古村落高分辨率遙感影像分類識別算法研究.pdf

1、由于地理環(huán)境的限制以及管理措施的不當(dāng)，作為中國傳統(tǒng)文化遺產(chǎn)重要承載體的古村落正日漸消亡。隨著人們對文化遺產(chǎn)保護(hù)意識的增強(qiáng)，以及相關(guān)政策的出臺，古村落保護(hù)逐漸受到國內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注。遙感技術(shù)和人工智能的高效快捷，較之傳統(tǒng)的人工統(tǒng)計測繪，為古村落動態(tài)信息管理保護(hù)預(yù)測平臺的建立提供了科學(xué)有力的保障。
　　遙感影像地物要素的分類識別研究是整個遙感分析解譯的核心內(nèi)容。對于蘊(yùn)含豐富的地物要素特征的高分辨率遙感影像而言，僅僅采用傳統(tǒng)的分類方法會導(dǎo)

2、致分類精度低、空間數(shù)據(jù)冗余和資源的極大浪費(fèi)，且無法滿足實(shí)際應(yīng)用的時效性需求。因此，高效、智能化的高分辨率遙感影像地理信息分類識別方法成為當(dāng)前乃至今后遙感信息處理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。
　　本文以古村落高分辨率遙感影像為研究對象，按照“遙感影像預(yù)處理——影像分割——影像分類識別”為主線，圍繞古村落高分辨率遙感影像分類識別算法展開具體的研究和論述。
　?。?）針對影像中存在的不可抗拒現(xiàn)象——陰影，本文結(jié)合古村落高分辨率遙感影像陰影的特

3、性，選用具有人眼視覺特性的脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行陰影處理。然而，當(dāng)影像中非陰影區(qū)域存在亮度和色度相近或低于陰影區(qū)域的亮度和色度的實(shí)體時，傳統(tǒng)的PCNN總是出現(xiàn)錯分誤檢。由此，本文構(gòu)建了具有雙閾值調(diào)節(jié)機(jī)制的新型脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DTPCNN模型。
　?。?）針對影像中地物要素的多樣性和復(fù)雜性，提出基于面向?qū)ο笈c集成學(xué)習(xí)思想相結(jié)合的高分辨率遙感影像分類識別算法。該算法首先對影像進(jìn)行多尺度多特征分割，繼而提取光譜特征和紋理特征作為分類識別環(huán)