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本科毕业设计(论文)材料
GRADUATION DESIGN(THESIS) MATERIAL
题 目 城市高分辨率遥感影像
房屋提取与变化监测
学生姓名 王 兴 平
指导教师 陶 超
学 院 地球科学与信息物理学院
专业班级 测 绘 1103 班
2015年6月
城市高分辨率遥感影像房屋提取
与变化监测
摘要
当今,高分辨率遥感卫星已经从上世纪90年代的主要为军事服务,逐渐向产品商业化的趋势发展,许多基于高分辨率遥感影像的应用问题亟待研究。本文根据房屋的亮度、面积、形状以及各向同性的光谱特征与几何特征,运用顶帽变化和差分等数学形态学运算,对对多组不同时相的高分辨率遥感影像进行房屋提取,运用图像差分法与连通域重合度变化监测,并对发生变化的部分,提出了形态学边缘提取法与连通域角点法进行标记的方法。本文通过大量实验证明了形态学房屋指数(MBI,Morphological Building Index)法在高分辨遥感影像的房屋自动提取的可行性与精度,并且对比了多种变化监测标记方法各自的优缺点。高分辨率遥感影像信息自动提取的研究与应用,发展前景广泛。
关键词:高分辨率遥感影像 形态学房屋指数 房屋提取 变化监测
Building Extraction and Change Detection
From High-Resolution Imagery Over Urban Areas
Abstract
Nowadays,the high-resolution satellite’s product has changed its main service field from the military to the commercial field since 1990s. Many applied issues based on high-resolution imagery need to be solved urgently. By considering the spectral feature and geometric feature, E.G. brightness, area and isotropic, this paper use the mathematical morphology algorithm such as top-hat transform and differential morphological profiles to extract buildings from a set of multi time high-resolution imageries, and detect the changes between these two different moments’ imageries of a same place by using the image differential method and the connecting the corners of a connected region method. This paper proposed an approach on marking the change areas on current high-resolution imagery. Based on large amount of experiment,it sated that it’s possible to use the MBI Algorithm to extract buildings, and promised a some accuracy, we contrast two different methods’ advantages and disadvantages. Research on getting information automatically from high-resolution imagery has deep developments.
Key Words: High-resolution Remote Sensing, Morphological Building Index, Building Extraction, Change Detection.
目 录
第1章 绪论 1
1.1 课题研究的背景和意义 1
1.2 遥感技术
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