基于高分辨率遥感数据的矿区房屋信息提取方法研究

论文摘要

高分辨率遥感图像一般指的是图像的空间分辨率在10m以内的航天、航空遥感图像数据。高空间分辨率图像具有丰富的细致的纹理特征,如何进行地物快速提取,是目前急待解决的问题。房屋信息提取技术是高分辨率遥感应用的难点、热点之一。该技术对房屋信息进行统计、村庄搬迁评估及压煤状况进行研究是非常重要的,为村庄搬迁、统计、评估提供重要的数据依据。本文以河南某矿区为例,对其进行了房屋信息提取方法探讨。本文的主要研究工作是：结合高分辨率影像丰富的空间纹理信息,采用不同的方法对房屋信息进行提取,包括,1、图像分割技术,该方法比较简单易行,但提取的房屋信息不准确；2、VB.net与MATLAB相结合,结合数学形态学等相关算法进行了房屋信息的提取；把VB.net与MATLAB相结合是把VB的可视化和MATLAB强大的数据处理技术相结合来实现最优处理。该方法自动化程度与可视化程度较高；3、面向对象的特征提取技术,该方法可视化程度以及提取的精度较高；4、对房屋高度信息进行了初步的提取；根据太阳高度角以及房屋的阴影来计算房屋的高度信息。并考虑到地形起伏的影响,对研究区域利用DEM数据进行了地形分析,最后确定阴影长度,进而利用太阳高度角计算房屋高度。经实地验证,精度评价结果表明,房屋轮廓信息提取精度为：从数量上及面积上说精度在80%以上,总的错分比率较低。房屋高度信息提取精度在85%以上,研究方法是有效的。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 选题依据和立论背景
• 1.2 课题研究目的、理论意义和实际应用价值
• 1.3 国内外研究现状、发展动态
• 1.4 本文主要研究内容
• 1.5 本章小结
• 2 房屋信息提取方法及原理
• 2.1 图像分割
• 2.2 多种算法处理与VB.net及Matlab结合
• 2.3 面向对象特征提取方法
• 2.4 房屋高度信息的提取
• 2.5 本章小结
• 3 图像预处理
• 3.1 数据源
• 3.2 几何校正
• 3.3 图像裁切
• 3.4 直方图均衡化
• 3.5 本章小结
• 4 房屋信息提取方法实现与比较
• 4.1 图像分割算法
• 4.2 多种算法处理与VB.net及Matlab结合的实现
• 4.3 ENVI面向对象特征提取
• 4.4 房屋高度信息的提取
• 4.5 本章小结
• 5 结果比较与验证及评价
• 5.1 结果比较与评价
• 5.2 本章小结
• 6 总结与展望
• 致谢
• 参考文献
• 攻读硕士期间主要成果
• 附录