导读:本文包含了面向对象图像分析论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:水体提取,高分辨率遥感,面向对象图像分析,矢量数据
面向对象图像分析论文文献综述
孙艳霞[1]（2016）在《基于矢量约束与面向对象图像分析的高分辨率遥感水体信息提取技术研究》一文中研究指出我国水体污染问题日益严重,利用遥感手段及时、准确地了解水体分布、污染状况和时空变化情况,对于水资源保护具有十分重要的意义。而利用遥感手段监测水体污染状况,需要将高空间分辨率遥感影像上的水体信息自动提取与水质指标定量反演技术紧密集成,方能实现对水体与水质时空变化的动态监测。本文面向高空间分辨率遥感水体监测的应用需求,对高空间分辨率遥感影像上的水体信息自动提取技术进行了研究,主要工作包括:(1)设计实现了面向对象的水体提取方法。方法首先采用基于硬边界约束与两阶段合并的遥感图像分割方法对影像进行分割,获取影像的面状分割基元,然后利用分割基元的光谱特征、形状特征建立水体提取规则集,提取影像中的水体信息。实验表明,相较于基于像素的水体提取,该方法能有效解决“椒盐噪声”问题,并在一定程度上提高水体提取的精度。但方法依旧存在细小水体不能有效提取,建筑物、阴影误提为水体等问题。(2)提出基于矢量约束与面向对象图像分析的水体提取方法。方法首先对已有矢量数据与遥感影像进行配准,然后对影像进行分割,获取分割基元,再对矢量数据与基元进行空间迭合,建立两者之间的空间关系、属性关联关系。在此基础上,利用水体矢量数据与分割基元间的空间、属性关系以及分割基元的光谱特征、形状特征,建立一系列知识规则提取水体。实验证明,该方法有效地解决了水体矢量数据与遥感影像间的时相差异、配准偏差等问题,能够准确地提取影像上的细小水体且抑制建筑物、阴影等,提高了水体提取精度。(3)设计实现了水体信息遥感动态监测原型系统。采用分割-水提取-水质指标反演的主要流程,开发了包括图像预处理、水体产品信息提取、查询统计、制图等功能模块。系统集成了多种水质反演指标和水质评价模型,实现了水体自动提取和污染物指标定量反演以及水质综合评价的一体化。在系统实现中,针对遥感图像多时相、大图像的处理需求,设计了水体提取和水质指标等产品的批生产模式,提高了图像处理、水专题信息提取与定量指标产品生产的效率。这为软件系统的工程化应用打下坚实基础。(本文来源于《南京师范大学》期刊2016-05-19）
鞠明明,汪闽,张东,谢伟军,崔丹丹[2]（2013）在《基于面向对象图像分析技术的围填海用海工程遥感监测》一文中研究指出针对江苏省海岸带海域使用情况的监测需求,提出了基于面向对象图像分析技术的围填海用海工程遥感监测的技术方法,开发了相应的软件系统,以之实现了用海工程土地利用的自动分类、专题地物提取,以及工程进展的变化检测等功能。所提出的技术的可行性与实用性在实际业务中得到了检验,从而为围填海工程等海域使用监测提供了新颖可行的解决方案。(本文来源于《海洋通报》期刊2013年06期）
鞠明明[3]（2013）在《基于面向对象图像分析的围填海工程遥感信息提取技术研究》一文中研究指出近年来,我国沿海地区掀起了发展海洋经济的新高潮。围填海是近岸海域的热点用海方式。围填海在给人类带来经济效益和社会效益的同时,也对近海的生态环境产生了极大的负面影响。采取科学的技术手段进行海岸带调查才能为监管部门提供有力的科学依据。遥感技术被引入到海域使用调查中,以其快速、准确、大范围对地观测能力等成为海域调查的有力手段。另一方面,遥感技术也在不断的进步,遥感成像能力增强,在光谱分辨率、空间分辨率、时间分辨率、辐射分辨率等方面得到提高。高分辨率遥感影像包含了丰富的空间结构和地理特征信息,同时也存在着严重的光谱混淆、噪声干扰等现象。传统基于像元的方法不足以处理高分辨率遥感影像中噪声增多、光谱混淆等问题。面向对象图像分析方法,通过将图像分割,获取特征基元,利用提取到的基元的光谱特征、形状特征和空间关系等,能更好地完成地物的提取与分类。本文基于面向对象图像分析的思路,采取分级分类的方法对高分辨率遥感影像中围填海工程区域的地物进行了分类和提取。论文的主要工作包括：(1)结合海岸带的地物特点,针对围填海工程目标地物所处的地理环境,建立一套面向该区域的分类体系。依据所建立的分类体系,设计了应用于围填海工程区域地物分类的分级分类流程：第一级分类是以地物光谱特征为主导的监督分类,将遥感图像地物划分为水体、建设用地、滩涂、植被和未分类用地等类型；第二级分类是在一级分类基础上,根据地物的基元特征建立知识规则,提取专题地物养殖水域和堤坝,也就是将水体细分类为海域、养殖水域和其他内陆水体；将建设用地细分类为堤坝和其他建设用地。