基于特征基元的主被动遥感数据SVM分类关键技术研究-测绘科学与技术专业论文.docxVIP

中图分类号：P23;TP753 密 级：公开 UDC：528 单位代码：10460 基于特征基元的主被动遥感数据 SVM 分类 关键技术研究 Research on the key Technologies of SVM Classification about Active and Passive Remote Sensing Data Based on the Feature Per-parcel 申请人姓名 王春来 申 请 学 位 工学硕士 学 科 专 业 测绘科学与技术 研 究 方 向 摄影测量与遥感 导 师 王双亭 职 称 教授 提 交 日 期 2013.04.18 答辩日 期 2013.06.01 河南理工大学 河 南 理 工 大 学 学 位 论 文 原 创 性 声 明 本人郑重声明：所呈交的学位论文 基于特征基元的主被动遥感数据 SVM 分 类关键技术研究 ，是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。 论文中除了特别加以标注和致谢的地方外，不包含任何其他个人或集体已经公开 发表或撰写过的研究成果。其他同志对本研究的启发和所做的贡献均已在论文中 作了明确的声明并表示了谢意。 本人愿意承担因本学位论文引发的一切相关责任。 学位论文作者签名 : 年 月 日 河 南 理 工 大 学 学 位 论 文 使 用 授 权 声 明 本学位论文作者及导师完全了解河南理工大学有关保留、使用学位论文的规定， 即：学校有权保留和向有关部门、机构或单位送交论文的复印件和电子版，允许 论文被查阅和借阅，允许将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检 索和传播，允许采用任何方式公布论文内容，并可以采用影印、缩印、扫描或其 他手段保存、汇编、出版本学位论文。 必威体育官网网址的学位论文在解密后适用本授权。 学位论文作者签名： 导师签名： 年 月 日 年 月 日 致 谢 转眼间，硕士研究生的生活即将画上句号，在这短短的三年的学习和生活中， 我充分体会到了老师的关怀，同学的帮助，朋友的理解，家人的支持，在此我要 向他们表达我最诚挚的谢意。 首先，我要衷心感谢我的导师王双亭教授，王老师严谨求是的治学态度、平 易近人的学术风格、勤勤恳恳的工作作风、博大精深的学术造诣和甘为人梯的高 尚品德时刻感染着我，一直是我奋发向上的源泉和不竭动力。在我三年的研究生 学习期间，导师不仅在学习上给了我精心的指导，在生活上也给予了我无微不至 的关怀，使我深刻地体会到做人与做学问的涵义，我将终身受益。 感谢河南理工大学的袁占良老师、牛海鹏老师、沈立老师、刘昌华老师、卢 小平老师、马超老师、张健雄老师、张捍卫老师、柴华斌老师、刘春国老师、杨 娜老师、雷伟伟老师、成晓倩老师、傅建春老师、李晶晶老师、许传阳老师、李 天子老师等，是你们一直以来在学习和生活上的帮助，让我的研究生生活更加顺 利，老师们对我的教导、关爱与鼓励我将终生难忘，感谢他们更加坚定了我未来 的人生方向，在今后的工作和学习中我将更加努力。 感谢艾泽天、都伟冰、康敏、张璐、姚学元、鲍艳辉、杨灿灿、程琨琨、于 龙等同门师兄妹在平时的学习和生活中给予我的支持和鼓励。 感谢河南理工大学测绘学院 2010 级硕士全体同学，特别是我的室友姚峰、王 斐和潘进波以及我的同窗仝乐乐、徐丹、贾路、豆喜朋、张银玲、宋建蕊、张子 月等，在生活和学习过程中他们给予了我莫大的帮助，和你们一起学习、生活的 时光，是我最美好的回忆。 我要特别感谢我的家人和朋友王变，是他们这么多年在我身后默默地鼓励、 支持着我，他们那无私的亲情之爱是我一生最大的财富，在这里衷心祝愿他们身 体健康，谢谢你们！ 感谢在论文撰写过程中所引用参考文献的作者！ 最后，向百忙之中审阅论文的各位专家、教授致以深深的谢意，由于作者水 平和时间有限，文中难免有欠缺、不足之处，恳请各位专家给予批评指正，以便 在以后的工作中进一步改正和完善，谢谢你们！ I I 摘要 由于受复杂背景、噪声、光照等因素的影响，使得基于单一高分辨率遥感影 像逐像元分类存在较为严重错分现象，且分类结果的破碎现象较为普遍，这些现 象降低了分类的精度和效率，影响了高分辨率遥感信息自动提取的大范围应用。 因此，本文将机载 LiDAR 数据引入到高分辨率遥感影像分类中，并用特征基元代 替像元进行 SVM 分类，不但能充分发挥 LiDAR 数据和高分辨率遥感影像的各自 优势，提高分类精度，而且也能在一定程度上改善逐像元分类的破碎现象。 本文对基于特征基元的主被动遥感数据联合进行 SVM 分类中的特征基元提 取、训练样本选取、SVM 参数优化、联合分类技术流程等关键技术进行了较为深 入的研究，取得的研究成果有： (1)将小波变换与均值漂移相结合，提出了纹理特征辅助的小波变换—均值漂 移特征基元提取方法。该方法借助