全色遥感影像面状地物半自动提取方法的研究

近年来，随着空间技术和信息技术的飞速发展，高分辨率遥感卫星已可以为人类提供高清晰度、大容量的遥感卫星影像，从遥感影像中获取目标信息已成为空间信息更新的重要手段，并且已广泛的应用于国民经济生产和军事目标侦察领域。本文从影像理解和目前生产作业的实际出发，以面状目标的半自动提取与精确定位为研究内容，重点解决了中小比例尺全色遥感影像中一些典型面状地物(如大面积的居民地、水域、植被等)高精度地半自动目标分割与边界精确定位的问题，其关键点是目标模式提取、特征匹配、边界精化等一系列相关技术。 本文主要工作有： 1．分析了遥感影像理解的现状、难题和研究方向。 2．针对要提取的兴趣目标的特点，分析了面状目标提取的一些基本技术。 3．结合遥感影像中面状目标的纹理特征，深入分析了前人提出的三种纹理分割模型，并结合居民地的特点提出了基于几何结构信息的纹理分割模型。 4．针对兴趣目标(居民地、水域、植被)分别进行了提取实验，实现了高成功率、精确的半自动取，并取得了有价值的实验结果。 5．分析了基于特征的知识的表达与应用，总结了近年来影像理解算法发展的具体实例和影像理解算法发展的方向。