基于地物波谱数据库的分类识别研究

基于地物波谱数据库的分类识别研究

2015-02-04 作者: giser 浏览: 3488 次

摘要: 阮建武 【摘要】:遥感技术是以电磁波辐射为表现形式,通过各种有效的手段来收集、处理、分析和提取所需要的特征,达到识别所研究对象的存在、状况和动态的目的。作为 一种采集地球数据及其变化信息的重要技术手段,遥感在许多国家的政府部门、科研单位和公司得到了广泛的应用...

阮建武

【摘要】:遥感技术是以电磁波辐射为表现形式,通过各种有效的手段来收集、处理、分析和提取所需要的特征,达到识别所研究对象的存在、状况和动态的目的。作为 一种采集地球数据及其变化信息的重要技术手段,遥感在许多国家的政府部门、科研单位和公司得到了广泛的应用。 现代遥感技术最重要的形式就是通过各种遥感器,收集地面 物体在某一电磁波辐射范围内所反映的图像,通过对获取图像的分析、研究,达到识别物体的目的。

可见,任何遥感图像都是地物电磁波谱特性的客观记录,遥感图像的分析解译 与应用处理过程,就是一个从记录电磁波谱辐射能量的图像反推地物目标属性类别及其时空分布变化的过程。因此,研究地球表面各种物体电磁波辐射特性是遥感技术的一项极重 要的基础,也是推动遥感技术发展必不可少的工作。 遥感科学应用中主要研究地物电磁波谱的反射、发射和微波特性,主要利用的波段包括0.36~2.5μm的反射光谱段 ,3~5μm的反射发射光谱段,8~14μm的发射光谱段和大于1cm的某些微波谱段。目前,遥感研究地物波谱的内容主要有:

①地物波谱测量与多光谱遥感最佳波段选择;

②遥感信息模型研究;

③热红外和微波波谱特性研究;④地物波谱特性的物理数学模式研究;⑤地物波谱在成像光谱数据处理中的应用。随着遥感技术定性向定量化方向的发展,数据源的波谱分辨率和空间分辨率的提高,如太空成像公司(Space Imaging)开发的IKONOS卫星带有高达1m空间 分辨率的全色波段,早期使用的多波段式低光谱分辨率的光谱仪已逐渐被具有高光谱分辨率的光谱仪所替代,而由此所引起的数据量日益庞大问题对地物光谱数据的收集、积累和 管理提出了更新、更高的要求。建立地物波谱数据库,运用先进的计算机技术来保存、管理和分析这些信息,一方面可以改进与提高对地物波谱信息的处理、分析能力与效率,加 强遥感基础理论的研究,另一方面为地物波谱数据在计算机图像处理、自动判读的应用研究工作提供有效手段,同时为遥感技术及其应用人员提供方便、快速的查询系统及灵活、多样的数据处理 WP=65 功能,促进遥感技术和应用研究的深入发展。 随着遥感应用的深入,遥感信息与地物相互作用的研究有了进一步发展,特别是成像光谱仪的应用 ,不仅显示了地物波谱特性研究的重要性,而且也推动了这一领域的研究。因为它可以获得图谱合一的信息,可以直接将地物波谱特性和遥感图像结合在一起,在图像分析和应用 方面都取得了很好的效果。

本论文在研究地物波谱数据特性基础上,采用Visual Basic 6.0设计并实现波谱数据库的编辑、查询、分析等功能,研究地物波谱 特征与遥感信息之间的关系,为识别地物提供理论依据。数据库的光谱分析处理方法主要有光谱特征提取、光谱匹配识别和光谱角度制图法。同时,以距离系数和夹角余弦作为匹 配识别的相似性度量参数,分别对非成像光谱数据和多光谱数据进行实例分类研究,其中,非成像光谱数据选用JHU、USGS和JPL波谱库中的部分数据以及满洲里地区野 外实测光谱数据;多光谱数据选用满洲里地区Landsat/TM遥感图像。另外,对TM数据进行分类研究时,由于原始遥感数据中包含的畸变信息是影响分类应用效果的重 要因素,因此必须采用适当的方法对图像进行预处理,消除或部分消除图像畸变信息,本文利用PCI 软件的ATCOR2模块对原始数据进行了大气校正。对非成像光谱数据和多光谱成像数据进行的匹配识别,取得了较好的效果,为进一步的信息提取提供了参考。

【关键词】:遥感 地物波谱 光谱特征 光谱匹配 数据库 信息提取

【学位授予单位】:吉林大学

【学位级别】:硕士

【学位授予年份】:2004

【分类号】:TP392

【目录】:

第一章 绪论6-11

第一节 论文选题6-7

第二节 研究现状7-9

第三节 研究路线与论文内容9-11

第二章 地物电磁波谱特性11-26

第一节 地物反射波谱特性11-16

第二节 地物发射波谱特性16-19

第三节 地物微波特性19-22

第四节 高光谱遥感概述22-24

第五节 地物波谱的时间效应与空间效应24-26

第三章 地物波谱研究与分析方法26-40

第一节 光谱信息获取26-28

第二节 地物波谱研究与分析方法28-31

第三节 高光谱数据分析处理技术31-40

第四章 波谱数据库功能设计与实现40-48

第一节 光谱数据规范化40-41

第二节 波谱数据库的功能设计41-42

第三节 波谱数据库的实现42-48

第五章 应用实例48-56

第一节 非成像光谱数据匹配识别48-51

第二节 多光谱数据分类识别51-56

结论与建议56-57

致谢57-58

参考文献58-64

摘要64-66

Abstract66-68

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