遥感图像处理在城市绿地提取中的应用研究

发布时间：2020-10-12 19:59

　　 城市绿地是指在一座城市中被绿色植被或自然景观所覆盖的区域,起着净化城市空气、改善城市水体、调节城市湿度、美化城市环境的作用。而地面的表现形态越来越复杂多样,对于城市规划中大量数据的统计、处理及分析带来了更大的挑战。论文以遥感图像为对象,以城市绿地提取为目标进行深入研究,以更快、更准、更细地获得城市区域中地面的覆盖类型、结构和面积,为城市的监测与建设提供更可靠的数据资源。研究以模糊聚类为主要技术手段,针对高分辨率遥感图像噪声多、数据量大和处理速度慢的问题,对获取的遥感图像进行颜色空间转换和分块处理。并设计一种基于EM和KFCM混合聚类的算法应用于城市绿地遥感图像分割处理中。对EM算法的初始聚类中心引入惯性权重,促进全局搜索避免陷入局部极小值,将邻域信息引入到核模糊聚类中来提高抑制噪声能力。通过对ICA、PCA、KPCA以及KICA变化检测算法的比较,选择KICA变化检测方法将其改进用于城市绿地信息变化检测中,对含有变化分量的信息进行EM-KFCM聚类处理来提高检测精度。最后利用迭代次数、图像分割定量实验准则和数据选择度量准对基于EM和KFCM混合聚类算法的速度、精度进行评价,选择像素级评价方法对ICA、KPCA、PCA及改进的KICA变化检测算法进行对比分析。以陕西南部的汉中市为研究区域,利用运—8和运—8C航拍遥感数据,对此区域的城市绿地进行系统地分析、提取和检测。实验结果表明论文提出的方法能够准确地提取出绿地信息、检测出绿地变化情况,提高抑制噪声的能力,增强算法的收敛速度,具有一定的使用价值。
【学位单位】：西安建筑科技大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TU985.12;TP751
【部分图文】：

义：)p(x,y) ，此式子要求图像中的每个像素一个子区域jp 的像素相互之间为连通状态；pxyjiiji (,) ,对于 ,, ；此式子说明每一个区域中像素的差异要最小，变化不大。过地面物体的光谱信息和空间信息来表示不度的大小，空间信息反映空间中的变化情况模式，把该类别中的像元叫做样本，一个像一个点，具有同种特性的地物就会聚集形成2.1 所示。

步骤 2：计算隶属度矩阵: cmmjkjkitikdxvdxvu1()(1)2(1)2(,)(,)（2-6）步骤 3：更新聚类中心: NkmtikNkmtiktiuuxvk1(1)1（2-7）步骤 4：更新后对最大迭代次数T 进行设定，并判别是否达到迭代条件 1 (t)itiv v，当达到条件时迭代停止，否则令 t t 1，返回到步骤 2 计算隶属度并更新聚类中心。

西安建筑科技大学硕士学位论文色模型，从提出到现在已有好几种形式见的空间模型。根据人眼识别颜色的能力提出的，所们生活中所见的大部分颜色都可以通和蓝色（B）之间进行组合。R、G、以及饱和度之间关系密切很难分开，再多，在科学研究中不经常使用，也不适化必将会引起三个量都变化。但模型在设备的模型，尤其是在彩色扫描仪、彩机等领域广泛运用。
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本文编号：2838206