2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、近年來(lái),隨著遙感技術(shù)的不斷進(jìn)步,遙感影像向著高空間分辨率、高光譜分辨率、高時(shí)間分辨率的“三高”方向發(fā)展,越來(lái)越多的高分辨率遙感衛(wèi)星得到應(yīng)用,提供了比中低分辨率遙感影像更加豐富的空間結(jié)構(gòu)、幾何紋理及拓?fù)潢P(guān)系等信息。隨著分辨率的提高,數(shù)據(jù)量會(huì)成幾何級(jí)數(shù)增長(zhǎng),傳統(tǒng)的目視解譯方法已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足用戶的需求,因此,計(jì)算機(jī)智能解譯就成了解決這一問(wèn)題的唯一有效途徑,而智能解譯技術(shù)的核心技術(shù)就是遙感影像分割技術(shù)。
  面向?qū)ο蟮挠跋穹指罘椒ㄒ呀?jīng)在

2、諸多應(yīng)用領(lǐng)域表現(xiàn)出了明顯的優(yōu)勢(shì),目前,國(guó)內(nèi)針對(duì)高分辨率遙感影像的面向?qū)ο蟮挠跋窠庾g系統(tǒng)極為缺少,嚴(yán)重制約了高分辨率遙感影像在各行各業(yè)中的應(yīng)用,因此,系統(tǒng)地研究高分辨率遙感影像分割技術(shù),開(kāi)發(fā)遙感影像智能解譯系統(tǒng)顯得尤其重要和迫切。本文在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了深入研究,主要研究成果如下:
  (1)對(duì)多種分割理論進(jìn)行歸納總結(jié),分析其各自的長(zhǎng)處,結(jié)合傳統(tǒng)的多尺度分割算法,提出一種基于KL散度原理改進(jìn)的多尺度分割方法。該方法針對(duì)多尺度分割方法對(duì)高

3、分辨率遙感影像存在的欠分割問(wèn)題,提出以KL散度為核心的區(qū)域合并標(biāo)準(zhǔn),對(duì)分形網(wǎng)絡(luò)多尺度分割方法進(jìn)行了改進(jìn)。并設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn),對(duì)方法有效性了進(jìn)行驗(yàn)證。
  (2)本文通過(guò)MPI技術(shù)實(shí)現(xiàn)分割方法的并行化,以提高分割方法的效率,并提出了一種解決并行分割線問(wèn)題的方法。本文的并行技術(shù)采用主從式并行分割策略,主進(jìn)程負(fù)責(zé)讀取影像數(shù)據(jù)并將影像數(shù)據(jù)分塊,從進(jìn)程接受分塊數(shù)據(jù),對(duì)每塊數(shù)據(jù)進(jìn)行單獨(dú)影像分割,并將結(jié)果返回主進(jìn)程。最后主進(jìn)程接受各分塊分割結(jié)果,整合輸

4、出后得到最終的分割影像。對(duì)于并行分割線問(wèn)題,本文采取的方法則是直接對(duì)分割形成的矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行操作,通過(guò)判斷分割線附近相鄰圖斑的特征一致性,合并性質(zhì)相近的圖斑,最終消除分割線。
  (3)提出一種面向地理國(guó)情監(jiān)測(cè)項(xiàng)目的智能遙感影像解譯框架,用以實(shí)現(xiàn)遙感影像智能分割分類和典型要素自動(dòng)提取,系統(tǒng)提供了從影像的顯示到影像分割分類等一系列功能。系統(tǒng)流程高效便捷,采用影像分割、特征提取到對(duì)象分類的一套完整流程,使得影像解譯過(guò)程能夠以矢量多邊形為

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