毕业论文基于光谱理论的东昌府区遥感信息提取方法研究

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1、本科生毕业论文（设计）题目：基于光谱理论的东昌府区遥感信息提取方法研究专业代码：070703作者姓名：赵芬学号2007201920单位：环境与规划学院指导教师：汤庆新2011年5月31日聊城大学本科毕业论文（设计）原创性声明　　本人郑重声明：所提交的学位论文是本人在导师指导下，独立进行研究取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，论文中不含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得聊城大学或其他教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人承担本声明的相应责任。学位论文作者签名：

2、　　　　日期　　　　　　指导教师签名：　　　　　　日期　　　　　　　聊城大学本科毕业论文（设计）目录前言11研究区域概况及图像资料11.1研究区概况11.2信息源的光谱特征12主要研究方法及其分析33遥感图像的预处理33.1图像几何校正33.1.1控制点选取原则.................................................................................................43.1.2校正函数的选择43.1.3重采样43.2图像增强处理44各地物信息的提取及精

3、度评估分析64.1目视解译64.2图像分类74.2.1非监督分类74.2.2监督分类94.2.3其它分类145结论14参考文献16致谢17聊城大学本科毕业论文（设计）摘要为了提高遥感影像分类精度，对传统的非监督分类、监督分类进行机理分析。以聊城市东昌府区TM遥感影像作为试验数据，基于ERDASIMAGINE8.6软件平台，根据区内各种地物不同的光谱特征，对东昌府区内各种地物分别用监督分类和非监督分类进行信息提取，并对非监督分类和监督分类两种方法进行比较和精度评价分析。结果表明，在这个课题中监督分类方法较之非监督分类方法有更强的可行性和实用

4、性。关键词：遥感图像；光谱理论；ERDAS；信息提取聊城大学本科毕业论文（设计）AbstractToimproveremotesensingimageclassificationaccuracy,analysisismadeonthemechanismofthetraditionalunsupervisedclassification,supervisedclassi-fication.UsingtheTMremotesen-singimageofDongchangfuAreaasthetrialdata,basedonthesoftwa

5、replatfo-rmofERDASIMAGI-NE8.6andthedifferentspectralcharacteristicsofvario-ussurfacefeatures,extractingRemoteSensingImageofDongchangfuAreaacc-ordingtothetraditionalunsupervisedclassif-icationandsupervisedclassificationandcompareandvaluetraditionalunsupervis-edclassificati

6、onandsupervisedclassification.Theresultsshowthat,inthissubj-ect,classificationmethodofsupervisionthanunsupervisedclassificationmethodhasstrongerfeasibilityandpracticality.Keyword:RemoteSensingimage；Spectrumtheory；ERDAS；Informationextraction聊城大学本科毕业论文（设计）基于光谱理论的东昌府区遥感信息提取方

7、法的研究前言随着对地观测技术的迅速发展，遥感图像在社会生活和经济建设中发挥着越来越重要的作用。与以往实地勘测而获取某地的信息相比，遥感信息提取更方便快捷和准确，利用遥感技术获取所需信息的方法成为现在信息获取方法的主流，因此对遥感信息提取方法的研究有着特别重要的意义。而基于光谱理论的遥感信息提取方法则是众多遥感信息提取方法中比较重要的一种。研究基于光谱理论的遥感信息提取方法可以与近年来发展迅速的摄影技术、图像处理技术等呼应发展，从而发挥更大的作用[1]。1研究区概况及图像资料1.1研究区概况聊城市东昌府区，是中共聊城市委、市政府驻地。位于山

8、东省西部，东依东阿县、茌平县，南接阳谷县，西连冠县、莘县，北靠临清。地处东经115°41′—116°08′，北纬36°16′—36°42′之间。全区辖20个乡(镇、办事处)，1017个行政村(