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遥感概论复习资料总结
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第二章遥感图像增强1,遥感图像增强,遥感图像,什么是遥感图像,遥感图像分类,遥感图像解译,遥感图像下载,遥感图像配准,遥感图像数据,半条命2 第二章,行尸走肉第二章
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第二章遥感图像增强1
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3秒自动关闭窗口基于纹理特征的遥感影像居民地提取技术研究--《解放军信息工程大学》2013年博士论文
基于纹理特征的遥感影像居民地提取技术研究
【摘要】：随着传感器技术、航空和航天平台技术、数据通信技术的发展，现代遥感技术已经进入一个能够动态、快速、准确、多手段获取多种对地观测数据的新阶段。从遥感影像中提取的空间信息已成为地理信息获取的重要途径，并广泛应用于国民经济建设以及军事测绘保障。本文重点研究了基于纹理的遥感影像居民地提取算法，其核心是居民地纹理方向的检测以及在此基础上的特征提取等相关技术。
本文的主要内容和创新点如下：
1.介绍了遥感影像理解的概念、意义和难点，总结了地物提取的基本方法、研究现状和发展方向，分析了居民地提取的重点和难点，明确了本文的研究范围和基本思路。
2.剖析了居民地、植被、水域等典型地物在遥感影像上的表现形式，定性的描述了其影像的纹理特征，给出了纹理新的定义；总结了不同纹理测度表达和距离量测的方法，设计了基于纹理特征的提取流程。
3.详细分析了频谱分析、Gabor变换、共生矩阵、多尺度自卷积、Tamura纹理的原理和方法，依据居民地纹理的主方向，设计了特征构建方案和提取策略。
4.提出了基于频谱分析的居民地提取方法、基于纹理方向Gabor变换的居民地提取方法。频谱分析方法以低频信息、主方向高频信息在空间影像中的贡献赋以不同的权值，构建区分度好、相关程度低的特征向量；纹理方向Gabor变换方法以纹理的2个主方向和相应的中心频率设计滤波器，将特征向量由40维降低至2维，解决了滤波器组计算量过大的瓶颈问题，同时增强了特征的聚焦分析能力。
5.提出了基于居民地纹理方向灰度共生矩阵的构造方法、改进了多尺度共生矩阵的构造方法。纹理方向灰度共生矩阵方法依据纹理的2个主方向确定共生矩阵的方向，同时，依据像元对的方向，将滑动窗口由常规的正方形更改为矩形，改善了特征描述的针对性和有效性；多尺度共生矩阵方法将纹理第一主方向旋转至水平方向并进行非下采样小波变换，在不同尺度的低频、0o方向高频和90o方向高频分别构造相应的共生矩阵。结合特征的物理意义和相关性分析，保留冗余度小、相关程度低的测度用于居民地的提取。
6.提出了基于Tamura对比度和MSA直方图的居民地提取方法。比较分析了MSA直方图特征并将其应用于遥感影像居民地提取，该特征具有仿射不变特性，但对噪声敏感，针对该问题，引入Tamura对比度测度，提升了算法的抗噪性和精准度。
7.针对算法的改进和创新进行了相关实验和精度评估，同时与未改进算法的提取结果进行了比较，验证了算法改进和创新的有效性。
【关键词】：
【学位授予单位】：解放军信息工程大学【学位级别】：博士【学位授予年份】：2013【分类号】：TP751【目录】：
摘要5-6Abstract6-10第一章 绪论10-24 1.1 引言10 1.2 研究背景10-21
1.2.1 对地观测技术进展10-12
1.2.2 遥感影像解译方法12-17
1.2.3 遥感影像解译现状17-18
1.2.4 典型地物信息提取现状18-21 1.3 论文研究目的和意义21-22 1.4 论文研究内容及结构22-24
1.4.1 研究内容22-23
1.4.2 论文结构23-24第二章 基于纹理特征的地物提取理论与方法24-51 2.1 纹理的定义与机理24-27
2.1.1 纹理的定义24-26
2.1.2 纹理的视觉特性26-27 2.2 纹理的研究内容27-29 2.3 纹理特征提取29-39
2.3.1 发展与现状30-31
2.3.2 提取方法分类31-38
2.3.3 瓶颈与趋势38-39 2.4 特征相似性测度39-42
2.4.1 相似系数39-40
2.4.2 距离测度40-42 2.5 典型地物纹理特征分析42-46
2.5.1 居民地43-44
2.5.2 水域44
2.5.3 植被44-45
2.5.4 居民地与其他地物差异性分析45-46 2.6 基于纹理特征的居民地提取方法46-50
2.6.1 地物提取的基本流程46-48
