《面向对象技术在城市建筑物提取中的应用研究》由会员分享，可在线阅读，更多相关《面向对象技术在城市建筑物提取中的应用研究（56页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、西安科技大学 硕士学位论文 面向对象技术在城市建筑物提取中的应用研究 姓名：郝兰朋 申请学位级别：硕士 专业：摄影测量与遥感 指导教师：贾建华 2011 论文题目：面向对象技术在城市建筑物提取中的应用研究 专 业：摄影测量与遥感 硕 士 生：郝兰朋 (签名) 指导教师：贾建华 (签名) 摘 要 随着空间技术的不断发展， 空间遥感活动中所使用的遥感器的工作波段得到了充分 扩展，空间分辨率也在迅速的提高，同时遥感影像的数据量也在成几何倍数地增加。高 空间分辨率的遥感影像开始广泛应用于测绘、农业、林业、城市规划、国土资源管理、 地质矿产勘察、军事等各个领域。然而，与此相对应的遥感影像处理和信息提取技
2、术的 发展却相对缓慢，基于影像像元的光谱信息的图像分类已经发展了很多年，虽然取得了 一定的进步，但解译效果仍不够理想，严重制约了高分辨率遥感影像的大规模应用。 面向对象的遥感信息提取技术是最近几年才发展起来的遥感图像解译新方法， 与以 往采用面向图像基元的图像解译不同，它是以影像中的像素集合为分析对象，通过对各 对象的特征分析进行信息提取。本文以建筑物信息提取为目标，着重研究面向对象方法 在提取城市建筑物目标中的应用，并与传统的基于像元的光谱特征提取的结果比较，寻 找更为理想的建筑物信息提取方法。本文主要研究内容为： (1)简单介绍了遥感影像预处理的流程， 针对本论文实验数据详细描述了遥感影像
3、融 合的理论基础和几种常用的基本算法， 利用 Gram-Schmidt 融合方法对 QuickBird 遥感影 像的多光谱影像和全色光谱影像进行了融合。 (2)介绍了图像尺度分割的原理和几种常用的分割方法， 研究了在遥感图像多尺度分 割过程中分割参数的选择对分割结果的影响。 分析了建筑物目标在高空间分辨率遥感影 像中的基本特征，并建立了建筑物目标特征知识库，以及从分割图像中提取出建筑物的 两种方法。 (3)基于 ecoginition 软件利用面向对象方法从 QuickBird 影像中提取建筑物信息，并 与非监督分类方法提取的建筑物结果进行比较， 结果证明利用面向对象方法提取建筑物 信息具有更
4、多优点。 关 键 词：高空间分辨率；面向对象；多尺度分割；建筑物提取 研究类型：应用研究 Subject ：Applied Research of Extracting Buildings Imformation Based on Object-oriented Method Specialty ：Photogrammetry and Remote Sensing Name ：Hao Lanpeng (Signature) Instructor ：Jia Jianhua (Signature) ABSTRACT With the continuous development of space
5、technology, the bands of the remote sensors which are used in the work in space remote sensing activities have been fully expanded, the spatial resolution of remote sensing images is improved rapidly, while the amount of remote sensing image data is also increased into a geometric ratio. High spatia
6、l resolution remote sensing images have been widely used in surveying, agriculture, forestry, urban planning, land and resources management, geological and mining exploration, military and other fields. However, correspondingly, the remote sensing image processing and information extraction technolo
7、gy develop slowly in relatively. Image classification based on image spectral information has been developed for many years which has made some progress, but the effect of the interpretation is still not good enough. This restricted the wide application of high resolution remote sensing images sever
8、ely. Object-oriented remote sensing information extraction technology is developed only in recent years as a new method for remote sensing image interpretation. It is different from the past image interpretation based on image pixels, which is based on the object of pixels in the image, then extract
9、 information by the Characteristics of each object. In this paper, I will extract building informationion from QuickBird image, the study point is the application of the object-oriented method which is used in urban building imformation extraction in the target, and then I compared it with results t
10、hose come from the traditiona imformation extraction based on image pixel. Finally the most appropriate method for building information extraction is selected. The main works of this article are as follows:(1) Introduced the process of remote sensing image preprocessing brieily. To the experimental
11、data of this paper, i described the theoretical basis of remote sensing image fusion and several commonly used algorithms in detail. Using the method of Gram-Schmidt, I fusioned the multi-spectral image and panchromatic spectral images of QuickBird images.(2) This paper introduces the principle of i
12、mage scale segmentation and several commonly used methods of image segmentation, and study the segmentation results which come from segmentation parameters in the process of remote sensing image multi-scale segmentation. This paper analysis the basic features of building target in the high spatial r
13、esolution remote sensing images and set up knowledge base of the building target features, and two methods to extract building imformation from the segmented images.(3) In ecoginition platform, extract buildings imformation from the QuickBird images based on Object-oriented method, then compare the
14、result with another result which comes from the method of unsupervised classification. The results prove that the object-oriented method of extracting building information has more advantages. Key words: High Spatial Resolution Object-oriented Multi-scale Segmentation Building Extraction Thesis : Ap
15、plication Research 1 绪论 1 1 绪论 1.1 选题背景与意义 随着城市建设的快速发展，遥感技术在城市规划行业中的应用越来越深入和广泛。 遥感技术在城市空间数据库的实时更新、城市动态监测、城市地形图绘制、城市的功能 区划分、城市用地评价、旧城改造问题分析、城市内部结构研究、指标概算、城市可达 性分析等方面具有非常广阔的应用前景1。 以“数字城市”为例， “数字城市”的建设与推广作为一项新兴理念已经在工作和 生活中给我们带来了极大的便利。其中，城市空间数据库的构建和更新是城市数字化的 关键问题，但仅靠传统的测绘方法无法满足其需求。高空间分辨率遥感影像（主要是航 空影像和卫星
16、影像）由于能够提供大面积实时观测并且能快速获取地面信息，具有时效 性强，信息客观、真实，数据的综合性与可比性好等优点，必然会成为城市空间数据的 最主要来源之一2。 遥感技术自 20 世纪 60 年代兴起以来，对地观测技术得到了空前发展，获得的遥感 影像数据的空间分辨率从 30 米、10 米、5 米已经发展到目前的 1 米以内，军事侦察卫 星传感器获取的影像空间分辨率甚至达到了厘米级， 遥感影像中所包含的信息更加丰富 和准确，从而可以通过遥感影像定位出城市建筑物或其它目标。然而，与日益发达的对 地观测技术以及日益迫切的遥感应用需求相对应的影像处理和信息提取技术的进展却 相对缓慢，特别是在目标地物信息表现丰富多样，能反映精细的地物空间结构和分布信 息的高空间分辨率遥感影像的处理方面，目前仍没有一套精确高效的地物目标识别方 法。 人工目视解译作为最普遍使用的地物判读方法， 既费时又费力， 且精确度难以
