导读:本文包含了图像解译论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:图像,遥感,孔径,稀疏,论文,分解,相似性。
图像解译论文文献综述
周军其,刘亚文,王树根,张熠[1]（2019）在《《遥感图像解译》课程教学设计探讨》一文中研究指出依据遥感科学与技术专业的特点,结合《遥感图像解译》的教学与实践,针对遥感科学与技术专业的专业规划和培养目标,对《遥感图像解译》课程的特点、内容体系、教学方法和实习环节尝试基于成果导向的思想进行了探讨,为遥感图像解译课程建设和内容的优化提供了建议。(本文来源于《测绘地理信息》期刊2019年05期）
[2]（2019）在《第叁届高分遥感图像解译软件竞赛SAR科目样本数据正式发布》一文中研究指出为加速推动高分辨率对地观测理论创新、技术创新,培养和发现应用人才,第叁届高分遥感图像解译软件竞赛于2019年3月至9月组织举办。大赛由高分对地观测学术年会组委会主办,高分辨率对地观测系统重大专项管理办公室、中国科学院重大科技任务局为指导单位。本次竞赛旨在充分利用大数据、人工智能等先进技术,重点结合对地观测数据信息提取与分析中的若干应用瓶颈难题,(本文来源于《雷达学报》期刊2019年04期）
潘婷,杨祥立,宋辉,杨文[3]（2019）在《极化SAR图像解译中的不相似性度量》一文中研究指出不相似性度量常用来描述极化合成孔径雷达(SAR)样本数据之间的差异性,已被广泛应用于滤波、目标检测、分割分类和变化检测等多种极化SAR图像解译技术中。基于极化SAR数据的矩阵表达形式,从特征、统计分布、假设检验、信息论散度和信息几何等多角度出发,总结回顾了极化SAR图像解译问题中常见的不相似性度量,简要分析了其优势、存在的问题以及适用范围,并对极化SAR不相似性度量的研究趋势进行了展望。(本文来源于《无线电工程》期刊2019年08期）
崔喆,何明怡,陆明[4]（2018）在《基于街景图像解译的寒地城市绿视率分析研究——以哈尔滨为例》一文中研究指出通过解析街景图像能够自动地测度绿视率,但目前尚无剔除秋冬季街景图像的方法。文章提出使用多来源图像数据,采用SIFT匹配算法判定相似图像的方法剔除秋冬季街景图像。以哈尔滨为例,从整体、区域和街道3个层次,根据POI密度识别城市中心区、郊区以及各功能区,并将绿视率与其迭加分析后得出结论:中心区的绿视率显着高于郊区;单一功能的绿视率排序为服务<居住<工作。绘制不同等级道路的街景绿像热度图,得到不同等级道路绿视率特点,即快速路绿视率最高,其次是主干道和支路,再次是次干路,高速公路最低。对于高等级道路,中央绿化带提升绿视率的作用明显;对于低等级道路,行道树对绿视率的影响较大。(本文来源于《中国城市林业》期刊2018年05期）
张思乾,赵凌君,唐涛,熊博莅,黄春琳[5]（2018）在《研究生课程“遥感图像解译”的教学实践探索》一文中研究指出本文针对遥感图像解译课程教学中存在的问题,根据本门课程特点,优化课程教学内容,选择教学方法和教学手段,设计相适应的实践内容,系统地论述了该课程的建设方案,有利于提高学生学习主动性,强化实践能力、学习能力和创造性思维培养,提高教学效果,为培养复合型、创新性、应用型人才打下基础。(本文来源于《科教文汇(下旬刊)》期刊2018年06期）
苗毛[6]（2018）在《鱼谷洞风景区资源特征的高分辨率卫星图像解译技术研究》一文中研究指出本文以鱼谷洞风景区遥感影像为研究对象,对土地类型按照2003年中国国家标准化委员会发布的《风景名胜区规划规范》GB/T 18972-2003为参照,进行资源类型的信息解译研究。主要研究结果如下:(1)加有DEM分类特征空间对草原草地的解译产生明显影响。随着过对农田裸岩砾地的区域掩膜面积的提高,草原草地错分率与误分率降低,在基础4波段+DEM+坡度分类特征空间上采用最大似然分类法,KAPPA系数为0.82满足精度要求。对于滑草园进行人机交互目视解译对于地貌不复杂面积不高的滑草坡选址具有判读工作量小的作用。