研究基于遥感图像的目标特征提取与识别技术
目录
1.内容描述4
1.1研究背景与义4
1.2国内外研究现状6
1.2.1遥感图像技术发展7
1.2.2目标特征提取方法8
1.2.3目标识别技术进展10
1.3研究内容与目标12
1.4研究方法与技术路线13
1.5论文结构安排14
2.遥感图像与目标特征基础理论15
2.1遥感图像获取原理16
2.1.1遥感平台类型18
2.1.2传感器工作模式18
2.2遥感图像特性分析20
2.2.1电磁波特性21
2.2.2图像辐射特性23
2.2.3图像几何特性26
2.3目标特征定义与分类27
2.3.1空间特征28
2.3.2光谱特征30
2.3.3形态特征31
2.3.4纹理特征32
2.4目标特征提取与识别基本流程36
3.基于多光谱图像的目标特征提取方法38
3.1多光谱图像数据预处理38
3.1.1图像辐射校正40
3.1.2图像几何校正41
3.1.3图像去噪处理42
3.2光谱特征提取技术45
3.2.1主成分分析47
3.2.2线性判别分析49
3.2.3独立成分分析50
3.3空间特征提取技术52
3.3.1形态学特征提取54
3.3.2尺度不变特征变换55
3.3.3基于边缘的特征提取56
3.4基于多光谱图像的目标特征融合58
4.基于高分辨率图像的目标特征提取方法60
4.1高分辨率图像数据预处理60
4.1.1图像辐射校正62
4.1.2图像几何校正65
4.1.3图像拼接技术66
4.2纹理特征提取技术68
4.2.1灰度共生矩阵69
4.2.2纹理炳70
4.2.3纹理梯度71
4.3三维特征提取技术72
4.3.1基于深度学习的特征提取74
4.3.2基于点云的特征提取74
4.4基于高分辨率图像的目标特征提取76
5.目标识别技术77
5.1传统目标识别方法78
5.1.1基于模板匹配的识别82
5.1.2基于支持向量机的识别83
5.1.3基于神经网络识别84
5.2基于深度学习的目标识别方法86
5.2.1卷积神经网络86
5.2.2深度信念网络88
5.2.3循环神经网络92
5.3目标识别模型优化与评估93
6,实验验证与结果分析95
6.1实验数据集95
6.2实验平台与参数设置96
6.3实验结果与分析98
6.3.1特征提取结果分析100
6.3.2目标识别结果分析101
6.4结论与展望103
1.内容描述
本论文主要探讨了在遥感内容像处理领域中，如何通过目标特征提取和识别技术来
提高对地球表面物体的认识和理解。具体来说，我们将从以下几个方面展开讨论：
首先我们介绍了遥感内容像的基本概念及其在地理信息系统中的应用。接着详细分
析了当前主流的遥感内容像数据预处理方法，包括内容像增强、噪声去除和几何校正等
步骤，以确保后续分析工作的准确性。
然后我们深入研究了目标特征提取的技术手段，这一部分将涵盖内容像分割、边缘
检测、区域生长等多种算法，并探讨它们在不同应用场景下的优缺点及适用范围。此外
还特别关注了深度学习在目标特征提取领域的最新进展，如卷积神经网络（CNN）的应
用，以及其在遥感内容像分类和目标检测任务中的优势。
本文还将讨论了目标识别的技术挑战及其解决策略，这包括但不限于多类目标识别、
动态场景下的目标跟踪问题，以及如何利用机器学习模型进行复杂环境下的智能识别。
同时我们也强调了跨学科合作的重要性，特别是在开发新的遥感内容像处理技术和算法
时，需要综合考虑物理科学、计算机科学和工程学等多个领域的知识和技术。
本论文旨在为遥感内容像处理领域的研究人员提供一个全面而深入的知识框架，帮
助他们更好地理解和运用各种先进的目标特征提取与识别技术，从而推动该领域的进一
步发展。
1.1研究背景与