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工程硕士毕业论文范文精选篇一
1 绪论
1.1 引言
随着社会的发展，一些例如数字城市，逆向工程等领域的技术水平开始不断的进步。而对此不断提高的需求，使得人们开始更加关注这些新的技术和要求，并不断改善现在的技术来满足人们越来越高的要求。现如今在大多情况下的三维数据都是通过激光技术来获得，激光技术与传统的利用数码相机、全站仪等数据获取方法存在着很大的区别，根据被测物体规模的不同可以选择不同的三维激光扫描仪。之后再将获得的数据通过相关技术对其进行点、线、面等处理，由此就可以得到相应现实物体的模拟。近些年来，随着技术的进步，三维激光扫描仪已经从固定在一处测量朝向运动方向发展，在汽车、飞机、船只等移动载体上放置三维激光扫描仪已经成为比较前沿的方式。同时，点云数据所被运用到的领域也越来越多。由此，数字城市、逆向工程等技术也有了极大地发展。
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1.2 研究背景与意义
随着科技的发展，生产力的进步，当今社会中产品的生产对效率的需求也变得越来越高。于此，逆向工程(RE，Reverse Engineering)技术，作为一项新兴的重要技术手段，就是从实物模型中得到 CAD 模型，并且在此基础上，解剖分析、消化吸收和再创新设计的一个过程。而这项技术的出现，保证了产品生产效率有效的提升。逆向工程的原理是通过各种技术手段，对待测的实物模型进行数据采集，来获取后续处理所需的点云数据，从而通过计算机直接建立出三维数字模型。在现实生产过程中，当产品设计图纸的缺失或不完整的时候，通过逆向工程技术能够很好地解决以上问题。此外，对于数字化产品模型日趋成熟得硬件设施也提供了强有力的保障。逆向工程技术的基础是三维数据采集。如今，越来越多新兴的三维激光扫描设备在市场中的发展和应用使得其采集数据的能力也越来越强大，随着传感技术、控制技术和激光测量技术等技术手段的快速发展,测量手段和测量技术也更加丰富和先进，同时在实际生产过程中，通过测量被测物体模型表面所获取的测量数据也呈现出海量趋势，人们称所获取的测量数据为点云数据或散乱数据。根据其特点及应用现有的数据收集方法，基本可将其分为接触式测量及非接触式测量两个类别。接触式测量方法是通过传感测头与对被测实物模型的物理接触来获取模型表面数据的方法，坐标测量机法和机械手臂法是常见的两种接触式测量方法。而非接触式测量方法采集数据主要是基于光学、声学、磁学等领域中的基本原理,利用适当的算法把一定的物理模拟量转换为被测实物模型表面的坐标点。通常一次采集获得的点云数据能够达到数十万甚至上百万个。所以，在对这些大规模的点云数据进行三维建模之前，为了保证三维建模的准确性和时效性，必须首先对其进行相关的点云预处理操作。点云预处理主要包括对点云数据进行去噪处理、精简处理、划分处理、配准处理以及光顺处理等，而在这些环节中，点云数据配准处理是最重要的一步，配准方法选取得是否恰当，配准的效果的好坏，将会直接关系到计算机能否完整且正确地描述实物模型，进而影响到实体信息数字化的效果。此外，在 CAD 曲面的重建过程中，不合适的配准算法会产生较大的配准误差，这会严重影响实体建模的质量和整个工程的进度。总而言之，在整个逆向工程的实施过程中，点云数据配准处于起始阶段，因此它不仅是整个逆向工程的基础，也是一个非常关键的技术部分。通常在实际测量过程中，由于物体表面存在被遮挡的部分以及测量设备存在测量范围的限制，因此需要对物体从多个视角进行测量，从而获取完整的点云数据。由于不同视角的局部坐标系不同，必须将多个视角点云转换至同一个坐标系下，来获取完整的物体表面点云数据，转换不同视角点云坐标系的过程即是点云数据的配准。通过配准不同视角的点云数据来获取整个模型的表面点云数据，为逆向工程后序的设计加工提供基础。而传统的点云数据配准耗时较长，如何在保证配准精度的同时缩短配准所需的时间，是本文的研究重点。三维点云数据处理流程如下图所示。
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2 点云数据配准算法
2.1 点云数据配准的概念
三维点云数据就是利用各种数字化系统和三维扫描设备对被测物体进行采集所获得的离散数据，它反映出了被测物体上各个离散点的主要物理信息，其中包括点的几何坐标、法向量、曲率、点云的规模、物体表面的颜色、纹理特征、透明度等[21]。点云数据根据其分布特点，能够进行分类，其主要分为以下几类：散乱点云：该类点云的测量点整体呈现散乱无序的状态，几何分布特征不明显，且各点之间没有规律可循。网格化点云：该类点云的特点是，对于点云中的任意点，都可以在其参数域中，找到一个与之相对应的均匀网格的顶点。并且，用其它方法获得的点云数据可以通过网格化插值来转换。扫描线点云：该类点云是由一组扫描线组成的，并且扫描线上的所有点都存在于扫描平面的内部。多边形点云：该类点云用小线段将同一平面内相邻的且距离最近的点依次连接，从而形成了带有嵌套的平面多边形点云。此外，根据点云数据在三维空间中分布情况的不同，也可将点云分为高密度和低密度点云。利用三维激光扫描设备测量得到的数据多为高密度点云，一般情况下包含几十万甚至上百万个点。点云数据的配准作为真实世界物体三维模型重建中的一个很重要的环节，其在逆向工程、形状检测、计算机视觉等领域均有广泛的应用。由于被测物体表面会被其它物体遮挡且测量设备存在着视域的限制而无法获得完整的数据，所以，通常的测量设备在一次测量中，只能获取物体的某一个侧面的点云数据。正因如此，在实际测量情况下通常采用多视角测量，即从多个角度对物体进行测量来获取被测物体的完整形状信息。由于在不同视角进行测量时的坐标系不同，所以，要想得到物体整个表面的完整形状数据，必须将测量得到不同坐标系下的被测物体的点坐标转换到一个统一的坐标系下，这一过程就称之为点云数据配准。点云数据配准分为初始配准和精确配准两步。
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2.2 刚体变换
点云数据的配准就是求解两个点集（分别记为 P 和Q）之间的刚体变换矩阵，使得两点集中属于物体同一区域的点重合。重叠区域中重合的点可以用对应点对(两个点集中属于物体上同一个点的一对点)之间的距离最小化来描述[22]。而点云的刚体变换主要包括平移变换和旋转变换，要确定两片点云的空间转换关系，在点云的配准过程中，由于点云之间可能相距较远，以及点云数据量通常都较大，为了降低配准问题的难度，缩短迭代的时间，通常将点云配准作为两步来具体实现，即初始配准和精确配准。初始配准是粗略的估计任意位置两个点云之间的位置关系，精确配准则是在初始配准的基础上，通过不停地迭代来优化配准结果。
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3 点云数据特征点提取算法研究.......... 22
3.1 利用法矢提取特征点........22
3.1.1 法矢的计算.....23
3.1.2 提取特征点.....24
3.2 利用曲率提取特征点........24
3.3 利用体积积分不变量提取特征点...........26
3.4 点云特征点提取实例分析.......28
3.5 本章小结.....37
4 基于特征点提取的点云配准算法实验......39
4.1 传统 ICP 算法下的点云配准...........40
4.2 基于法向量特征点提取的 ICP 算法下的点云配准.....45
4.3 基于曲率特征点提取的 ICP 算法下的点云配准......... 47
4.4 基于体积积分不变量特征点提取的 ICP 算法下的点云配准.... 49
4.5 本章小结.....53
5 总结与展望....55
5.1 总结.....55
5.2 未来工作的展望........55
4 基于特征点提取的点云配准算法实验
点云数据配准，其主要目的就是将一点云到另一点云之间的相对位置与方向找出来，换言之，就是对 2 个不同的坐标系统进行坐标转换。现如今，点云精确配准的算法有很多，其中最经典的则是由Besl和McKay所提出的最近点迭代（ICP）算法[1]，传统的 ICP 算法被广泛应用于当今的点云数据配准之中且具有很高的配准精度，但根据算法的描述可以得知，其对于点云之间的相对初始位置要求很高，且需要进行复杂繁琐的计算，在迭代的过程中也存在着无法收敛到全局最优解的而陷入局部最优的缺陷。所以，为了解决 ICP 算法自身的部分缺陷，国内外学者提出了一系列的 ICP 的改进算法,其中，Chen 和 Mediom[5]两位学者在经典 ICP 算法基础上进行了改进，该算法用点到匹配点处切平面的距离来代替点到点的距离，但该方法在物体表面曲率变化较大时会变得不收敛。由于传统 ICP 算法耗时太多，效率不高。而通过提取点云数据中具有几何特征的特征点，再利用这些特征点进行精确配准，可以有效地减少 ICP 算法迭代所需的时间。然而，不同方法提取的特征点的提取率不同，同时，对配准的结果影响也不同。所以，本文采用先利用法向量，曲率和体积积分不变量三种几何特征提取点云数据的特征点，再进行精确配准。流程图如下图所示。
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总结
三维激光扫描技术于上世纪九十年代中期开始出现，它是继 GPS 空间定位系统之后在测绘技术上又一项新的突破。点云数据配准，作为其重要的一环，对后续的数据处理的影响至关重要。在点云精确配准中，传统的 ICP 算法存在着迭代时间过长，效率不高的问题。因此，本文工作如下：
（1）描述了点云数据配准的意义与方法，分析了 Besl 和 Chen 所提出的 ICP算法的区别，并对雕塑进行了点云初始配准与精确配准。
（2）利用点云的法向量、曲率与体积积分不变量三种几何特征分别对不同的点云数据进行了特征点提取实验。实验表明，通过法向量提取特征点的提取精度较高，提取速度快，算法简单，但存在着对独立的点辨别度低的问题。通过平均曲率提取特征点，能够反映出基本的几何信息，但算法复杂导致计算量较大。通过体积积分不变量提取特征点，由于不受网格拓扑结构限制，能够更加准确的提取特征点。所以，简单、平滑的曲面可以通过计算法向量来提取特征点较好，而复杂、凹凸程度大的曲面通过计算平均曲率或体积积分不变量提取特征点较好。
（3）而通过比较基于这三种特征点提取方法的 ICP 算法在不同物体的配准实验结果，得知了在处理小数据量点云配准时，利用法向量和体积积分不变量提取特征点再进行配准再处理精确配准效果较好。而在处理大数据量点云数据量的时候，利用提取曲率特征点再精确配准的方法效果更好。
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参考文献(略)
工程硕士毕业论文范文精选篇二
1 绪论
1.1 选题背景