2.6.2 实验数据与说明48-50 2.7 本章小结50-51第三章 基于纹理频域特征的居民地提取51-75 3.1 基于傅里叶变换的居民地提取51-63
3.1.1 基本理论51-52
3.1.2 纹理频域的幅度与方向性分析52-56
3.1.3 基于傅里叶变换的居民地提取56-63 3.2 基于 Gabor 变换的居民地提取63-73
3.2.1 基本理论63-64
3.2.2 基于纹理方向的滤波器设计64-66
3.2.3 基于纹理方向 Gabor 变换的居民地提取66-73 3.3 本章小结73-75第四章 基于纹理统计特征的居民地提取75-98 4.1 基于共生矩阵的居民地提取75-88
4.1.1 基本理论75
4.1.2 特征提取75-78
4.1.3 基于纹理方向灰度共生矩阵的居民地提取78-88 4.2 基于多尺度共生矩阵的居民地提取88-96
4.2.1 非下采样小波变换89-90
4.2.2 特征选择90-91
4.2.3 特征分析与选择91-92
4.2.4 基于多尺度共生矩阵的居民地提取92-96 4.3 本章小结96-98第五章 基于 Tamura 纹理与 MSA 直方图的居民地提取98-117 5.1 基于多尺度仿射不变特征的居民地提取98-105
5.1.1 基本理论98-101
5.1.2 特征提取101-104
5.1.3 基于多尺度仿射不变特征的居民地提取104-105 5.2 Tamura 纹理测度105-108 5.3 基于 Tamura 纹理与 MSA 直方图的居民地提取108-116 5.4 本章小结116-117第六章 总结与展望117-119致谢119-120参考文献120-131作者简历131
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京公网安备75号资源遥感实验 -
　　作　者：霖，陈建国，，徐元进　编出 版 社：中国地质大学出版社
　　出版时间：
　　版　次：1
　　页　数：80
　　字　数：141000
　　印刷时间：
　　开　本：16开
　　纸　张：胶版纸
　　印　次：1
　　I S B N：4
　　包　装：平装
资源遥感实验 -
　　资源遥感实验》旨在巩固遥感理论知识，培养学生应用现代遥感技术解决矿产资源勘查、土地规划利用等实际问题的能力和实践创新能力。
　　《资源遥感实验》要求学生从较容易掌握的ER Mappcr软件入手，通过反复训练达到对其他遥感软件触类旁通的效果；从了解较常用的遥感影像数据的特征入手，逐步掌握遥感数据的处理（遥感影像合成、图像几何校正、数字增强、滤波变换、公式计算、数据融合、图像分类、和三维显示等）、分析和综合解译的各项技能；从认知性、操作性实验入手，逐步培养实验动手能力，解决实际问题的能力和研究创新能力。在后阶段还特意安排了一次课程设计，需要结合专业实际，综合运用前阶段所学各种技能，并开展专题性研究。
资源遥感实验 -
　　实验一　遥感影像数据与遥感软件
　　实验二　遥感数据读入与几何校正
　　实验三　数字增强与滤波变换
　　实验四 公式变换与数据融合
　　实验五 图像镶嵌与地理关联
　　实验六 图像分类、三维显示与制图
　　实验七　地质综合解译
　　附录一　ER Mapper工具条介绍
　　附录二 地质综合解译内容与标志
　　Ⅰ 岩性识别
　　Ⅱ 构造解译
　　Ⅲ　遥感
　　附录三 全国Landsat-7卫星轨道覆盖图
　　参考文献
资源遥感实验 -
在线试读部分章节
　　实验三　数字增强与滤波变换
　　Ⅰ 实验目的
　　（1）学习通过改变图像的颜色、亮度和对比度来改进其视觉效果；
　　（2）学习使用空间滤波器进行图像增强，突出特定地物；
　　（3）初步掌握遥感地质的方法。
　　Ⅱ 背景知识与实验原理
　　一、重要概念
　　空间频率（Spatial frequency）：图像中单位距离内像素值的变化程度。
　　低频区：图像中空间频率较小或变化较均匀的地区，如水域。
　　高频区：图像中空间频率较大或变化剧烈的地区，如具有密集道路分布的城市区。
　　二、常用滤波器
　　（1）低通滤波器（Low pass filter）：或称平滑滤波器、平器，其用处是保留低频区，滤掉高频噪声。如距离长、规模大的断裂及蚀变带等形迹具长波特征，其空间频率低，通过低通滤波便可增强其地表形迹。
　　（2）高通滤波器（High pass fiiter）：或称锐化滤波器（Sharpening filter），保留高频细节，突出道路、水陆边界等地物，一般不影响低频区。如几十到几百米长的线性体、节理、裂隙及断裂，具短波特征，其空间频率高，通过高通滤波便可增强其地表形迹。
　　（3）边缘检测滤波器（Edge detecting filter）：用于突出地物边界，与高通滤波的区别是影响低频区。
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