo)識別方法并進(jìn)行了精度驗(yàn)證。
　　 本文所作的工作如下：
　　 (1)在SINCE2008平臺中，對覆蓋武漢城區(qū)的QuickBird遙感影像數(shù)據(jù)采用多種影像融合和影像增強(qiáng)的方法進(jìn)行預(yù)處理，并利用分割結(jié)果選取最佳預(yù)處理方法。
　　

4、(2)選取兩組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，使用均值漂移的分割方法，通過實(shí)驗(yàn)選擇最優(yōu)分割尺度和分割參數(shù)。
　　 (3)總結(jié)建筑物在高空間分辨率遙感影像中所表現(xiàn)出的光譜、紋理、形狀、拓?fù)涞忍卣?，并針對這些特征為建筑物識別制定類方案。
　　 (4)總結(jié)了目前建筑物識別中常用的特征優(yōu)化和分類方法，改進(jìn)了傳統(tǒng)的遺傳算法，提出了耦合GA與SVM的基元目標(biāo)識別方法，進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證并與傳統(tǒng)的特征優(yōu)化和分類方法的識別結(jié)果做了對比，證明該方法能夠獲得較高的識