(2)在二级分类的堤坝提取中,设计了线-面基元结合的技术方法,具有较高的提取精度。其过程是：以一级分类的结果中的建设用地为父类约束,首先利用知识规则(组合光谱特征、形状特征和空间关系等)对堤坝进行初步提取；对初步提取的堤坝以主方向和宽度为约束条件向邻接的图斑扩展,以避免灰度近似滩涂的堤坝被错分为滩涂；以已经提取到的堤坝图斑为搜索源头,沿图像边缘在建设用地类别中搜索新的堤坝图斑以完整提取堤坝。实验表明,方法提取的堤坝较为完整连续,准确率较高。(本文来源于《南京师范大学》期刊2013-05-10）
刘悦[4]（2011）在《面向对象图像分析方法的QuickBird卫星遥感影像的信息提取研究》一文中研究指出本论文是提交给昆明理工大学理学院物理电子学专业的硕士研究生学位论文。论文研究的主要目的在于系统地阐述面向对象的图像分析(Object-based Image Analysis, OBIA)方法对高分辨率QuickBird (QB)卫星遥感影像进行地物信息提取的技术,并在实验中的分割和分类等环节和理论阐述中做了一些技术集成和创新工作。本方法的研究实验借助于商业软件eCognition Developer 8平台,应用该方法得出的高精度分类结果可用于后续大规模工程应用的参考。同时,该方法针对于昆明滇池周边地区典型地物的信息提取,对城市规划、滇池生态保护和污染治理等方面研究工作问题具有重要生态意义。实验的技术路线中,首先利用同质性构成的尺度参数,对整景影像(Scene)进行多分辨率分割(Multi-resolution Segmentation, MRS),为后续搭建类层次网络(Hierarchy Network, NH)结构提供先决条件。实验中嵌入Estimate Scale Parameter(ESP)模块对MRS分割尺度的选择提供了一定的依据,并根据实验体会阐述了OBIA中容易被混淆的叁种“层”概念的定义。再对不同地物的类(Class)进行特征空间(Feature Space, FS)的构建。最后利用知识库系统(Knowledge Base System, KBS)和决策树(Decision Tree, DT)方法完成半自动化的信息提取全过程。其中,一方面利用五波段：蓝、绿、红、近红外、全色[Blue, Green, Red, Near Infrared Red (NIR), Panchromatic (PAN)]的单一光谱信息(Spectral Information, SI)进行提取和对复杂的遥感图像信息起到增强作用的代数运算[如：归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)]。另一方面,利用基于二阶统计学(Second Order Statistical Texture Algorithm, SOSTA)的灰度共生矩阵法[Grey-Level Co-occurrence Matrix, GLCM]的纹理信息(Texture Information, TI)分析方法：对比度、同质性、相关性、能量、熵、不相似度等(Contrast, Homogeneity, Correlation, Energy, Entropy, Dissimilarity etc.)。同时,对部分地物的特征空间中加入几何特征(Geometry Feature, GF)等用于丰富类特征空间,并借助模拟人脑思维的语境(Contextual)、语义(Semantic)关系进行修饰等二次分类的优化。通过灵活运用光谱信息、纹理信息、几何特征、语义和语境关系相结合的方法对复杂地物进行了特征提取和分类。实验中对基于模糊逻辑(Fuzzy Logic, FL)的隶属度函数(Membership Function, MF)给出了详细阐述,并提出在OBIA的图像分析中利用人工随即选取相应类的训练测试样本(Trainning and Test Area, TTA)的监督方式,使系统自动构建MF曲线,从而大大提高信息提取效率,改进分类效果。本论文的创新之处在于,通过对整个研究过程的反复实验和改进,整合多种技术方法和手段来实施面向对象的信息提取和分类。在此过程中,形成了一定的具有实用意义的技术流程,这一流程对今后的大规模的高分辨率的遥感卫星影像的分类具有参考意义。在精度评估方面,结合混淆矩阵(Confusion Matrix, CM)和Kappa系数(Kappa Coefficient, KC)等精度评估方法对分类结果进行精度评估分析,得出分类总体精度(Overall Accuracy, OA)94.5%和KC达0.92的较为理想的分类精度。通过实验及结果证明,本文提出的理论和技术路线具有较强的系统性和工程实用性。(本文来源于《昆明理工大学》期刊2011-05-05）