目前，随着我国对基础建设投资的逐年增加，我囯高速公路总里程以量级增长，如广东省高速公路的飞速发展，这必将带来更多业务的增长及公路数据信息的增加，为公路业务的科学管理与决策提出了更高的要求，如何统筹总体规划、统一数据标准、消除信息孤岛、共享高速公路数据，充分开发高速公路信息资源、提高运营管理水平、降低营运成本，已经成为高速公路管理业务当前急需解决的关键问题。特别是广东省交通集团有限公司（以下简称交通集团）作为广东省超大型的国有企业，运营管理着数十条高速公路，通车里程已达 3063 公里，预计“十二五”期末通车里程将达 5000 公里。因此广东省交通集团各公路管理业务部门对空间数据资源有强烈需要，例如对公路路网、基础设施、结构物等空间数据的应用，特别是基于空间数据的专业应用。集团在长期的业务办公中积累了一系列的地理信息数据（ArcGIS 格式数据为主），虽然在个别业务部门有一定程度的应用，但目前来说仍然存在数据不够完整、空间功能应用不够专业深入、交通信息网络模式单一、数据不能及时动态的提供全面的数据支持与更新，给社会和公众的出行不能提供全方位的服务、交通运输职能部门相互独立，没有完全形整体性平台，给统一管理和维护方面带来一些问题，这使信息资源的有效整合和充分共享不能得以实现等问题。因此，针对以上问题，集团提出须对地理信息数据及服务平台进行统一规划的要求，以此为契机提出本项目建设。通过采用相关先进技术，搭建统一的地理信息服务共享平台，整合空间信息资源、规范各部门的空间数据应用、促进信息资源共享与协同，本平台以满足养护数据中心需求而建设地理信息服务共享平台。由于本人在单位实习中全程接触该项目，因此本文将结合自己所参与的实际工作对系统相关内容进行分析研究。
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1.2 交通信息化研究现状
“智慧交通”集成了多项先进的高新技术并对这些高新技术加以合理充分的利用，比如信息技术、通信传输技术、电子传感器技术、卫星导航与定位技术、计算机技术以及交通工程等其它的高新技术[46]。“智慧交通”主要是以交通需求为方向，以信息技术为方法，以全方位的提升交通安全、效率和服务质量为目的，充分利用交通、空间、时间和移动的资源信息进而所形成的新交通系统[47]。“智慧交通”的主要特点是以信息的采集、处理分析、发布、交换、分析、利用为主线，为交通参与者提供更广阔的服务[3]。 截至今日，智慧交通已被越来越多的人所知晓和认可，影响范围波及全球，其中，智慧交通系统在美国、日本和欧盟等国家得到了最为普遍的研究和运用。美国于二十世纪九十年代成立了“智能化车辆道路系统组织”，这一做法大大推动了其交通管理信息化的发展，经过多年的发展，美国已经有了比较完善的交通管理与信息服务系统 ，也形成了一套相应的技术规范与标准[4]。二零一零年，美国就国内交通的七个重点领域进行了研究，主要涉及了公众出行、出行需求、交通和应急的管理系统、公共交通和商用车的安全运营系统，此外还包括了电子收费和先进车辆的控制系统，并在二零一零年发布的《美国 ITS 战略计划 2010~2014》中对上述七个领域进行了详细的阐述；上述发布文件对七个领域各自相对的用户服务系统和多种出行信息进行综合发布，实现了有效的信息资源共享，例如综合道路两侧以及公交终端的信息、公交电台讯息，进行系统的统一部署和动态管制，使之与主干路、高速路、公共交通和事故管理形成一个统一整体[5]。 二十世纪 90 年代，面对交通拥堵的烦恼，日本也建成了“车辆交通信息与通信系统”(AMTICS)、“路车间信息系统”(RACS)、和“新交通管理系统”(UTMS)，多年来，在日本交通行业领域发挥了极大的作用[6]。
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2 平台建设关键技术分析
平台借助于 WebGIS 技术的强大功能，使户可以从因特网的任意节点浏览WebGIS 中的空间信息、制作专题地图、还可以在因特网上直接进行相关空间操作。这是因为 WebGIS 技术不但在功能和 GIS 软件在功能上基本相同，而且用户可以利用 Intenet 的优势在 Intenet 上远程访问 GIS 数据或应用程序进行 GIS 分析或是在Intenet 上共享各种地理信息资源，省去了用户在本地计算机上安装 GIS 软件的麻烦，很好的结合了 Internet 与 GIS 技术[31]。平台总体设计及数据库建设是基于 SOA 思想，采用“服务总线+一体化框架+插件”多层式企业软件架构开发实现。平台采用地理信息行业最先进的 GIS 开发技术，开发以 B/S 架构为主、C/S 架构辅助的企业级地理信息服务平台，借助于空间数据库的强大功能及互操作的规范服务，最终实现地理信息资源的共享。其中主体平台采用的是 B/S 架构，数据管理系统采用的是 C/S 架构。下面一一介绍本平台所用到的关键技术。
2.1 平台架构技术
2.1.1 B/S 架构
B/S（Browser/Server），即浏览器/服务器结构。Browser 是指 Web 浏览器，Server指的是后台服务器。前端主要是实现系统的界面设计，主要事务逻辑在服务器端实现，采用 B/S 架构的系统不用将其安装在本地计算机上，只需通过 Internet 在 Web 浏览器上请求访问即可。 B/S 架构，即瘦客户端架构，这这种架构的显示逻辑是通过 Web 浏览器，事务逻辑则放在了 WebApp 上，这样就减少了客户端的压力。本平台主体部分采用该架构主要是因为客户端免维护，各个子系统包含的功能模块比较多，用户群庞大，升级是无需升级多个客户端，升级服务器即可，通过一定的权限控制实现多客户访问的目的，交互性较强。
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2.2 平台开发技术
本平台建设中，数据管理系统采用 C/S 架构，使用 C#进行开发；主体平台的后台系统是采用JAVA语言进行开发，前端是基于JavaScript+Flex进行前端页面开发的。C#是一种面向对象的程序设计语言，它运行于.NET Framework 上，由微软发布。它具有以下特点：语法简洁；彻底的面向对象设计，包含面向对象语言的封装、继承和多态的特性；强大的安全机制；兼容性；完善的错误、异常处理机制。 C#易学易用、功能强大，是一种广泛应用的开发语言， Visual Studio 开发平台中可视化用户界面设计非常强大，两者相互映衬，这种结合方式真正让程序员的设计变得简单起来。而且 C#在开发数据库管理系统方面具有很好的体验，易实现对数据库的管理与操纵，这也是本平台在数据管理开发中选择该语言的主要原因之一。Java 是一种简单的、面向对象的、分布式的、健壮的、安全的、性能很优异的多线程的、动态的语言，是 SUN 公司在 1995 年推出的。其具有以下几个特点：与平台无关，即能运行于不同的平台；不同于 C++的指针对存储器地址的直接操作，既开发简单又比较安全；面向对象；是分布式的，使用网络上的文件与本地文件一样简单；健壮性，可大大提高应用程序的周期；解释型；动态。JavaScript 是一种属于网络的脚本语言，被广泛用于 Web 应用开发，常用来为网页添加各式各样的动态功能，为用户提供更流畅美观的浏览效果。其具有以下特点：逐行解释的脚本语言，在其运行过程中是一行一行进行解释的；是基于对象的，它可以创建新的对象，也可使用已有对象；动态性；它是不依赖于操作系统的，只要有浏览器支持就能运行，具有跨平台性。
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3 交通 GIS 服务共享平台总体设计 ........ 15
3.1 系统需求分析 ....... 15
3.1.1 总体需求 ........ 15
3.1.2 数据需求分析 ......... 15
3.1.3 用户分析 ........ 16
3.1.4 功能需求分析 ......... 17
3.2 系统总体架构 ....... 17
3.2.1 GIS 开发平台选择 ........... 17
3.2.2 设计思路 ........ 18
3.2.3 平台总体架构 ......... 19
3.2.4 平台功能架构 ......... 20
3.3 子系统功能设计 ............ 21
3.4 空间数据库建设 ............ 24
3.4.1 空间数据内容 ......... 25
3.4.2 空间数据制作 ......... 27
3.4.3 空间数据库设计 ..... 31
4 交通 GIS 服务共享平台开发与实现 ............ 35
4.1 平台开发概况 ....... 35
4.1.1 设计工具 ........ 35
4.1.2 开发语言 ........ 35
4.1.3 开发工具 ........ 35
4.2 平台部分功能设计实现 ......... 35
4.3 系统成果展示 ....... 42
5 结论与展望 ........ 53
5.1 结论 ..... 53
5.2 展望 ..... 53
4 交通 GIS 服务共享平台开发与实现
4.1 平台开发概况
作者参与了广东交通集团 GIS 服务共享平台建设项目，参与部分源码开发，现就平台实现的几个功能部分源代码进行如下描述。 现以空间数据与业务数据的关联、添加专题图、导航查询、动态瓦片、鼠标单击地图获取坐标等功能为例来描述。 省公路局与各路段公司会在平台建设初期提供现有数据，并要在平台运行期提供每年的上报数据，平台会通过空间数据管理工具集中处理上报数据，并进行日常维护，形成最新版本的空间数据，从而提供最新的数据服务供用户调用。其具体流程如下图4.1 所示。 本部分实现的功能是实现专题地图的叠加，当需要查看专题图时输入图层名称，就可以将所要叠加的图层叠加到底图中，点击清除图层就会被清除。此功能的实现方法是先创建一个 WMS 地图服务类，调用其构造函数 DWMSLayer()传入相关参数，返回图层对象，再调用 addLayer()方法将该图层叠加到底图上，实现专题要素的叠加。
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结论
本文分析了交通行业信息化的国内外研究现状，针对交通行业信息化建设发展过程中的信息共享问题进行探讨，解决孤岛现象。采用面向对象的设计方法完成对交通信息数据库的设计，并将数据分为基础地理信息数据和交通专题数据。采用 SOA 架构模式，基于地理信息技术和空间数据库技术，设计了“交通 GIS 服务共享平台”。不仅为交通信息服务共享平台的建设提供了新的参考，也为信息共享和资源整合提供了依据。其中本人在参与系统建设中，在前端页面开发时通过尝试不同的开发语言，通过比较确定使用 JavaScript+Flex 使界面更加美观，用户体验更好。本文取得的研究成果如下： ①介绍了国内外交通信息化建设进展与建设经验，分析了当前交通信息化建设存在的主要问题。②根据平台数据需求及功能需求，分析了平台建设的必要性。基于 SOA 架构理念，设计了交通 GIS 服务共享平台的总体架构、功能结构、子系统功能结构与数据库建设。 ③分析了建设平台的基础技术及关键技术，同时自己的理论体系得到进一步巩固完善。 ④通过数据管理工具实现服务的更新与数据发布，平台用户通过调用数据服务实现搜索查询、基础地图、专题图等 GIS 功能。 ⑤实现了跨行政等级、跨部门、跨专业、跨系统的地理信息服务，提供统一平台，实现各部门、各专业之间的地理空间服务共享。
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参考文献(略)
工程硕士毕业论文范文精选篇三
1 绪论
1.1 研究背景与意义
