面向GIS的遙感圖像解譯技術研究及實現(xiàn).pdf

1、地理信息系統(tǒng)(Geographic Information System簡稱GIS)是用于采集、存儲、查詢、分析和顯示地理參照數(shù)據的計算機系統(tǒng)。地理參照數(shù)據又稱地理空間數(shù)據，是用于描述位置和空間要素屬性的數(shù)據，例如道路、宗地、建筑和植被覆蓋。GIS處理和分析地理參照數(shù)據的能力出眾。遙感圖像數(shù)據是地理信息系統(tǒng)數(shù)據庫的重要組成部分。隨著遙感技術的發(fā)展，人類已經獲得海量的遙感數(shù)據。遙感圖像目前大多通過人工途徑處理，耗費大量人力物力。當今的計算

2、機硬件技術高速發(fā)展，計算速度和處理能力與日俱增，為解譯海量的遙感圖像數(shù)據提供了硬件基礎。
　　遙感圖像的解譯是指用計算機模擬人腦的思維方式，采用人工智能來完成圖像的分解和轉化，最終獲得面向GIS的矢量數(shù)據和柵格數(shù)據。人腦將一個具有幾何規(guī)模的區(qū)域對應到GIS的柵格數(shù)據結構時，要先提取出圖像的相關部分，再根據常識和經驗進行分類，從而添加入 GIS的坐標系中；人腦在進行道路或線狀模型與GIS矢量數(shù)據的匹配時，要隨機尋找一個起點進行追蹤，

3、獲得整個線狀模型的趨勢，從而得到矢量信息。由此依據，本文在相關技術研究的基礎上設計實現(xiàn)一個模擬人腦思維方式的遙感圖像解譯系統(tǒng)，該系統(tǒng)應該能夠對遙感圖像進行解譯，將結果與GIS數(shù)據結構進行對接，并且在減少人工干預的前提下達到一定的精度。
　　目前遙感圖像解譯處于起步階段，解譯工作由圖像分割和目標分類來完成。本文針對現(xiàn)有圖像分割方法存在的過分割、精確度低以及不能滿足GIS需求的現(xiàn)象，設計實現(xiàn)了一個兩步走的圖像分割方法，生成后續(xù)面向GI

4、S需求的矢量和柵格數(shù)據。針對模式識別現(xiàn)有算法精度較低等不足，研究實現(xiàn)了可知識擴展的模糊識別方法，便于日后添加專家經驗、復用模糊規(guī)則。本文還針對上述兩步走的思想，用地理配準的方法進行了不同流程的解譯匹配與合并。
　　本文主要的研究工作與成果包括：
　　1、設計實現(xiàn)了一個面向GIS的地圖解譯系統(tǒng)，該系統(tǒng)由三個模塊構成：圖像分割、模式識別、地理配準。系統(tǒng)輸入為遙感圖像，輸出直接與GIS對接的地圖數(shù)據結構；
　　2、提出了針對

5、GIS需求的圖像分割的兩步方法：標量和矢量分割結合。標量分割采用面向對象的多尺度圖像分割方法，利用多尺度來避免過分割現(xiàn)象。矢量分割采用二元空間蛇模型的分割方法，抗噪聲干擾能力強，得到精確的矢量信息。采用兩步方法來解譯遙感圖像，將結合標量分割和矢量分割算法各自的優(yōu)點，獲得更加可靠的結果；
　　3、在標量分割中，提出了利用動態(tài)二維高斯正態(tài)分布函數(shù)加權的光譜異質度計算法則，通過弱化邊緣效應對整個對象的影響，達到更加精確的分割結果；