阐释遥感基于RS和GIS地物识别技术与实现网

论文导读：像的漫游定位40-414.4遥感图像处理技术的实现41-434.4.1图像增强41-424.4.2图像平滑42-434.4.3图像锐化434.5遥感图像分类技术的实现43-534.5.1最大似然法算法与实现44-474.5.2ISODATA法算法与实现47-524.5.3遥感分类后的地物识别524.5.4遥感数字图像分类12下一页
摘要：遥感(RS)影像承载着丰富的信息量，如何识别遥感影像中的地物信息是当今遥感领域的探讨热点。遥感影像分类是指将影像中的像元进行相似度归类，论述依据可从追寻到统计方式识别技术。常用的遥感影像分类识别技术有监督分类和非监督分类：监督分类法需要先选取地物类型和样本数，在确认分类的状况下使用分类器将未分类的像元归属到已定义的类别中；非监督分类法使用相关算法直接根据像元光谱或纹理信息的特点差别将遥感影像分类，对于分类后的影像可从通过目视解译、实地勘探、野外调查等模式确定每一类地物的地理含义来达到地物分类识别的目的。使用遥感影像的光谱或纹理信息结合人工判读的模式去识别遥感影像中的地物会有一定的误差：一是遥感影像上“同物异谱”和“异谱同物”的有着；二是人为主观因素的干扰。由此使用地理信息体系(GIS)提供的属性数据去识别遥感影像中的地物是一种客观的实现模式。本论文对遥感影像的地物识别这一课题的探讨重点和新见解有从下三方面：(1)基于遥感影像分类的地物识别本论文选择了最大似然法和ISODATA算法实现遥感影像的分类识别，前者是一种有别于传统的从光谱距离作为分类器的监督分类算法，从概率统计知识建立分类函数集，将待分类的像元分到归属概率最大的已知类别中，以而达到分类识别的目的；后者是通过动态聚类历程实现遥感影像的分类，结合人工判读等模式定义各个类别的地理含义，该算法优于传统的K均值算法。(2)基于GIS辅助的遥感影像识别使用GIS辅助遥感影像进行地物识别的前提是将GIS数据与遥感影像进行配准，通过GIS提供的属性数据识别遥感影像上的地物，主要是使用GIS的属性特点查询和空间定位查询这两种模式。(3)基于IDL语言的体系开发从遥感影像和GIS空间数据为探讨对象，从数字图像处理技术、遥感影像分类技术、GIS与遥感的配准技术为论述依据，从软件开发思想为指导，基于IDL7.3的开发平台实现地物识别体系。关键词：遥感影像论文GIS论文识别论文分类技术论文配准技术论文
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ABSTRACT5-9
第一章 引言9-17

1.1 课题探讨背景9-10

1.2 课题探讨目的和作用10-11

1.3 国内外探讨近况11-15

1.3.1 GIS 技术极为探讨近况11-12

1.3.2 遥感技术极为探讨近况12-13

1.3.3 遥感影像识别解译的探讨近况13-15

1.4 课题特色15

1.5 本论文组织结构15-17

第二章 地物识别体系的需求分析17-24

2.1 体系概述17

2.2 体系功能需求分析17-19

2.3 数据模型需求分析19-20

2.3.1 栅格文件19

2.3.2 矢量文件19-20

2.4 关键技术需求分析20-23

2.4.1 基于遥感分类的地物识别20-22

2.4.2 基于 GIS 辅助下的地物识别22-23

2.5 本章小结23-24

第三章 地物识别体系的总体设计24-33

3.1 体系设计目标24-25

3.2 体系的架构设计25-26

3.3 模块功能设计26-30

3.1 数据管理模块26-27

3.2 图像处理模块27-28

3.3 分类识别模块28-29

3.4 配准识别模块29-30

3.4 体系接口设计30-31

3.5 体系开发环境31-32

3.5.1 开发语言31-32

3.5.2 环境配置32

3.6 本章小结32-33

第四章 地物识别体系的详细设计与实现33-62

4.1 交互界面与虚拟图形架构33-35

4.2 数据的输入与输出35-39

4.

2.1 通用图像格式35-36

4.

2.2 Shapefile 文件格式36-39

4.3 遥感图像浏览技术的实现39-41
4.

3.1 影像的缩放39-40

4.

3.2 影像的漫游定位40-41

4.4 遥感图像处理技术的实现41-43

4.1 图像增强41-42

4.2 图像平滑42-43

4.3 图像锐化43

4.5 遥感图像分类技术的实现43-53

4.5.1 最大似然法算法与实现44-47

4.5.2 ISODATA 法算法与实现47-52

4.5.3 遥感分类后的地物识别52

4.5.4 遥感数字图像分类论文导读：4.6.1空间坐标变化54-564.6.2图像重采样56-594.6.3GIS辅助下的地物识别59-614.7本章小结61-62第五章地物识别体系的测试62-725.1体系测试环境625.2分类精度分析62-665.2.1分类精度评价标准62-635.2.2分类精度测试63-655.2.3分类精度总结65-665.3配准误差分析66-695.

3.1配准误差评价标准66-675.2配准结果67-6

识别总结52-53

4.6 GIS 与遥感影像配准的实现53-61

4.6.1 空间坐标变化54-56

4.6.2 图像重采样56-59

4.6.3 GIS 辅助下的地物识别59-61

4.7 本章小结61-62

第五章 地物识别体系的测试62-72

5.1 体系测试环境62

5.2 分类精度分析62-66

5.

2.1 分类精度评价标准62-63

5.

2.2 分类精度测试63-65

5.

2.3 分类精度总结65-66

5.3 配准误差分析66-69
5.

3.1 配准误差评价标准66-67

5.

3.2 配准结果67-68

5.

3.3 配准误差总结68-69

5.4 图像处理技术效果分析69-71
5.

4.1 图像增强69

5.

4.2 图像平滑69-70

5.

4.3 图像锐化70-71

5.5 本章小结71-72
第六章 总结与展望72-74

6.1 工作总结72-73

6.2 未来展望73-74

致谢74-75
参考文献75-78