随着数字城市的发展和应用，地理空间数据在城市基础地理信息数据库的建设以及国民经济发展中发挥了越来越重要的作用[1,2]。地理数据来源主要包括以下几种方式：野外测量数据、现有纸质地图的扫描数字化、遥感影像数据、统计资料等[3]，由于地理数据获取手段的多样性、各 GIS 软件处理系统对地理要素的分层、分类的定义与理解不完全相同，导致各行各业生产的数据格式和结构存在差异性，从而造成同一种类型的地理数据在不同的部门和行业无法得到共享利用的问题[3,4]。 地形图的绘制、土地数据调查、地籍成图一般是使用 CAD 软件平台进行矢量化操作。但由于 CAD 数据并没有严格的地理数据分层概念，其可以将点、线、面数据混合存放在一个图层中[5]，且 AutoCAD 地形图数据的地理要素编码方式并不符合国标规定[6,7]，这种分层、编码方式导致 DWG 格式的地理数据难以进行拓扑查询、空间分析等操作。由于 GIS 数据以空间数据库的形式进行存储和管理，在图形数据处理与拓扑关系重建等方面遵循一定的规则，能很好的进行专题地图绘制、网络分析和叠置分析。从人类对事物认知的过程来讲，CAD 系统侧重于对客观不存在的事物进行规划设计，而 GIS 系统主要用于对现实存在事物的建模，对有关地理数据进行管理、分析和描述，从而为用户活动提供信息支持与服务[8,9]。为适应数据管理与应用的需求，如何将已有的大量 CAD 格式数据转为 GIS 格式的数据，进而更好地管理和使用地理数据资源，提高数据的使用效率，就成为我们迫切需要解决的技术问题[10]。 在数据转换研究领域，许多学者对数据转换方法进行了研究并得出了较多的研究成果，本文对传统的几种数据转换方法进行了对比分析发现，传统的数据转换方法主要存在两类问题：第一，传统的数据转换方法较多限于同构数据间的转换，这种转换理论易造成数据信息的丢失等问题，且转换功能单一难以根据实际需要进行模型的定制；第二，传统的数据转换方法研究的主要目的是实现数据格式的转换，而对源数据的要素分类与编码的标准化转换研究却很少，在“数字城市”基础地理空间数据框架建设与发展的大背景下，地理数据标准化建设显得尤为重要，显然传统的数据转换理论已难以满足地理信息技术的发展需求。如何实现地理数据“无损转换”的同时实现对源数据要素的分层与编码体系的标准化是本文研究的重点内容。
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1.2 国内外研究及应用现状
研究面向标准格式的地理空间数据转换方法，主要从数据标准的制定、数据格式特点以及数据转换方法等方面进行研究。各研究领域的研究现状和趋势如下：为开展地理空间信息的国际标准化工作并利于地理数据标准的推广，国际标准化组织（ISO）于 1994 年成立了地理信息标准化技术委员会(ISO/TC 211) [12]这一机构，其主要任务是对地理空间数据的定义、描述和管理工作制定一系列的标准，并对不同用户、系统和平台间管理地理信息的方法、工具和服务提供说明 [13]。OGIS 实质是一套独立于具体平台和系统的公共空间数据处理函数，可应用于任何平台和系统，使得用户可以在单一的工作环境流程中，该标准适用分布于网上的任何地理空间数据。但由于 OGIS 函数集不能为各层次和各领域的空间数据转换提供统一标准,不能完全解决数据分布与集中处理等问题，因此借助该标准实现数据转换与集成存在一定的问题 [14]。所以后来，很多 CAD 与 GIS 软件平台都提供了特定模型的数据格式作为交换的媒介，如南方CASS 的 DWG/DXF、ArcInfo 的 EOO、MapGIS 的 SUV 格式。但是，由于软件平台种类繁多，不能满足某个系统软件的数据交换格式能适用于其他所有系统。为了使数据交换更加方便，减少数据转换造成的信息损失，许多国家或地区制定了地理空间数据的转换与共享标准，如美国国防高级研究项目局、国防建模仿真局等联合发起的综合环境数据表示与交换规范 (SEDRIS) 项目，美国国家空间数据协会制定的空间数据转换标准（SDTF），其他类似标准还有欧洲的 DGIWG 的数字图形信息交换标准（DIGEST），澳大利亚的 ASDTS、加拿大的空间档案交换格式（SAIF）、英国的 NTF等[15]。
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2 地理空间数据相关格式分析
地理空间数据的格式主要包括地理要素的分层与编码规则这两个方面，由于不同软件生产开发商规定的要素分类体系相差较大，导致不同软件系统的数据组织形式、拓扑关系、图形符号表达也各不相同。要实现地理数据的共享与集成，避免数据孤岛，减少数据资源浪费的一个重要途径就是实现海量基础地理数据的标准化转换。研究面向标准格式的地理数据转换，首先需对标准格式的地理数据结构进行深入的了解，再结合对广泛应用的 AutoCAD 与 ArcGIS 软件平台数据格式的分析，完成面向标准格式的数据转换模型的构建，从而实现地理数据的标准化转换工作。
2.1 地理空间数据标准格式
为实现地理数据格式统一，实现数据的标准化转换入库，本文提出了面向标准格式的地理数据转换新方法，论文研究的一个重要内容是地理数据的标准格式，即国标规定的《基础地理信息要素分类与代码》[6]标准。 随着我国地理信息技术的迅速发展，各相关部门都在积极的开展基础地理信息数据库的建设，形成了很多行业和地方性的数据改造入库标准，测绘行业标准如《测绘技术设计规定》（CH/T 1004-2005），地方标准如《宁波市 1:500 1:1000 1:2000数字地形图图式》（DB3302/T1003-2004），而在省级的数据库建设中用于 1：10 000的地理要素分类与编码标准多达 4 种，随着时间的推移，各省自订的标准会越来越多且标准间的差异呈增大趋势。各地区标准的不统一横向上体现为区域地理要素的分层、编码差别较大，纵向上表现为不同尺度的地理空间数据所表示的地理空间信息与属性含义存在不一致等问题，这种问题势必会影响地理空间数据的标准化改造入库进程，不利于基础地理数据入库建设的发展[27]。
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2.2 AutoCAD 与 ArcGIS 数据格式特点
GIS 与 CAD 数据是在空间坐标系统的基础上，通过目标与参考系统的联系，来呈现图形要素间的空间关系，并对图形的属性信息和空间信息进行处理[31]。研究 GIS 与 CAD 系统的数据转换，不仅研究两者的数据格式转换，更重要的是图形内容与属性信息的转换。因此，要实现 GIS 与 CAD 数据的转换，首先需对两种数据的格式特点进行深入了解与分析。空间数据包括图形信息和属性信息两方面，地理数据的图形信息不仅是属性信息的载体也是 GIS 与 CAD 数据转换的基础。地理数据的属性信息包括图形要素编码和业务登记信息，其中，业务登记信息包括如用途、方向等内容，图形的属性信息是对要素特性的描述。表 2.3 是 GIS 与 CAD 数据的特征比较[32]。本章节从数据结构特点、数据组织形式、拓扑关系、坐标系统和图形符号表达这五个角度来论述 ArcGIS 与 AutoCAD 数据的格式特点。
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3 非标准格式的数据转换 ....... 25
3.1 基于转换程序的数据转换 ............. 25
3.2 基于公开数据格式的数据转换 ..... 26
3.3 基于直接访问的数据转换 ............. 27
3.4 FME 传统的数据转换技术 ............ 27
本章总结 ....... 28
4 面向标准格式的数据转换模型设计 ....... 29
4.1 面向标准格式的语义转换技术设计 ....... 29
4.2 要素重分类分层对照表构建 ......... 32
4.3 要素编码转换映射表构建 ............. 35
4.4 面向标准格式的数据转换模型构建 ....... 38
本章小结 ....... 40
5 面向标准格式的地理数据转换实现 ....... 41
5.1 数据预处理 ....... 41
5.1.1 数据存在的质量问题 ........... 41
5.1.2 预处理标准 ...... 42
5.1.3 质量控制预处理方法 .......... 43
5.2 基础地理数据转换的实现 ............. 45
本章总结 ........ 46
6 数据转换成果质量评价与分析
当前，国内外关于地理数据转换成果精度验证的研究较为少见，但缺少准确可信的成果数据质量评价准则，不利于地理空间数据转换与共享技术的发展，也对 GIS应用、管理和辅助决策功能的正确性与可靠性有着直接的影响[67,68]。为保证成果数据的质量，使转换得到的目标地理数据库地理要素的空间数据、属性内容、空间关系等数据信息与原图保持一致，且满足基础地理数据库建库要求，需对 GIS 格式的MDB 成果数据进行质量评价分析。 数据质量评价一般采用直接质量评价和间接质量评价方法，两种方法的区别在于直接评价是对对象数据直接进行人工检测，随机抽样或者建立评价模型进行质量检查，间接的质量评价方法是根据相关知识或信息进行演绎推理来确定数据质量，在实际操作中，一般优先选择直接质量评价的方法，或以直接质量评价为主，间接评价方法为辅[68]。鉴于本项目的特点，论文采用直接质量评价的检查方法，提出了随机抽样和基于 kappa 系数的两种成果数据检查方案。
6.1 随机抽样的检查方法
对数据转换成果进行抽样检查的基本思路是，以源 CASS 数据图件为对照样本对随机抽取要素的地物名称与类型、空间坐标、图层分类信息、属性内容、地理编码等信息进行对比统计分析与检查，得出表 6.1 所示随机抽样的结果。由随机抽样的结果可知，论文采用的基于 FME 语义映射的数据转换技术得到的目标地理数据库，其地理要素的空间坐标、属性信息与源 CASS 数据保持了一致，且完成了源数据地理要素的分类分层和编码体系的标准化转换，实现了基础地理数据的转换与标准化改造。对转换未成功的要素进行逐一分析得出，其原因包括三个方面：源数据成图质量不高如块状地物不封闭、成图操作不规范造成要素编码错误以及自动化转换前进行 CASS 数据的整理操作过程中遗漏了待处理的要素。因此，控制源 CASS 数据的成图质量，做好源数据的整理检查工作是提高数据转换成果质量的重要条件。
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结论
随着地理信息技术的不断发展和 GIS 应用的普及，各数据源的 CAD 与 GIS 数据整合应用趋势越来越明显，两种主流格式数据的转换就成了我们亟待解决的问题。 本文从 AutoCAD 和 ArcGIS 这两种软件入手，对两大主流软件平台所支持的数据格式进行了深入分析，基于传统非标准格式数据转换方法不足，提出了面向标准格式的地理数据转换新方法，对源 CASS DWG 数据进行“无损转换”和标准化改造入库工作，结合项目实践，进行了实例论证，并对数据转换成果质量进行了评价与分析。论文主要完成了以下几个方面的工作：
① 对标准地理数据格式进行了进行了较为深入的研究与介绍，并从数据结构、组织形式、拓扑关系、坐标系统和图形符号表达这五个角度对 AutoCAD 与 ArcGIS这两种软件的数据格式特点进行了分析。
② 对几种传统非标准格式的地理数据转换方法进行了总结得出，传统的地理数据转换方法主要研究的是非标准格式数据间的转换，难以实现地理数据标准化转换入库操作，而且易造成数据信息的丢失。
③ 基于传统数据转换方法的不足，本文提出面向标准格式的地理数据转换新方法，是本文的一大创新之处。根据标准地理数据格式建立源地理数据要素重分类分层对照表和编码转换映射表，利用语义转换技术加载映射表，实现了 CASS DWG数据的“无损转换”和标准化改造入库工作，解决了传统数据转换方法无法满足地理数据标准化建库需求等问题，对促进我国基础地理信息标准化建设具有很重要的应用价值。