(2)坡度容差于曲率容差处理对山地奇峰信息提取产生明显影响。随着坡度容差设定为1曲率容差的缩小,可以有效执行地形特征的分类。(3)样本量的选择和分类特征空间的处理,两者对自然景源的中类水景资源解译均无明显影响,参与分类的两种监督解译方法对结果有影响。对于水景小类小西河、拒马河、鱼谷洞湿地,两种监督分类精度不会因水体的扇形、树枝形、放射形而有明显的影响。对于水景中类进行调查,空间分辨率0.61m以上的无遮挡遥感影像即可适用。(4)选取样本质量对阔叶林资源与灌木林资源的相互错分漏分有明显影响。随着选取样本质量的特征提高,两种植物群落的总体分类精度有明显提高,对于5月季相的鱼谷洞风景区,选定125个的训练样本,采用最大似然分类法,使得总体分类精度达到88%。对于单个古树古木不论是对训练样本的提高还是对分类特征空间进行处理,总体分类精度效果均不明显,结合目视判读,参照冠幅尺度与纹理特征,可以增加分类度,表现出费力现象目前不能解译0.61m地面目标古木。(5)掩膜处理对佛塔洞观赏园的解译有明显影响。随着观赏园以外区域进行裁剪造成研究区域的缩小,通过先验知识对标志性建筑的判读,最大似然与神经网络分类法均可以获得分类精度与KAPPA系数89以上的效果。(6)掩膜处理对人文景源中的中类建筑产生了明显影响。停车场的光谱特征容易被一级道路错分,出现“椒盐”现象,增加坡度信分类特征空间后与道路裁剪结合人机交互可以提高分类时间。排列规整的条状居民区在分类特征空间掩膜下选择训练样本100高于零星散布的传统居民区。内景建筑通过缩小分类特征空间面积,神经网络分类精度提高到80以上满足适用要求。(7)用高分辨率RS图像可以解译内景资源关于亭的信息,解译精度满足内景资源调查、评价、风景区规划与管理水平具有十分重要的意义。(本文来源于《河北农业大学》期刊2018-05-29）
李世龙[7]（2018）在《遥感图像解译在铁路沿线地质灾害调查中的应用研究》一文中研究指出随着我国铁路交通运输线路的不断延伸,获得了巨大的经济效益和社会效益,给人们带来了极大的便利,然而,在铁路交通运输延伸的过程中,铁路沿线的滑坡、崩塌、泥石流等地质灾害是令人头疼的难题,因铁路沿线的地质灾害而引发的经济损失难以估量。为此,本文研究采用遥感技术和手段,获取铁路沿线地表及其他地物信息,以其开阔性的视野、清晰的影像、逼真的地形形态优势,较好地实现对铁路沿线地质情况的全面把握,极大的提升铁路沿线地质灾害调查的效率。(本文来源于《资源信息与工程》期刊2018年02期）
桑成伟[8]（2017）在《极化SAR图像解译技术研究》一文中研究指出合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)作为一种主动的微波成像系统,具有全天时,全天候的工作特点。这些特点使其在军事和民用领域得到广泛的应用,尤其是在军事领域中的侦查、战场态势评估等应用中展现出了非凡的能力,以及不可替代性。与光学遥感图像相比,极化SAR图像包含了丰富的极化信息,这些极化信息是其所特有的且对分析目标的物理及几何结构特征具有重要意义,然而由于其独特的成像机理,一方面使其可视性较差,另一方面大量的极化信息蕴含在SAR图像中,并不为人眼所直观感知,难以进行目视解译,严重制约了SAR图像在各领域的拓展。深入开展极化SAR图像解译技术研究对于促进SAR图像在各领域的广泛应用具有重要的意义。本文以极化SAR图像解译为总体发展脉络,研究了辅助目视判读的叁个关键且具有广泛应用前景的解译技术,SAR图像降斑、极化SAR图像信息可视化和极化SAR图像监督分类,并设计实现了较为实用的极化SAR图像解译系统。由于SAR图像的噪声水平比较强,如何在抑制斑点噪声的同时保持更多的弱细节信息,一直是降斑领域的一个难题。为达到抑制强噪声的同时保持弱细节的目的,本文以对图像细节具有很好保持能力的稀疏表示为基础,针对低信噪比图像引入了基于超完备字典的稀疏域子空间分解算法,首先使用经典的稀疏表示学得超完备字典,然后使用稀疏域子空间分解方法从超完备字典中辨识出表征信号特征的主信号原子构成主稀疏域(主信号字典)。