基于视觉特征的高分辨率光学遥感影像目标识别与提取技术研究-中国博士学位论文全文数据库

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基于视觉特征的高分辨率光学遥感影像目标识别与提取技术研究

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【英文题名】	Study on Automatic Recognition of High Resolution Optic Remotely Sensed Images Based on Visual Features
【副题名】	以水体、阴影和植被为例
【作者】	柳稼航;
【导师】	李德仁; 方涛;
【学位授予单位】	上海交通大学;
【学科专业名称】	模式识别与智能系统
【学位年度】	2011
【论文级别】	博士
【网络出版投稿人】	上海交通大学
【网络出版投稿时间】	2011-11-12
【基金】	国家重点基础研究发展计划;
【关键词】	遥感影像自动解译; 遥感信息提取; 图像解译策略; 视觉识别; 阴影检测; 水体提取; 植被提取; 城市绿地; 高分辨率遥感; 感知机神经网络; 图像识别; 图像处理; 图像分割;
【英文关键词】	remotely sensed image interpretion; remotely sensed information extraction; strategy of image interpretation; visual recognition; shadow detection; water body extraction; vegetation extraction; urban greenland; high resolution; PM; image recognition; image processing; image segmentation;
【中文摘要】	遥感科学与技术是上个世纪60年代发展起来的空间对地观测技术,经过半个多世纪的发展,遥感已成为空间信息获取的主要手段,在地学及其相关各领域得到了广泛地应用。随着高空间分辨率遥感的发展及天―空-地一体化遥感系统的形成,遥感不但已经在地学及其相关领域的应用更加深入,而且还突破传统的应用范围,进入到社会公共服务领域。这些变化,充分显示了高分辨率遥感的巨大应用潜力和市场需求。遥感是为了应用而产生和发展的,因此首先须要将空间信息从其载体――遥感影像中解译出来。长期以来,遥感影像主要依靠人工解译。这种解译方式直接利用了人脑的智慧和知识,解译结果一般具有很高的可靠性,但费时、费力,解译成本高,而且定量化的分析精度较差。影像分辨率的提高,直接导致遥感数据量的大幅度增加和地理空间信息需求的大幅增加。面对海量数据和不断增加的市场需求,仍然使用人工解译的方式显然是达不到应用要求,但自动解译技术还处于实验阶段,远未达到实用化的程度。在这样的背景下,深入开展遥感图像自动化、智能化解译的研究是非常必要的。遥感影像自动化、智能化解译,已经成为了遥感科学与技术领域研究的前沿和热点。这也是本文研究所关注的问题。鉴于遥感影像的种类较多,...
【英文摘要】	Remote sensing developed since 1960s is one of the most popular space-based Earth Observation techniques. After over 50 years’development, remote sensing has been a main method for spatial information acquiration and widely used in geology and relative fields. With the improvement in resolution and the intergrated system of space-aerial-ground based remote sensing comeing into being, remote sensing is not only used in traditional fileds, but developes into common service filed of our society. All these chan...
【更新日期】	2011-12-23

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