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参考文献(略)
工程硕士毕业论文范文精选篇四
1.绪论
1.1 引言
Daguerre 和 Niepee 于 1839 年拍摄了人类历史上第一张用于获取平面信息的相片，自此以后，利用相片制作平面图的技术便沿用至今。在 20 世纪初，摄影测量技术发生了巨大的变化，Fourcade 根据人眼视觉原理，发明了立体像对观测技术，这一技术使得广大测绘人员由 2D 平面观测进入了真实 3D 观测时代[1][2]。时至今日，利用立体像对建模的测量技术仍然是获取高精度地面点坐标最可高的方法[3]。 进入 20 世纪后，数字摄影测量随着计算机技术的发展而逐渐成熟起来。摄影测量的工作流程基本如下：航空测量—影像处理—地面测量（空中三角测量）—立体测量—制图[4][5]，近百年来，摄影测量的工作模式没有发生革命性变化。由于当前地理信息更新周期缩短，而摄影测量的工作周期过长，摄影测量技术显然已经不适合当前社会的需要[2][6]。 美国航空航天局（NASA）在 1970 年研制出第一台对地观测 LiDAR 系统，自此LiDAR 技术和机载激光扫描技术便发展起来。机载激光扫描技术的迅速发展，使得LiDAR 点云技术成为获取高精度地面地形信息的重要手段[7]。机载激光雷达发射的高能量的脉冲信号可以穿透地面植被，能直接获取林区或者山区的真实地表信息[8]。机载雷达技术是一种直接、主动式的测量技术，与传统航空航天摄影测量技术相比，不受日照和天气条件的影响，可以全天候作业；可应用于地形测量、火灾调查、污染检测、资源探测、灾害检验等方面[9]。
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1.2 研究目的及意义
目前的 LiDAR 数据的点间距一般为 1~2 米，其空间分辨率较航空摄影测量所使用的高分辨率的航空影像要低很多，且缺乏地物的纹理信息，加之点云的后处理技术，尤其是点云滤波技术目前仍然比较滞后，所以，单纯依靠原始 LiDAR 点云数据提取建筑物信息是非常困难的[10]。计算机视觉技术出现于 20 世纪 50 年代，其图像处理技术发展的也非常成熟，现在已经广泛的应用于航空航天、医学影像、出版印刷等多个领域[11]。因此，多源数据的结合已经成为 LiDAR 数据处理新方法的热点和重点[12]。本文将基于影像处理技术，对机载激光雷达分类后生成的影像进行建筑物的提取。研究目的为： ①熟悉机载雷达系统及其工作原理，了解 LiDAR 点云的数据结构及特点； ②了解 Terrasolid 点云分类方法，通过实验获得合理的点云滤波阈值；③改进基于 LiDAR 点云影像的处理技术，得到满足一定精度的地物边缘信息。 研究意义： ①机载 LiDAR 数据采集技术已经趋于成熟，但是 LiDAR 点云数据的后处理技术仍然未有显著的发展，多源数据的应用已经成为 LiDAR 点云数据处理的新方向，而成熟的影像处理技术和 LIDAR 点云的结合将成为 LiDAR 点云信息利用的突破口，具有非常重要的价值和意义； ②传统的航空影像原始数据往往是非正射影像，影像分析之前要先进一系列的影像校正工作，由于 LiDAR 是直接获取地物的三维坐标信息，得到是真实的地物信息，所以基于 LiDAR 点云影像的处理技术会大大缩短作业时间； ③LiDAR 影像处理技术主要是利用了 LiDAR 地物点云的突出的几何特性，对点云密度依赖低，所以提取精度要高于传统的航空影像提取技术。因此 LiDAR 影像处理技术将降低外业作业成本，并提高了影像提取精度，同时为今后的 LiDAR 数据处理技术积累经验和技术。
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2.机载激光雷达测量原理及其应用
机载 LiDAR 系统是针对地学遥感的雷达成像系统。机载 LiDAR 一般使用固定翼飞机和直升机作为载体，对地形及地物进行规则扫描，记录距离信息以及其他的信息，目的在于获取高精度、高密度的激光点云信息，以及回波次数、回波强度以及影像等数据。机载 LiDAR 数据可用于生产数字表面模型（Digital Surface Model，DSM）数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM），正射影像、矢量地图、专题地图等测绘产品[24]。
2.1 机载激光雷达系统
机载激光雷达（Light Detection And Ranging，LiDAR）是安装在飞机或者是直升飞机上的多功能主动式的遥测传感器。机载激光雷达系统主要由激光扫描仪（Laser Scanner）、中心控制单元（Center Control Unit）、差分全球定位系统 DGPS（Differential Global Positioning System，DGPS）和惯性导航单元（Internal Measurement Unit，IMU）组成[25]。图 2.1 为机载雷达的系统组成图。 一般情况下，激光扫描系统通过设定一定的扫描方式，来实现获取地面点的距离信息。常用的扫描方式有 Z 形扫描、平行线阵列扫描和线性椭圆扫描三种[26][27]。Z 形扫描的方式使激光脚点呈高密度的“Z”字形；平行线阵列扫描使激光脚点在地面形成相互平行的窄间距扫描线；线性椭圆扫描使激光脚点在地面形成有一定重叠的椭圆[28]。如图 2.2 所示（从左至右依次为 Z 形扫描、平行线阵列扫描和线性椭圆扫描）。地面激光点的形态分布通常情况下由机载 LiDAR 系统使用的扫描方式、飞行角度、飞行速度以及其他诸多因素决定[29]。
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2.2 机载 LiDAR 的工作原理
机载 LiDAR 系统主要通过测定扫描仪的坐标信息、姿态信息以及扫描仪到地面目标的距离来解算地面目标点的精确坐标。其中，装载在飞行器上的扫描仪的位置信息由 GPS 接收机获得，INS 系统用于获取飞行器在飞行过程中的姿态变化信息，高精度的激光扫描仪用于获取扫描仪与地面点的距离，进而解算出地面点的三维坐标[41]。目前，市面上由许多种类的激光测距仪，功能也是千差万别，但是从工作原理上分类，基本上可以分为一下两种：一种是通过发射脉冲信号直接获取测量时间的方法，称为脉冲式激光测距，一种是通过测量相位差间接测量时间的连续光波式激光测距。 图 2.4 为激光测距的原理。
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3.影像处理技术基础理论 ....... 13
3.1 形态学算法........ 13
3.1.1 二值形态学 ..... 13
3.1.2 灰度形态学 .... 19
3.2 图像分割算法 .......... 21
3.3 本章小结 ........... 31
4.基于影像技术的 LiDAR 点云建筑物提取 ......... 33
4.1 LiDAR 点云建筑物提取优点和困难分析 ....... 33
4.2 数字图像处理技术建筑物提取困难分析 ....... 34
4.3 基于 TerraSolid 的 LiDAR 点云分类流程 ....... 35
4.4 改进的形态学图像处理算法 .... 41
4.4.1 环形互补形态学算法 ..... 42
4.5 基于面积的形态学填补算法 ........... 46
4.6 本章小结 ........... 55
5.实验结果与分析 .......... 57
5.1 实验数据及实验平台 ........ 57
5.2 实验结果 .... 58
5.3 实验结果评定分析 .... 64
5.4 本章小结 .... 65
5.实验结果与分析
本文在第二章阐述了 LiDAR 点云采集的基本原理，LiDAR 点云的数据结构以及LiDAR 数据较传统遥感影像的优缺点；第三章主要阐述了数字图像处理技术的基本原理和本文所要用到的处理方法；第四章阐述了 LiDAR 点云分类处理的流程和基于LiDAR 影像，基于改进的形态学算法的建筑物提取方法。基于形态学算法的建筑物提取的关键技术在与结构元素的选取和判断规则的选定。本文使用了面积法，结合形态学结构元素的几何特性，改进传统的形态学算法来进行建筑物噪声滤波和提取。
5.1 实验数据及实验平台
本文所使用的数据来源于浙江省绍兴市某城市 LiDAR 点云数据，点云密度为4~6points/m2。如图 5.1 所示。虽然使用形态学算法可以滤除掉影像上的噪声，但是原始影像上噪声过多，使用形态学滤波算法会在一定程度上破坏边缘信息。由于影像上出现的细小的孔洞噪声可以归类与椒盐噪声，所以这里首先使用对椒盐噪声滤除效果较好且对边缘保护较好的中值滤波 LiDAR 影像进行滤波预处理。
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结论
机载雷达技术是是一门新兴的对地遥感测量技术，相对与传统的航空摄影测量，机载雷达技术有着不可逾越的优势，机载雷达可以快速、准确地获取地面地形的空间信息，可以快速生成 DEM、DSM 等数字化测绘产品，因其作业周期短、数据采集精度高、不受环境影响等优点而得到了广泛的应用。但是，机载雷达数据的后处理技术仍然比较滞后，机载 LiDAR 技术获取的地面点云数据包含大量可用信息，但是目前技术对 LiDAR 点云信息的利用率较低，如何高效、多源地利用 LiDAR 点云信息已成为亟待解决的问题。其中，多源数据的结合使用已成为机载雷达技术发展的方向和研究重点。 本文依据多源数据处理的思想，将影像处理技术应用到机载 LiDAR 点云建筑物分类中。本文根据 LiDAR 点云数据的获取特点以及 LIDAR 影像的几何特征，改进了传统的形态学处理算法，并通过实验验证了本文方法的有效性和可靠性：
①本文根据形态学理论，考虑到建筑物的几何特征以及建筑物点云的高程特征，对传统的形态学滤波算法做出改进，提出环形互补结构的形态学滤波算法，该算法改进了传统同质模板判断条件单一的缺陷，使用相异且互补的结构元素对图像进行滤波去噪，实验表明，该算法在去除图像加性噪声，保护图像边缘方面有着很好的效果。
②由于机载 LiDAR 激光脚点分布的离散性、不规则性，以及作业过程中的环境因素的影响，导致扫描的地面点的密度是不均匀的，这就造成了 LiDAR 影像中会出现无规律的孔洞噪声。本文针对孔洞填补问题，依据形态学理论，提出基于面积元的单模板算法和双模板填补算法，实验表明，基于面积元的填补算法可以很好地滤除噪声斑，快速地填补图像中的孔洞，并且可以很好的保护图像的边缘信息。
③经过实验对比和结果评定。本文改进的形态学算法在图像清晰度、边缘提取精度、图像质量上相对于传统的图像处理算法上有很大的提升，并且图像的失真度较低，进一步验证了本文改进算法的较高的可靠性和适用性。
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参考文献(略)
工程硕士毕业论文范文精选篇五
1 绪论
1.1 论文研究背景
