基于藍(lán)噪聲理論的遙感圖像森林植被紋理研究.pdf

1、分類號：密級：學(xué)校代碼：學(xué)號：連宰師耗犬學(xué)10165201111239碩士學(xué)位論文⑨基于藍(lán)噪聲理論的遙感圖像森林植被紋理研究作者姓名：學(xué)科、專業(yè)：研究方向：導(dǎo)師姓名：楊槧計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)圖像處理劉小丹教授2O14年6月遼寧師范大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要近年來，隨著高分辨率遙感技術(shù)的迅速發(fā)展，高分辨率遙感影像可以針對面實(shí)體及其空間位置信息進(jìn)行較好的觀察。植被是指覆蓋地表的所有植物群落的總稱，與土壤、氣候、地形及水狀況等自然環(huán)境要素密切相關(guān)。植被是

2、生態(tài)環(huán)境的最佳反應(yīng)區(qū)域之一，也是生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分，它在生態(tài)系統(tǒng)中一個非常重要的角色?？焖贉?zhǔn)確地獲取植被信息，先后對于城市建設(shè)和綠地規(guī)劃等方面都具有重要意義。但植被結(jié)構(gòu)復(fù)雜，種類繁多，具有多尺度集聚以及空間分布的破碎性特征，因此一個好的描述特定尺度像素的森林植被特征的分類方法才可以獲得較為合理的分類結(jié)果。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，選擇一個合適的尺度來識別遙感圖像植被信息是整個算法的基礎(chǔ)。在開始階段，一種基于藍(lán)噪聲特征理論的遙感圖像森林植被紋

3、理的測量方法被用于對遙感圖像森林植被進(jìn)行尺度提取，與傳統(tǒng)的方法相比減少了算法的時間復(fù)雜度。最優(yōu)尺度的提取在整個研究中是非常重要的，因?yàn)樽顑?yōu)的分割比例決定了森林植被的大小和信息提取的精度。要使分割后的多邊形能將原遙感圖像森林植被邊界顯示清楚，既不能太破碎，也不能太模糊。隨著研究的深入，基于組合各類紋理特征的提取方法的紋理模型被不斷提出，但大多數(shù)模型由于方法組合的復(fù)雜度高、時間代價過大，而不得不在紋理表達(dá)確切度上降低要求。缺少簡潔且確切的結(jié)

4、構(gòu)元尺度來表達(dá)模型實(shí)現(xiàn)森林植被分割，是目前的主要問題。本文提出了一種基于藍(lán)噪聲理論支持下建立一種快速探測森林植被紋理尺度的方法。經(jīng)過紋理尺度探測對區(qū)域圖像選擇并縮小持續(xù)探測藍(lán)噪聲特征，利用探測到的藍(lán)噪聲特征及該尺度確定結(jié)構(gòu)元素的尺度，利用得到的結(jié)構(gòu)元素進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波處理實(shí)現(xiàn)遙感圖像森林植被區(qū)域的分割。根據(jù)分析得到的森林植被的特定結(jié)構(gòu)元素，然后對遙感圖像進(jìn)行擊中或擊不中變換處理，使用探測得到的尺度所設(shè)計(jì)的結(jié)構(gòu)元對森林植被進(jìn)行分割提取。進(jìn)一