沈国状,廖静娟[5]（2007）在《面向对象技术用于多极化SAR图像地表淹没程度自动探测分析》一文中研究指出合成孔径雷达(SAR)能全天时、全天候的获取数据,对地表淹没程度的探测分析发挥着重要的作用,有着得天独厚的优势。传统的基于像元的地表淹没程度探测分析方法存在着一定的局限性,文中引入面向对象的概念,探讨面向对象方法在多极化ENVISAT ASAR图像地表淹没程度自动探测分析中的应用潜力,为洪涝灾害淹没范围提取及监测、评估提供一种新的方法途径。(本文来源于《遥感技术与应用》期刊2007年01期）
汤英[6]（2005）在《面向对象的表格图像版面分析方法研究》一文中研究指出提出了一种面向对象的表格图像版面分析方法,引入属性关系图的概念来描述表格版面结构,以表达表格组件间的复杂高维关系.属性关系图中属性的引入一方面可以描述组件的非结构特性,另一方面还可以利用属性来表达一些组件间的约束关系.该方法已应用于实际系统,测试结果表明该方法能够充分表达表格的结构化特点,同时具有相当的灵活性,为表格分析提供了一个实用的接口.(本文来源于《华中科技大学学报(自然科学版)》期刊2005年12期）
沈国状,廖静娟[7]（2005）在《面向对象技术用于多极化SAR图像地表淹没程度自动探测分析》一文中研究指出合成孔径雷达(SAR)能全天时、全天候地获取数据,对于地表淹没程度的探测发挥着重要作用。在SAR图像上,淹没区域如果完全为水体,则由于镜面反射在图像上呈现为暗色的区域,因而在SAR图像上极易被提取出来。如果淹没区域表面有植被覆盖,则在SAR图像呈现亮色,不容易与未被淹没的区域区别开来。为了能较好地区分不同程度的淹没范围,我们引入面向对象的概念,探讨面向对象技术在多极化ENVISAT ASAR图像的淹没程度分析中的应用潜力,为洪涝灾害监测提供一种新的技术途径。(本文来源于《第十五届全国遥感技术学术交流会论文摘要集》期刊2005-08-01）
王秀娟,范晓光,欧宗瑛[8]（1998）在《彩色图像印染CAD系统的面向对象技术分析和类库设计》一文中研究指出以面向对象的思想和技术构建了彩色图像印染ＣＡＤ系统的模型和总体框架，设计了适用于印染ＣＡＤ应用的类库体系．软件系统体系结构先进，具有良好的可扩充性和软件重用性，便于维护和推广．(本文来源于《北方交通大学学报》期刊1998年06期）
面向对象图像分析论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对江苏省海岸带海域使用情况的监测需求,提出了基于面向对象图像分析技术的围填海用海工程遥感监测的技术方法,开发了相应的软件系统,以之实现了用海工程土地利用的自动分类、专题地物提取,以及工程进展的变化检测等功能。所提出的技术的可行性与实用性在实际业务中得到了检验,从而为围填海工程等海域使用监测提供了新颖可行的解决方案。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
面向对象图像分析论文参考文献
[1].孙艳霞.基于矢量约束与面向对象图像分析的高分辨率遥感水体信息提取技术研究[D].南京师范大学.2016
[2].鞠明明,汪闽,张东,谢伟军,崔丹丹.基于面向对象图像分析技术的围填海用海工程遥感监测[J].海洋通报.2013
[3].鞠明明.基于面向对象图像分析的围填海工程遥感信息提取技术研究[D].南京师范大学.2013
[4].刘悦.面向对象图像分析方法的QuickBird卫星遥感影像的信息提取研究[D].昆明理工大学.2011
[5].沈国状,廖静娟.面向对象技术用于多极化SAR图像地表淹没程度自动探测分析[J].遥感技术与应用.2007
[6].汤英.面向对象的表格图像版面分析方法研究[J].华中科技大学学报(自然科学版).2005
[7].沈国状,廖静娟.面向对象技术用于多极化SAR图像地表淹没程度自动探测分析[C].第十五届全国遥感技术学术交流会论文摘要集.2005
[8].王秀娟,范晓光,欧宗瑛.彩色图像印染CAD系统的面向对象技术分析和类库设计[J].北方交通大学学报.1998