GPS 由于其全天候，精度高，成本低，快速，灵活等优点，GPS 技术被广泛应用于摄影测量，地籍测量，工程测量，海洋测量[1]。随着 GPS 技术的迅猛发展，实现 GPS高程测量以及转换已经成为一个趋势，是测量技术发展的另一个重要方向。目前已经受到越来越多的关注。 由于 GPS 技术的出现，常规的测量技术遭受了巨大的冲击和挑战，当然水准几何也不例外。水准几何劳动太强大，花费大，效率不高，实时性低。GPS 正常高测量 技术在很大程度上克服了这些缺点，高精度地求解正常高是大地测量的一项重要任务，可以满足工程等多方面的高程需求[1]。伴随着 GPS 技术的快速发展，尤其是 cm 级别的大地水准面的发展，其为 GPS 正常高测量提供了良好的理论基础。美国 20km 内，大地高差不确定性小于 1cm；20-50km内，不确定性小于 2-3cm[4]。这说明大地高通过某种方式高程转换成正常高是可以行得通的。 GPS 技术可以快速准确地获取地面点大地高，这将极大的改善传统的水准测量高程作业的模式，取代国家四等甚至三等水准测量[5]，可以满足 1:1,1:5 千甚至更大比例尺的测图需要，对于实现数字城市，数字中国，乃至数字地球等工程的建设，具有特别重大科学，经济，社会意义。
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1.2GPS 高程拟合的研究现状
随着 GPS 技术的发展，GPS 技术越来越广泛地应用到各个行业中，在很大程度上用 GPS 测量高程代替传统水准测量已经成为一种趋势，同时也对 GPS 高程测量和高程拟合提出了新的挑战。上面已经提到确定高程异常是 GPS 高程拟合的关键技术所在。目前确定高程异常的主要方法有重力测量法[6]和几何解析法[7]，本文采用神经网络算法实现 GPS 高程拟合，并且用遗传算法和稳健估计来对 BP 神经网络进行优化改进算法。下面对几种常用的方法作详细得论述。 几何解析法（也称数学模型法），该方法的主要思路是通过水准联测的方法得到部分 GPS 点的正常高高程，或者将一部分 GPS 点布设在高程已知的水准点上，使得这些点不但具有大地高H 而且同时具有正常高h。在某区域内，如果有多个点的 GPS大地高和正常高都已知的话，这样通过计算就可以得到高程异常 。然后通过一个给定的函数来模型这个区域的似大地水准面，在通过数学内插的方法来计算该区域内任意一点的高程异常值 。如果应用 GPS 技术测得获取某一点的大地高H ，通过已经模拟好的数学模型就可以求解该点的高程异常，进而求得其正常高。由于数学模型的不同，又有曲线拟合法，曲面拟合法，样条函数法，平面函数拟合法，多面函数拟合法，参数回归法，非参数回归法[12-16]等等。 对于测定区为平坦地区，起伏变化不大，在 15km2一般只有 0.1～0.2m 的起伏，采用曲面拟合可以得到较好的效果，其精度一般可以达到毫米级；对于地形复杂的测区，多面函数能构建地形复杂的函数模型，但需要一定数量的的 GPS 水准联测点，才能反映测区复杂的地形[17]。
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2 稳健的遗传神经网络模型的基本理论
人工神经网络和遗传算法都属于仿生学的范畴，不同的是人工神经网络是一种模拟大脑神经突进行信息处理的数学模型，遗传算法是模拟自然界自然选择和遗传进化过程来寻找最优解的方法。由于 BP 神经网络和遗传算法各自都有优点和不同的用途，但同时又有不可回避的各种缺陷。稳健估计是考虑在高程拟合过程中有为数不多或者残留的系统误差的情况，使得模型变形失真，引入等价稳健权可以使得模型具有抗差能力。下面就这三种理论的原理，特点及其应用方面等进行详细叙述。
2.1 人工神经网络的概述
人工神经网络（artificialneuralnetworks）是一种类似于人类大脑神经突触联接的结构进行数据处理的数学模型[32]，也简称神经网络或者类神经网络。神经网络是一种由大量的神经元（或称节点）之间相互联接而构成的数学运算模型。每一个神经元都代表着某种特定的输出函数，称之为激励函数（activationfunction）。每两个神经元之间的连接都需要经过加权值处理和阈值处理，这个称为权阈值矩阵，这就相当于人工神经网络的记忆信息。网络的输出则伴随着网络的连接方式、权重和激励函数的不同而与之相应发生改变。而神经网络自身一般可以认为是对某种函数或者算法的逼近，也有可能是表达一种逻辑策略。人工神经网络是门发展迅速的边缘交叉性学科，而且随着计算机的快速发展，神经网络的应用几乎已经渗透到各个工程领域。但是人工神经网络的发展道路也并不是一帆风顺的，期间大致经历了下面几个主要阶段[33]：①初期阶段。1943 年由心理学家 McCulloch 和数学家 Pitts 共同提出神经元的数学模型 MP[34]模型，包含神经元基本的模型和工作方式。②高潮阶段。心理学家 Hebb 发现神经元细胞在参与反射等活动时，神经元之间的突触联系强度也会随之变化，在 1949 年的时候 Hebb 确定并且提出了改变神经元连接强度的 Hebb 规则，至今该规则也被一些神经网络算法所采用。此后的 1958年，Rosenblatt 提出了感知器神经网络模型，它是一个由线性阈值组成的前馈神经网络模型，可以用来进行等简单的分类。1960 年，Widorw 和 Hoff 提出了自适应线性神经网络模型，可用在自适应系统内。③低潮时期。在 1969 年，神经网络创始人心理学家 McCulloch 和数学家 Pitts出版了《Perceptron》一书，书中提出了，单层感知神经网络模型，只能用来进行划分，而多层感知其神经网络模型没有一种实用算法，自此神经网络陷入低潮时期。
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2.2BP 神经网络基本理论
BP 神经网络作为一种线性和非线性映射的系统，在系统预测和数值拟合方面得到广泛的运用。通过对 BP 神经网络的原理和算法探讨，确定 BP 神经网络神经元的基本结构，算法的基本流程和权阈值的改正方法。人工神经网络是模拟生物神经系统发展而来的，神经元是生物神经系统进行信息处理的最基本组成部分，通过若干突触连接起来形成信息传递与反射处理的模式[32]。BP 神经元有三部分组成，即连接权值、加法器、激活函数。其结构图[39]如图 2.1 所示。加法器是对输入层元素进行加权处理后，作为激活函数的输入值。激活函数是用来调节输出振幅的，通常的范围控制在[0,1]或者[-1,1]。此外，BP 神经网络还另外设置了一个偏置，用于调节激活函数输出的调节。
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3. 稳健的遗传神经网络的设计与构建.....27
3.1BP 神经网络和遗传算法的结合 .......... 27
3.1.1 神经网络人工设计...... 27
3.1.2 遗传算法的改进........ 28
3.2 稳健的遗传神经网络的模型........ 29
3.2.1 高程拟合数学模型...... 29
3.2.2 稳健等价权的计算...... 29
3.2.3 含稳健因子的遗传神经网络模型.......... 30
3.4 本章小结 .... 33
4 稳健的遗传神经网络在 GPS 高程拟合中的应用 ....... 35
4.1 跨海大桥试验数据拟合实例........ 35
4.2 平原地区拟合实例 ......... 49
4.3 本章小结.....52
5 结论与展望.....53
5.1 本文内容总结....53
5.2 展望......53
4 稳健的遗传神经网络在 GPS 高程拟合中的应用
任何理论的创新和改进都要应用到实际中来，否则就没有什么意义，下面结合实例，利用稳健的遗传神经网络进行高程拟合，并与其他几种方法进行对比。
4.1 跨海大桥试验数据拟合实例
4.1.1 测区数据概况
试验数据[30]是采用某跨海大桥的数据，所有网点的平面坐标均为 GPSB 级测量成果，岸上两边比较平坦，数据经整理后分为岸上控制网点和海中加密点；岸上控制点高程数据达到二等或以上的水准测量的标准，海中高程数据为三角高程成果，精度达到三等水准测量的标准，相关数据见下表 4.1 和 4.2，分布图见图 4.1。BP 神经网络拟合的精度比较差，经过分析，可能是某些点含有粗差，粗差剔除后，BP 神经网络拟合工作精度由 63.1mm 提高到 55.7mm，精度明显提高，而稳健 GA-BP 和稳健的 BP 神经网络精度分别由 37.6 提高到 37.2、43.5mm提高到 43.1mm 精度都没有明显提高，说明含等价稳健权具有一定抗粗差能力。对比表 4.6 和 4.8 也可以发现，粗差剔除后，BP 神经网络和 GA-BP 精度均有较大提升，而稳健 GA-BP 和稳健 BP 神经网络提高不明显，同样说明稳健的高程拟合模型具有抗粗差能力。
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总结
介绍大地高在工程应用方面的重要，GPS 高程拟合的国内外研究现状，重点阐述了几种常用的 GPS 高程拟合的方法和模型及其应用的领域范围。详细讨论了 BP 神经网络、遗传算法、稳健估计相关的理论；BP 神经网络基本原理，主要特点，重点分析了 BP 神经网络结构和算法原理，及其数学模型；论述遗传算法的原理，编码解码的过程，遗传算子的设计；稳健估计的原理，特点，如何求解等价稳健权。构造一个组合模型把 BP 神经网络，遗传算法，稳健估计组合起来，形成一个稳健的遗传神经网络，并阐述了 BP 神经网络激活函数、遗传算法交叉变异、等价稳健权求解ρ函数等相关函数参数选取问题。通过构造的稳健遗传神经网络对实际的跨海的带状区域和平原区域的 GPS 高程拟合问题进行求解，并与其他三种拟合方法进行对比求解，得出相关结论，稳健的遗传神经网络高程拟合相比其他方法的优点，在实际 GPS 高程拟合是行之有效的方法。 通过对拟合结果的分析，得出以下几点结论：
1）以 BP 神经网络为基础，采用改进的遗传算法，引入稳健估计，构建了稳健的GA-BP 模型，该模型相较于其他三种方法，具有抵抗出差的能力，拟合精度也更高。
2）不论是跨海地区还是平原地区，稳健的 GA-BP 拟合精度都是更高的，说明稳健的 GA-BP 拟合方法具有一定代表性，甚至可能应用到其他地势复杂的区域。
3）单一的遗传算法、稳健估计理论和 BP 神经网络结合，相较与 BP 神经网络的方法，也能提高拟合精度，但三者结合的稳健的 GA-BP 方法拟合效果更好。
4）从跨海大桥的应用中可知，当已知点均匀分布时，不管是哪种方法，相较于点分布不均匀的情况，高程拟合的精度都有所提高，这说明高程拟合点的均匀分布很重要。
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参考文献(略)
工程硕士毕业论文范文精选篇六
1 绪论
1.1 研究背景
进入 21 世纪以来，人类社会对传统能源的利用愈发快速，传统能源承载能力逐渐接近极限，这种传统类能源在消耗过程中对环境也产生了难以估计的巨大影响。在可以预见的将来，随着经济的发展，资源的枯竭，传统能源势必已经不能满足人来对能源的需求。世界各国也都在迫切渴望拥有新的而且是可再生的能源。风能、太阳能、潮汐等各类新型能源，至今尚未解决规模化生产及经济性问题。在这种形势下，核电作为一种新型的高效清洁能源，给人类社会带来了新的动力，将逐渐成为人类社会的主要能源。因此全球社会的各行各业也都开始将优先开发核电能源作为一种重要举措来执行，既能在不损害环境的条件下尽最大可能满足国家电力需求，又能高效地为社会创造效益。在全球范围内，核电站的建设开始步入了蓬勃发展时期。在核电的施工过程当中，普遍采用经典平差的方法处理所得到的测量数据，但是随着测量仪器更加先进以及对施工所需求的精度越来越高，经典平差方法得到的数据处理成果并不能完全满足测量的精度要求，所以，本文决定采用 Helmert 验后方差的方法针对测量数据进行处理，通过对传统定权方法的成果进行对比，以求取得更高的数据处理模型质量以及更好的数据处理精度，更精确地服务于核电建设。