这样,一方面利用超完备字典保持更多的细节信息,尤其是弱细节信息;另一方面,通过稀疏域子空间分解从超完备字典中获取主信号字典来进一步抑制强噪声,从而能够在抑制噪声的同时有效保持细节。另外,考虑到非局部自相似性是SAR图像的一个重要特性,利用此特性将结构相似的图像块聚为一组,信号在此组相似图块中可近似认为是同质的,可有效增强信号在稀疏域中的稀疏度水平,利于稀疏域子空间分解方法在稀疏域对信号与噪声进行分离。由此本文将非局部自相似策略与稀疏域子空间分解算法相结合提出了基于非局部自相似的稀疏域子空间分解降斑算法,首先利用非局部自相似性将结构相似的图像块聚为一组,然后对每组相似图像块使用稀疏域子空间分解算法进行降斑。实验表明,本文所提降斑算法在抑制相干斑的同时能够有效保持细节信息。极化SAR图像信息可视化,旨在将极化SAR测量数据中所包含的丰富极化信息可视化出来,是极化SAR图像目视解译的重要辅助手段之一。在某些军事应用领域,解译人员往往更关注地物的空间信息,希望能够通过一幅图像将所有地物的分布信息解读出来。而现有方法在这方面均存在某些局限,往往仅将部分信息凸显出来,如常规SAR图像(由极化通道强度或幅度图像合成的伪彩编码图像)利于显示极化通道强度相差较大的目标,而相差不大的目标不能得到有效区分。另外,基于极化目标分解的可视化方法虽然能借助分解分量将极化信息展示出来,但由于分解分量之间往往不独立且存在信息冗余,从而无法在一幅由分解分量合成的伪彩图像中将目标的信息充分地展示出来。针对现有方法无法将所有目标分布信息在一幅图像中展现出来的局限,本文提出了极化SAR图像信息可视化算法,从由众多极化目标分解分量张成的准超完备的极化特征空间中内容自适应地选取出主要的信息分量用以重构SAR“信息图像”,选择出来的主信息分量能够最大限度地涵盖极化特征空间所包含的信息,从而使各种地物目标的分布信息均能在此幅“信息图像”中凸显出来,非常有利于解译人员对战场态势和打击效果做出全面、快速的评估,提升了目视解译性能。极化SAR图像分类本质上是一个高维非线性映射问题,稀疏表示对于解决此类问题具有巨大的潜力。然而由于极化SAR图像中不同类别的地物通常会共享相似的特征,加之精确的训练集难以获取,在训练每类地物对应的超完备字典时,字典不得不对这些类间共享的特征进行表征,使其无法专注于获取类内具有可判别性的本质特征,这大大降低了字典对地物类别的判别能力。为增强字典的判别能力,以适应极化SAR图像分类应用,本文提出了判别式结构字典学习模型,通过施加稀疏和低秩惩罚学习出结构字典,此结构字典由两类子字典组成,即通用子字典和类独有子字典,从而将类间相似的特征和类内独有的特征进行分离,并从类内独有的特征中学习出具有可判别性的本质特征用于分类。具体来说,对通用子字典对应的表达系数施以稀疏惩罚,使其表征类间相似的特征,从而促使类内的具有可判别性的特征集中于类独有子字典,对类独有子字典对应的表示系数施以稀疏和低秩惩罚,使其能够揭示类内独有的具有可判别性的本质特征,这样学得的结构字典既有较好的表达能力又有很强的判别能力。在提出的字典学习模型基础上,本文给出了基于判别式结构字典学习模型的极化SAR图像地物覆盖分类算法,考虑到通用子字典描述各类共享的特征不具有类别判别能力,本文根据测试样本在类独有子字典上的重建误差进行分类,借助类独有子字典抓住的类内可判别性本质特征,本方法能够获得很好的分类结果。极化SAR图像解译系统是一个根据应用需求从极化SAR复数图像中提取相应信息进行可视化以辅助人工判读的解译系统。旨在以科学直观的方式将SAR测量数据中所包含的丰富信息可视化出来,使未经过训练的普通人员也能读懂SAR图像,从而构建起SAR图像与普通用户之间的桥梁,推动和拓展SAR图像在各领域的广泛应用。系统特点如下,对国内外多种SAR系统具有兼容性,SAR图像特征提取的丰富性、可视化方法的多样性以及可视化的实时性。(本文来源于《武汉大学》期刊2017-11-01）
