基于統計方法的遙感信息提取研究.pdf

1、遙感應用的關鍵是專題信息的提取，是否能夠及時、準確地從遙感影像中獲得所需要的信息極大地影響著遙感技術的應用。只有通過不斷地創新和改進信息提取方法，才能夠更加發揮遙感技術的優勢，為遙感技術的深度應用鋪平道路。
　　 本文在前人對地物光譜研究的基礎上，以各類地物的像元灰度服從高斯分布為基本假設，研究了基于統計方法的遙感信息提取。首先從低維光譜特征空間入手，利用其直觀的顯示研究了地物灰度的分布規律。二維光譜特征空間中，同類地物分布形成

2、一個橢圓，具有各向異性的特點?？臻gU統計量能夠獲取局部位置的各向異性參數。本文將這種空間奇異性分析的方法引入遙感信息提取，建立了基于空間U統計量法的遙感信息提取方法，并利用該方法提取了巴音山地區的鐵化蝕變信息，通過對比野外勘查資料，驗證了這種方法是有效的。
　　 在總結和分析低維光譜特征空間中信息提取所出現的問題之后，研究適用于高維光譜特征空間的更為完善的數學模型，以實現遙感信息的精確提取。在高維光譜特征空間中，文中利用高斯混合

3、模型描述像元數據，在此基礎上用馬爾科夫隨機場和模擬退火算法進行改進，使信息提取過程中能夠利用空間相關信息并且能夠穩健地獲得全局最優解。利用改進的高斯混合模型方法提取了Pine實驗場的各類地物信息，通過對結果的分析證明算法的改進取得了顯著效果。然后利用該算法提取了巴音山地區的鐵化蝕變信息，與主成分法相比，基于高斯混合模型的方法具有更好的效果。
　　 本文研究了利用統計方法的遙感信息提取。研究工作從低維展開，并在高維中得到完善，分別