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1.2 研究目的以及意义
1.2.1 研究目的
随着全球经济日益发展，随之而来的是日益庞大的能源消耗。而有限的传统化石能源也越来越显得力不从心。在可以预见的未来，消耗小，能量高，污染少的核电将会逐渐作为主力军进入到人类的生活当中。核电站的大规模建设也在预期之中。针对核电站建设过程中次级控制网的数据处理进行研究，将为核电站建设过程中的施工提供更加精确的基准，为核电的安全顺利建设提供前期保证。 前文已经提到，核电站的施工测量中主要以边角网为主，在处理观测值的实际过程中就需要考虑不同类观测值的定权问题。方差估计法就显示出了模型本身的优越性，以及数据处理方面的独特优势。本文旨在通过 Helmert 验后方差估计法处理所得数据，以期对比两种平差方法各自的优越性与特点。
1.2.2 研究意义
本文从广东省阳江核电站次级控制网的所有观测数据进行了分析处理，通过建立Helmert 验后方差估计模型，对实验数据进行研究分析，再与经典平差模型所得到的平差结果作对比，验证验后方差在不同类观测权问题中的优越性，以期得到较为满意的数据处理结果，为核电站的施工建设提供较高的精度参考依据，在一定程度上为次级控制网的优化提供评价标准。
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2 经典平差基本理论及其在核电测量数据处理中的应用
2.1 经典平差的基本理论概述
测量平差理论发展至今，其经典理论已趋于完善，特别是测量平差中各种平差方法的研究与实践，已经较为成熟。众所周知，平差方法的不同是因函数模型而异，即函数模型确定了平差方法的异同，但随机模型对同一平差问题总是一致的[37]。针对任何一个测量平差问题，都要组成由观测值和未知参数之间的函数模型，然后根据特定的平差原则对待求参数进行处理分析，这种处理结果要求是最优的，最后再结算和分析成果的精度。 经典平差方法包括条件平差、附有参数的条件平差、间接平差、附有限制条件的间接平差等四种基本平差方法（由于概括平差函数模型为能概括前四种平差方法的函数模型，故此不再单独列举）[38]。这四种平差模型已经广泛地运用在数据处理的每个领域，通常要根据需要进行平差的控制网的类型来选择适当的平差模型[39]。
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2.2 数据处理分析与总结
该次级控制网目标是为 5、6 号核岛的主体建设以及常规岛厂房提供施工基准，对点位精度要求较高。根据经典平差方法处理所观测数据得出的结果，由表 2.8 知，点位中误差最高精度为 1.8mm，最低精度为 2.4mm，点位精度分布较平均，基本满足次级网设计精度要求。 进一步分析表 2.8 数据处理成果，点位中误差最大为 YJNPC050 点，点位中误差最小点为 YJNPC053 点。通过与其他点位相对位置分析其原因，是由于 YJNPC050点相对其他点观测数据少，联系较少。本章探讨了经典平差的基本理论，其中包括条件平差，附有参数的条件平差，间接平差和附有限制条件的间接平差等。着重分析了条件平差和间接平差的基本原理和计算过程。然后用经典平差的方法对观测数据进行处理并进行了精度分析，对处理成果做除了总结，达到了高精度处理数据的目标。
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3 Helmert 验后方差估计的基本理论....25
3.1 平差随机模型的基本概述...........25
3.2 Helmert 方差估计法....26
3.3 Helmert 验后方差估计的精度评定.......31
3.4 编制程序功能介绍.....32
3.5 本章小结............38
4 基于 Helmert 方差估计的次级网数据处理与分析.....39
4.1 阳江核电站次级控制网......39
4.2 基于 Helmert 方差估计的数据处理与分析...........41
4.2.1 控制网数据处理........41
4.2.2 计算数据分析............50
4.3 数据分析以及对比.....51
4.4 本章小结............52
5 总结与展望......53
5.1 总结...........53
5.2 展望...........53
4 基于 Helmert 方差估计的次级网数据处理与分析
4.1 阳江核电站次级控制网
通过对阳江核电站次级控制网同一组观测数据两种不同平差方法数据处理结果分析，可以看出，Helmert 验后方差估计处理成果相对经典定权数据处理成果，不仅平差随机模型合理，点位精度也有明显改改善。
（1）平差随机模型质量更加合理。在测绘数据处理过程中，经典平差采用先验定权确定随机模型，在平差过程中，观测值的权保持不变，这种定权方式适用于对单一数据类型等精度观测条件下是合适的，定权结果对点位坐标计算及点位精度没有影响，即平差结果与先验权的大小无关[61]；但对包含不同类型或不同精度的观测数据联合处理，观测值间的权比是否合理，直接影响数据处理的最终成果，验后方差估计以经典定权方法确定各观测值的初权，在平差过程中，通过观测值的实际观测精度修正各观测值的实际权比，从而提高了平差过程中的随机模型质量。
（2）验后方差估计理论处理测绘数据，当多余观测数较多，各类观测值方差分量估值将具有较高的精度[58]；核电次级边角控制网，精度要求高，点位布置密度大，要求观测全部通视的方向及边长，多余观测数较多，完全满足验后方差估计应用前提。算例表明，控制网点位精度采用验后方差估计处理方法，较经典定权数据处理，点位精度提高超过 80%.
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总结
通过对 Helmert 验后方差估计理论在核电站次级控制网数据处理中的应用进行研究，结合当前我国核电建设测量控制网数据处理实际，充分利用核电站测量次级边角控制网多余观测数较多的特点，发挥验后方差估计理论的实用价值，将Helmert 验后方差估计理论用于核电测量数据处理，相对采用经典平差的单一数据方法，丰富了核电数据处理手段；利用验后方差估计迭代计算修正各类观测值权比，克服了经典平差经验定权与观测实际可能不符产生的不足，提高了核电测量数据处理模型的质量和数据处理成果的精度，具有较强的实用价值。 论文主要的研究成果如下：
（1）在系统分析经典平差理论的基础上，按经典定权方法，对阳江核电站测量控制次级网进行经典平差数据处理，数据处理结果表明，按核电规范要求的常规作业规范，成果质量只能基本满足核电测量要求（规范要求点位中误差不超过 ±2mm，实际数据处理结果中有部分点位精度不满足要求）。
（2）在系统分析了验后方差估计理论的基础上，按 Helmert 验后方差估计理论对上述同一组观测数据进行处理，数据处理结果表明，验后方差估计方法处理后的测绘成果，相对经典定权平差方法，点位精度有了明显改善。
（3）核电测量数据处理引入验后方差估计理论，克服了核电测量采用经典平差的单一手段；验后方差估计通过迭代计算修正不同类观测值的权比，数据处理结果不受初始权的影响，改善了平差模型质量，提高了测绘数据成果的精度；利用计算机编程语言，实现了验后方差估计方法阳江核电测量数据处理中的实际应用，取得了很好的应用效果。
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参考文献(略)
工程硕士毕业论文范文精选篇七
1 绪论
1.1 研究背景
遥感作为一门跨学科、新型、综合性较强的学科，对国民生产和生活的方方面面产生了巨大影响。随着信息化发展，人们对遥感影像的信息有更高的要求，而原有带宽的遥感数据已不能满足人们的需求，波谱更多，更细致的高光谱出现了[1]。高光谱遥感，兴起于 20 世纪 80 年代，是遥感界划时代的事件。国际遥感界把光谱分辨率为 λ/100 以内的遥感信息，称为高光谱遥感(Hyperspectral)[2]。经过短短的几十年发展，高光谱遥感已成为现今乃至今后几十年内遥感技术研究的最热门之一。高光谱遥感技术通过搭载在不同遥感平台上的各种各样的成像光谱仪(Imaging Spectrometer)，获取高光谱图像数据。 如图 1.1 所示，高光谱成像基本原理为成像光谱仪通过搭载在航空或航天遥感平台上，利用其上携带的二维面阵红外传感器，对地物以推扫的方式进行扫描，获取地物的连续光谱曲线。到目前为止，有许多国家致力于遥感技术的硬件技术研究，已经研制出或正在研制出四十多种各具特点的成像光谱仪[3]。成像光谱仪经历了三个阶段，每个阶段都存在一些代表性的成像光谱仪。比如第一代中的航空成像光谱仪(Aero Imaging Spectrometer-1，AIS-1)[4][5]获取了全球首张高光谱影像；第二代中的航空可见光/红外 光成像光谱仪(Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer，AVIRIS)[6][7]、高光谱数字图像实验仪(Hyperspectral Digital Imagery Collection Experiment，HYDICE)[8]、成像光谱仪 ROSIS[9]；第三代中的高光谱成像仪 Hyperion[10]、傅里叶变换高光谱成像仪[11]。近年来我国也对高光谱成像光谱仪进行了较为深入研究，并取得了一定进展，标志着我国高光谱遥感进入了一个崭新的阶段。主要的成像光谱仪有可见光/近红外模块化机载成像光谱仪(MAIS)、大孔径静态干涉成像光谱仪（LASIS）、新型航空静态干涉傅氏变换成像光谱仪（SIFTIS）、成像光谱仪（CMODIS）、干涉成像光谱仪等。具体如下：1991 年,我国成功研制了波段数为 64 的 MAIS[12]；1999 年中科院西安光学和精密机械研究所开发了 LASIS；2001 年中科院遥感应用研究所研制开发成功SIFTIS；2002 年 3 月随“神舟三号”发射升空的中科院上海技术物理研究所研制的CMOD IS，成功获取了中国首幅航天高光谱影像；2007 年 10 月中科院西安光机所研制的干涉成像光谱仪随着“嫦娥 1 号”卫星已携带升空，获取月球高光谱遥感图像，为分析月球表面的物质构成提供有利条件。2008 年 5 月，发射成功“风云三号”的新一代极轨气象卫星，为了对全球全天候的观测，他也携带了中分辨率光谱成像仪。从2007 年到 2010 年，我国将组建小卫星星座用于环境与灾害监测预报，该星座将携带高光谱成像仪，采用 0.45～0.95μm 共 128 各波段，平均光谱分辨率为 5nm，地面分辨率将达 100m。
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1.2 国内外研究现状