周军其[9]（2017）在《“遥感图像解译”课程教学学生论文写作指导》一文中研究指出论文撰写是学生的基本要求之一,学生在大学期间应该具备写作论文的基本能力。从实际情况看,学生撰写论文还存在不少问题,本文结合"遥感图像解译"课程教学布置的论文作业,归纳了学生撰写论文中存在的具有普遍性的问题,并根据这些问题提出若干改进建议。(本文来源于《测绘地理信息》期刊2017年01期）
余奇明[10]（2016）在《隧道病害检测及基于SRC的图像解译方法研究》一文中研究指出随着国家交通和城市地下交通基础设施的不断发展,使得公路、铁路和地铁隧道的规模和数量不断增长,但隧道的长期运营会导致隧道衬砌(地铁隧道为注浆层)出现各种病害,如空洞、断层或裂缝等。为保证隧道整体质量达标和排除运营安全隐患,需要实现隧道内部病害检测。探地雷达具有快速、无损和实时成像的特点,已被广泛应用于交通基础设施的无损检测,但它是电磁探测设备,不能直接反映待成像区域目标的特征。现在主要利用专家经验解译探地雷达图像,而该方式存在结果解释不一致性和解释周期很长且工作量巨大的缺点。因此,需迫切开发一种探地雷达数据自动解译方法,实现隐蔽工程内部病害的自动定位与识别检测。主要内容包括:1.以地铁隧道为例介绍基于探地雷达的隧道检测方法、流程与雷达图像的人工解释。通过检测注浆层厚度及其内部的病害存在与分布来评估注浆效果。其中通过实验室技术得到的管片与注浆体介电常数来帮助达到目标。2.对仿真数据和杂波抑制后的高速公路隧道实测数据进行样本分类,对训练样本进行时频变换得到其时频分布并变维为列向量,构建时频(冗余)字典。之后提取训练样本的最大幅值、能量、时频熵等特征,用于支持向量机分类,同时这些特征值可构成特征字典用于稀疏分解分类。3.构造基于稀疏分解的分类器用于实现高速公路隧道病害分类:本文基于时频字典使用OMP方法及其变形SAMP进行稀疏分解分类,并对分类结果进行对比。支持向量网络由提取的特征值输入SVM得到,再将测试集输入SVM实现分类,并将SVM分类结果与稀疏分类结果比对。基于特征字典实现稀疏分类并与基于时频字典的分类效果进行比对。最后,实现病害区域的深度定位。(本文来源于《南昌大学》期刊2016-05-21）
图像解译论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为加速推动高分辨率对地观测理论创新、技术创新,培养和发现应用人才,第叁届高分遥感图像解译软件竞赛于2019年3月至9月组织举办。大赛由高分对地观测学术年会组委会主办,高分辨率对地观测系统重大专项管理办公室、中国科学院重大科技任务局为指导单位。本次竞赛旨在充分利用大数据、人工智能等先进技术,重点结合对地观测数据信息提取与分析中的若干应用瓶颈难题,
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
图像解译论文参考文献
[1].周军其,刘亚文,王树根,张熠.《遥感图像解译》课程教学设计探讨[J].测绘地理信息.2019
[2]..第叁届高分遥感图像解译软件竞赛SAR科目样本数据正式发布[J].雷达学报.2019
[3].潘婷,杨祥立,宋辉,杨文.极化SAR图像解译中的不相似性度量[J].无线电工程.2019
[4].崔喆,何明怡,陆明.基于街景图像解译的寒地城市绿视率分析研究——以哈尔滨为例[J].中国城市林业.2018
[5].张思乾,赵凌君,唐涛,熊博莅,黄春琳.研究生课程“遥感图像解译”的教学实践探索[J].科教文汇(下旬刊).2018
[6].苗毛.鱼谷洞风景区资源特征的高分辨率卫星图像解译技术研究[D].河北农业大学.2018
[7].李世龙.遥感图像解译在铁路沿线地质灾害调查中的应用研究[J].资源信息与工程.2018
[8].桑成伟.极化SAR图像解译技术研究[D].武汉大学.2017
[9].周军其.“遥感图像解译”课程教学学生论文写作指导[J].测绘地理信息.2017
[10].余奇明.隧道病害检测及基于SRC的图像解译方法研究[D].南昌大学.2016
论文知识图
