面向分类的遥感影像样本库与知识库构建方法

摘要

随着遥感技术的不断发展，遥感数据的获取能力逐渐增强，为各领域的遥感应用带来了诸多便利，但在遥感数据获取能力增强的同时，遥感数据中的丰富信息并没有得到充分的发掘和利用，尤其对空间拓扑关系的利用明显不足。针对此问题，本文在分析遥感影像分类的需求基础上，提出了划分样本采集区域和以地理本体为模型的样本库与知识库的构建方法，有效的解决了采集区域内地物之间的空间拓扑关系表达的问题。
　　本文主要取得了如下研究成果:
　　(1)提出划分样本采集区域的遥感影像样本采集方法，并构建了样本库。划分区域的高分辨率遥感影像样本采集方法，能够提取样本采集区域内样本地物之间的空间拓扑关系，弥补了以往样本采集方法对空间拓扑关系特征提取缺失的现象。
　　(2)提出基于地理本体模型的遥感影像知识库构建方法，将本体理论引入到了遥感影像表达领域。本体在层次结构以及推理能力上均优于其他知识表达模型，符合本文的应用需求。
　　(3)在地理本体的构建方法上，本文提出基于遥感影像样本库的地理本体构建流程，对样本库与地理本体之间的映射关系进行分析总结，缩减了手工构建地理本体的时间。

目录

声明

致谢

摘要

1 绪论

1．1 研究背景和意义

1．2 相关研究概况

1．2．1 问题的提出

1．2．2 本体的定义

1．2．3 本体在地理信息领域的研究及发展现状

1．3 论文章节安排

1．4 研究内容及技术路线

1．4．1 研究内容

1．4．2 技术路线

2 高分辨率遥感影像样本库构建方法

2．1 样本采集方法

2．2 特征提取

2．2．1 光谱特征

2．2．2 纹理特征

2．2．3 形状特征

2．2．4 空间拓扑关系特征

2．3 高分遥感影像样本库构建

2．4 样本库数据分类规则提取

2．4．1 决策树算法简介

2．4．2 决策树构造原理

2．4．3 C4．5算法基本原理

2．5 本章小结

3 高分辨率遥感影像知识库构建方法

3．1 本体简介

3．1．1 本体结构

3．1．2 本体构建规则

3．1．3 本体构建方法

3．2 本体描述语言OWL

3．2．1 OWL简介

3．2．2 OWL本体组成

3．2．3 OWL建模原语

3．2．4 OWL本体表达能力

3．3 本体编辑及开发工具

3．4 基于地理本体模型的遥感影像知识库构建

3．4．1 地理本体模型设计

3．4．2 地理本体构建方法

3．4．3 样本库与地理本体之间的映射规则

3．4．4 地理本体生成

3．5 本章小结

4 系统设计与实现

4．1 需求分析

4．2 系统实现

4．3 本章小结

5 应用试验

5．1 研究区域概况

5．2 实验数据介绍

5．3 实验过程

5．3．1 样本采集

5．3．2 影像分类

5．3．3 误分类提取

5．4 本章小结

6 总结与展望

6．1 研究总结

6．2 展望

参考文献

作者简历

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