通过阅读大量文献发现，高光谱遥感受到越来越多研究者关注的主要原因在于：实现了图谱合一，这里的谱指的是反映地物性质的光谱信息，图指的是能够表示其空间与几何关系信息的图像；并且由于高光谱技术的窄波技术，使得许多物质特征在狭窄波段的表达，成为了可能，从而实现了保证地物光谱特征的前提下，又不缺失其整个信息。高光谱遥感图像具有丰富的地物信息，使得分析地物的基本性质的可靠性大幅增加。在遇到新的问题的时候，人们总是想沿用以前同类问题的解决方法，这一点，在对待高光谱遥感图像分类也不例外。而目前比较常用遥感图像的分类方法，依据是否进行先验样本的学习，可分为监督分类与非监督分类。比较常见的监督分类方法有最大似然判别分类[14]、最小距离分类法[15]、费舍尔(Fisher)判别分析[16]等。监督分类的研究比较多，相应的算法也比较多，但不管什么方法，监督分类的一般都采用以下的步骤，如图 1.2 所示。 非监督分类仅依据地物光谱的光谱特性—相似性与相异性，不需要额外的外业样本数据，对高光谱遥感影像进行自发的聚类，通过设置聚类的阀值，来调整聚类结果，最后依据地物的属性，对各个类别进行标记分类。比较常见的非监督分类法有 K 均值聚类法[17]，ISODATA 算法[15]等。由于高光谱遥感图像具有丰富的地物信息的同时亦含有维数较高的缺点，针对传统的遥感数据处理技术将不能解决的问题，高光谱图像特征的分类方法的研究迫在眉睫。
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2 基于高斯过程的高光谱图像分类算法
2.1 高斯过程基本原理
随着人工智能的研究不断深入，如何利用机器实现类似人类思考的学习能力，数据的机器学习问题越来越引起人们的关注了[53]。机器学习[54]问题的根本目的在于利用已有的海量数据，通过对样本数据的研究和学习，得出样本数据之间的联系，建立模型，并对模型的可靠性进行分析和探讨，进而改进和完善，最后根据这一模型对未知的数据进行处理，根据处理结果以及相关理论得出有关结论。简而言之就是挖掘未知数据所包含的各种信息，这对于大数据的数字时代来说无疑成为了最重要的研究领域之一，这关乎人类的生活方式。目前，针对数据的入库、存储、检索等简单的数据操作，现有的数据库技术可以有效处理，但是对于更深层次的数据挖掘，例如探寻数据之间的内在联系，以及相应规律以理，及在现有数据的基础上对未来的发展做出比较合理的预测却显得无能为力了。在这一方面，机器学习就显示出其强大的生命力了，它可以从海量的数据中，通过分析数据特征以及数据之间的联系，找出数据之间的规律，进而更深层次的挖掘出人类所需的各种信息。机器学习是研究领域的热点之一，学习方法也百花齐放。例如，基于解释的学习、类比学习、归纳学习、演绎学习、机械学习、示教学习等是几种常见的机器学习方法。下面针对几种常见的学习方法作一简要介绍[54]: 1）基于解释的学习。在一个数据域内，针对某个具体事例进行解释，然后找出与该具体例子有关的主要因素，最终形成一般化概念的过程。 2）类比学习。对两个数据域进行比较，找出二者之间的相似之处，并且将其中一个数据域中的相关理论去解释去另一个数据域的尚未解决的问题。 3）归纳学习。对一个已有的实际案例进行推理，归纳出一个具体的假设过程。归纳学习一般采用从特殊到一般、简单到复杂、局部到整体的方式进行。
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2.2 分类决策理论
目前，针对分类问题，有两种比较明显的方法来解决，即直接生成法和间接借鉴法，然而这两种方法都有自己的优势和特点，对于究竟选哪种方法，至今并没有一个比较正确答案。与直接生成法相比较，间接借鉴法的优势在于直接对 p (y |x)建模，同时当 x是维高比较高，数据的类别分布的先验密度比较容易获得的情况下，如果采用直接生成法可能会让实际问题变得比原来更加复杂，而如果采用间接借鉴法，针对这一问题，处理起来会比较合适。 但同时高光谱图像又给其数据处理带来，一定困难。具体表现如下:由于具有几十甚至上百个波段，所以高光谱图像数据维数比较高。同时由于传感器在对地面进行扫描的过程中，受各种因素的影响而使高光谱遥感图像产生的辐射误差和几何误差，以及遥感仪器本身的非线性，都在不同程度上导致了高光谱图像的非线性。由于高光谱数据的波段众多，高光谱遥感图像数据量巨大。并且由于高光谱影像波段之间存在一定光谱间冗余，导致其波段间的相关性很高,相关系数非常大，信息冗余度增加.在高光谱遥感图像中，一部分像元以混合形式存在于图像中。在大气传输过程中的非线性混合效应和遥感仪器本身的非线性混合效应可能导致像元混合。监督分类方法的效果比较好，但需要大量的地物标记样本，需要耗费大量的人力物力。但是在很多情况下，地物标记样本是难以实现的，比如火山喷发，台风，森林大火。同时高光谱遥感影像丰富的地物信息，但也给其处理带来了一定困难，比如：有些数学模型对维数比较敏感，处理高光谱影像的过程中易产生 Hughes 现象。
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3 基于多目标策略高斯过程的高光谱图像分类模型 .... 17
3.1 直接高斯过程多类分类算法 ......... 17
3.2 间接高斯过程多类分类算法 .......... 20
3.3 实验结果与分析 .......... 21
3.4 本章小结 ........... 24
4 基于组合核函数高斯过程的高光谱图像分类模型 ............. 25
4.1 核函数的含义 ............. 25
4.1.1 核函数的性质 .... 25
4.1.2 核函数分类 ........ 26
4.2 组合核函数 ........ 27
4.3 基于组合核函数高斯过程的高光谱图像算法 ........... 27
4.4 实验结果与分析 .......... 30
4.5 本章小结 ............ 33
5 基于 Parzen 窗-组合核函数高斯过程高光谱图像分类模型 .......... 35
5.1 Parzen 窗估计法原理 ............ 35
5.2 基于 Parzen 窗-组合核函数高斯过程高光谱分类算法 ........ 36
5.2.1 后验概率的估计 .......... 37
5.2.2 潜变函数的学习 .......... 38
5.2.3 预测阶段 ............ 40
5.3 实验结果与分析 .......... 41
5.4 本章小结 ............ 43
5 基于 Parzen 窗-组合核函数高斯过程高光谱图像分类模型
5.1 Parzen 窗估计法原理
由于Parzen窗估计法是一种非参数估计方法，具有坚实理的论基础和优秀的性能。并且它能够较好地阐述多维数据的分布状态。而高光谱图像维数比较高，且又是非线性数据。所以本文采用Parzen窗估计方法并结合组合核函数对高斯过程分类器进行改进[64]。 本章首先介绍了 Parzen 窗的基本原理，再结合组合核函数，将 Parzen 窗-组合核函数高斯过程分类算法，应用到高光谱分类中。实验结果表明:Parzen 窗组合核函数-高斯过程应用到高光谱分类中，不管是以一对多法，还是本文提出的二对二法多目标策略，其分类精度都比标准高斯分类要好些，当然也不会比 SVM 分类差。Parzen 窗-组合核函数高斯过程分类算法，用于高光谱遥感影像有比传统的高斯过程分类精度更好，而且在计算时间上处理时间更少，有一定应用价值。
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结论
由于高光谱图像具有高维非线性，像元混合严重，信息冗余等特点，使得其图像处理相当复杂。为了能够避免高光谱数据处理过程，出现的 Hughes 现象，即维数灾难，将高斯过程分类引入其中。高斯过程分类是一种，在贝叶斯(Bayesian)框架下的概率化分类算法，是贝叶斯完全概率化表达，已经成功用于模式识别与软工业测量等领域，本文针对高光谱图像高维非线性的特点，采用高斯过程，对高光谱图像分类进行了深入研究，得出一定的成果，希望为以后的研究提供一定参考。 本文针对高光谱图像分类问题，做出的的主要工作与创新点如下：
1）在分析核函数的不同特点的基础上，给出了几种组合核函数，并将其用于高光谱图像分类中，取得了一定效果。组合核函数的优点在于：依据不同性能的核函数组合而成的新构造的核函数既拥有局部性能更好核函数的学习能力，又能够拥有全局性能较好核函数的更好的推广能力。
2）以拉普拉斯近似化方法下为例，介绍直接法多类分类算法。以二类分类为基础进行高光谱分类，提出一种间接多目标分类方法即二对二高斯过程多目标分类。以二类分类为基础的高光谱图像在算法实现上比较简洁，优化二类分类的同时，即意味着优化多类分类.
3）介绍了 Parzen 窗似然估计的基本原理，再结合组合核函数，将 Parzen 窗-组合核函数高斯过程分类算法，应用到高光谱分类中。实验结果表明:不管是以一对多法，还是本文提出的二对二法多目标策略，其分类精度都比标准高斯分类要好些，当然也不会比 SVM 分类差。
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参考文献(略)
工程硕士毕业论文范文精选篇八
1. 绪论
1.1 研究背景及意义
如今，我国各行各业都在迅速发展，对环境和资源的影像越来越大，地理环境和自然资源的承受能力一再受到挑战，同时对我国社会经济的可持续发展带来巨大挑战。如何正确高效的处理资源、生态、环境、人口、经济、社会各要素之间的关系，需要及时、全面、准确地把握地理国情的变化，因此地理国情普查随之提出[1]。 2010年12月20日，时任国务院副总理的李克强同志对我国测绘工作做出“要加强基础测绘和地理国情监测”的重要批示，首次从国家的高度做出加强地理国情监测的决策[2]。2012年10月，国家财政部正式批复地理国情监测项目，至此，我国的地理国情普查前期试点工作拉开序幕。2013年2月28日，国务院开展地理国情普查的重要通知，定于2013年至2015年之间开展全国第一次地理国情普查工作，为后期常态化地理国情检测打好基础[3]。 我国地理国情要素复杂,如何准确快速的提取地理国情要素成为地理国情监测的难点[4-5]。道路要素作为地理国情要素的重要组成部分，在我国经济建设的各个方面发挥着不可轻视的作用。另外，道路要素信息作为地理国情信息普查中地表覆盖的重要内容，进行地表覆盖道路要素的提取研究，对于开展地表覆盖普查具有非常重要的意义[6]。 随着航空航天卫星遥感技术的快速发展和不断改进，高分辨率遥感影像已广泛的应用于地理信息数据的快速获取以及基础地理信息系统数据库的更新等工作过程中。因此，国家测绘地理信息局拟定以优于1 米的高分辨率航空航天遥感影像数据作为第一次地理国情普查的主要数据源，充分利用覆盖全国陆地面积的1:50000 基础地理信息、1:10000 基础地理信息以及海量的1:5000和1:2000 等大比例尺基础地理信息等资源[7]，各地根据不同特点，整合利用各种手段进行普查工作。遥感影像的分辨率随着遥感科技的进步不断提高，卫星遥感影像的空间分辨率由 10m、5m、2m、1m、甚至 0.61m 逐步提高到 0.5m[8]。地理国情普查中主要应用的卫星数据见表1-1。
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1.2 国内外研究现状
地理国情对既有数据和信息进行挖掘和整理并进行动态检测，可以给经济建设和政府决策提供基础支持。目前美欧等发达国家在地理国情监测方面已经取得了一定成果；国内也已进行了地理国情监测方面的理论技术研究，并取得了一定的科研成果，促进了我国第一次地理国情普查的全面开展。 美国国家基金委员会（NSF）在 2000 年针对美国国家层面所面临的重大环境问题提出建立国家生态观测站网络（NEON）。NEON 项目现正处在后期建设阶段，预计到 2016 年能够建设完成并实现运行[11]。 欧盟于 2003 年启动了“全球环境与安全监测计划（GMES）”，用来获得影响地球和气候变化的各类信息。GMES 项目在 2014 年完成了全部设计目标。GMES 目前主要服务于陆地、海洋和大气监测以及应急管理和安全等方面[12]。 日本于 2001 年启动了“亚太地区环境革新战略项目（APEIS）”，是由亚洲太平洋地区各国有关科研机构参与研究的重大战略项目。作为 APEIS 项目子课题之一的环境综合监测子项目（IEM）通过建立一个综合性的环境监测系统，对亚太地区的生态环境破坏和退化以及生态脆弱地区进行长期的监测和研究[12]。 随着经济的发展，我国国力有了大幅提升，社会经济水平高速发展，测绘成果在各行业中得到了越来越广泛的应用，多个专业部门都根据各自部门的职责和需要，开展了国土、林业、农业、水利、环保、海洋等专题信息阶段调查或普查工作[2]。例如国土资源局 2007 年开展的第二次全国土地调查、林业局 2009 年启动第八次全国森林资源清查工作、水利局 2010 年开展的全国第一次水利普查等，为地理国情普查项目的开展提供了有益经验。另外，我国在土地利用、生态环境、城市变化等方面的监研究，也为地理国情普查项目的开展奠定了基础[13]。目前，我国地理国情监测业已步入正式建设开发阶段，地理国情普查工作已正式开启。 综上所述，不难看出，在欧美等发达国家，地理国情监测拥有广泛的应用领域，丰富的监测内容，多种形式的信息获取和监测手段[8]。另外，国外成功的地理国情监测相关经验，对于我国地理国情普查工作的开展具有很好的借鉴意义[14]。
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2. 地理国情普查道路分类要求及特点分析
2.1 基于地理国情的道路划分
地理国情普查分类是以需求为导向，通过现有基础测绘成果为基础进行拓展，以适用可行为原则进行确定的。以要素的类型、属性特征、关系和作用四个基本因素作为信息分类的基本依据，结合不同部门的使用要求与目的将普查信息进行分类[3]。基于地理国情普查内容划分原则 ①以需求为导向的原则 分析国家战略和发展规划和各个行业在规划、管理等日常业务工作中对环境、资源、基础设施等的需求，确定地理国普查内容的具体要求[3]。 ②以现有基础拓展的原则 对现有的基础地理信息数据的内容以及现行生产技术方法进行分析和整理，寻找与地理国情监测常态化之后内容的不同之处，确定地理国情普查过程中需派生、拓展或补充的内容和指标[3]。 ③可行性原则 在制定地理国情普查主要内容和指标的过程中，要充分考虑测绘部门的专业特点和今后长期开展常态化地理国情监测工作的实际情况，使普查信息的采集、存储、分析和应用内容和指标必须具有可行性[3]。
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2.2 面向地理国情的遥感影像道路特征分析
特征是用来描述地物信息的一种重要属性，在遥感影像地类信息提取过程中起着举足轻重的作用[27]。遥感影像中有着丰富的影响对象特征信息，有光谱、形状、纹理、上下文语义关系特征和自定义特征等[28]。道路信息由于使用的铺设材料不同，有沥青、水泥和碎石泥土等。沥青路面在真彩色的影像上表现为灰色，水泥路面一般表现为高亮的白色，与建筑物的光谱信息容易混淆。在形状特征上，道路以线状的形式存在，具有一定的长度、宽度，一般情况下长度远远大于宽度。在地理国情普查提取道路的过程中可以根据道路的不同类型，如铁路、公路、城市道路和乡村道路分别进行提取。道路影像对象的知识库构建是道路多种特征的有机集合，选择合理适用的道路特征构建道路特征知识库能够取得明显的道路提取效果[30]。本文在实验中主要选取道路影像对象的均值特征、亮度特征、标准差特征以及长宽比和密度等参数特征对道路知识库特征库进行构建。
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3. 道路提取关键技术研究 ....... 13
3.1 影像分割方法研究 ..... 13
3.2 道路分类方法研究 ...... 18
3.2.1 eCognition 分类方法相关理论研究 .... 19
3.2.2 最邻近分类法 ............ 20
3.2.3 隶属函数法 ...... 21
3.3 面向地理国情的道路提取结果筛选方法研究 ...... 23
4. 面向地理国情普查的道路提取 ............ 25
4.1 研究区概况 ........ 25
4.1.1 测区范围 .......... 25
4.1.2 测区概况 .......... 25
4.2 研究区数据源及实验软件选取 ............ 26
4.2.1 研究区数据源 ........... 26
4.2.2 实验分区说明 ........... 26
4.3 影像预处理 ........ 29
4.4 道路影像分割实验 ..... 30
4.4.1 影像分割尺度参数设置 .... 30
4.4.2 道路分割最优尺度的获取 ......... 30
4.5 道路分类实验 .... 41
4.6 面向地理国情普查的道路筛选 ............ 48
4.7 面向像元道路提取 ..... 49
4.8 道路提取质量评价 ..... 53
5. 总结与展望 ........ 57
5.1 研究总结 ............ 57
5.2 展望 ........... 57
4. 面向地理国情普查的道路提取
4.1 研究区概况
济宁市兖州区位于鲁西南平原，东临“三孔”，北依泰山，是济宁市组群结构大城市的经济中心。总面积 535.1 平方千米，耕地 60 余万亩，人口 60 万，辖 7 镇 5 个街道办事处，492 个行政村，30 个居民委员会。兖州历史悠久，夏禹划天下兖州九州其一，几千年来兖州先后为郡、州、府所，是政治、经济、文化、军事中心。兖州交通非常便利，有“九州通衢，齐鲁咽喉”之称，纵向有京沪铁路贯穿，横向有新石铁路跨越。公路更是四通八达，国道、高速等数十条公路干线再次构筑成网，区内公路里程总长达 630 余千米，公路覆盖密度是全国平均水平的 3 倍[46]。兖州区道路覆盖密集，道路网结构复杂，道路提取较为繁琐，如何高质量的提取兖州道路提取成为一个难点。 由于兖州城区遥感影像中道路信息十分丰富，空间关系十分复杂；本文依据地理国情普查中道路的划分结果，选取道路的二级类作为研究对象具有典型意义。本文从兖州区影像中分别选取包含铁路、公路、城市道路、乡村道路 4 个实验区作为研究对象。以 eCognition 为平台，用面向对象的道路提取方法对四个实验区分别进行分割和分类实验研究。
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总结
本文在地理国情普查的大背景之下，利用山东省济宁市兖州区的 WordView-II 高分辨率遥感影像，进行道路提取研究。针对道路不同分类，选取 4 个实验区作为实验样本进行基于 eCognition 的面向对象的道路提取实验和基于像元的监督分类道路提取实验；并对实验结果中不同道路分类提取精度和质量作出评价分析。 主要研究内容和成果如下：
①基于 eCognition 软件研究了面向地理国情普查的道路提取过程中应用的分割和分类理论，通过对比实验获得了实验区内不同道路类型的最优分割尺度：铁路、公路、城市道路、乡村道路的最优分割尺度分别为 105、75、70、100。
②针对地理国情普查内容指标要求，研究了地理国情普查道路提取的特点；并根据该特点和要求提出了一套基于地理国情普查的乡村道路筛选流程，该流程能够有效的筛选符合普查要求的道路信息。
③针对实验区进行面向对象和面向像元的道路分类提取对比实验，得到了面向对象的提取方法在实验区道路提取中优于基于像元的监督分类提取方法的结论；另外，利用面向对象方法进行道路信息提取，并针对大面积连片区域的乡村道路的筛选之后，除城市道路外，道路信息提取的精度达到了 80%以上，证明了基于 eCognition 的面向对象的道路信息提取结果基本能够满足地理国情普查的需要。
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参考文献(略)
工程硕士毕业论文范文精选篇九
1 引 言
1.1 课题研究的背景及意义
现如今，环境污染问题伴随着中国经济的持续高速发展、城市化不断扩大、工业水平不断增长，而愈来愈严重。怎样营造一个良好的生态环境，实现环境良好可持续发展，越来越成为人们思考和探索的方向。考虑到环境的重要性与现状，警示人们要像爱护眼睛一样爱护生态环境。如今中国的环境污染带来的问题已经特别严峻，致使整个生态系统破坏比较严重。环境污染按环境要素分类分为：水体污染、大气污染和土壤污染[1]。现如今土地污染尤为突出，尤其是各种矿区对土地的污染。在人们的生产生活中，矿产资源起到了不可替代的作用，是人类生产和生活的根本保障、基本源泉之一。但矿产资源的开采在对全民经济起到重要促进作用时，在不恰当处理的情况下，也给生态环境带来了比较严重的污染问题，致使各种农林作物不能正常的生长。矿产资源一般都含有大量的重金属，如铁矿含有大量的铁，铜矿含有大量的铜，铀矿含有大量的铀。在矿山开采时不注意选矿废液和采矿废水的处理而直接排放，重金属废弃物没有经过处理乱堆乱放，致使大量的重金属元素遗留在矿区土壤中，超出环境的自净能力，从而使矿区植物无法正常生长。矿区中遗留大量重金属，会导致土壤质量下降、农林作物生长发育变差、空气质量恶化、生态系统破坏，甚至通过食物链影响人类的身体健康。陆地生态系统的重要组成部分之一就包括植物，其生长发育状态对整个生态系统具有显著的指示作用。对于土壤环境重金属污染而言，植物的生长发育状况可成为指示生态系统破坏污染的一项重要指标。也就是受到重金属胁迫的绿色植物，其光谱曲线有时会发生特征变化，植物光谱曲线的变化主要是由于植物中体内生化组分含量的变化。正如对于空气污染而言，可以种植植物来吸收或抑制空气中的有害物质，例如千年木能利用根和叶能吸取二甲苯、甲醛、甲苯、苯和三氯乙烯，并通过生物转化将其分解为无毒物质；常春藤能把尼古丁中的有毒物质有效地抑制，通过叶片上的光合作用，它能将吸收的有害物质变为对自身有益的糖分和氨基酸；吊兰能吸收甲醛，从而净化空气。黄金葛可凭借自身条件，经过类似光合作用的方法去除尼古丁、苯、甲醛、一氧化碳，并将其分解吸收为植物自有物质，从而净化墙面、织物和烟雾中释放的有害物质；这些都是我们熟知的家装进化空气的常识。我们也可以在重金属铀污染区大范围的种植重金属铀富集植物，来改善土壤环境。为治理环境污染又提出了一种切实可行的方法。
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1.2 高光谱遥感国内外研究现状
高光谱遥感[11]，英文名为（Hyperspectral Remote Sensing），是在电磁波的紫外、可见光、短波红外和中红外区域获得多而窄且连续的波谱图像数据的技术，他是在20 世纪 80 年代在遥感的基础上兴起的更先进的对地观测技术，也是当今遥感的前沿科学。2010 年，国家测绘地理信息公布的《测绘科技发展十二五规划》中指出：遥感要朝着“四高”和“三多”方向发展，四高指“高时相分辨率”、“高空间分辨率”、“高辐射分辨率”和“高光谱分辨率”；三多是指“多角度”、“多平台”和“多传感器”。可想而知，高光谱遥感是遥感发展的一个重要方向。风云四号（第二代静止卫星）在十二五规划期间发射，高光谱遥感可利用其对大气湿度和温度进行检测，也可为我国高光谱遥感的发展提供优良的数据源，大大的促进了高光谱的研究及应用，所有这些都显示了国家对高光谱遥感的极大重视。成像光谱技术的发展推动了遥感的极大进展[12, 13]，他除了在每个波段都能获取反映地物空间分布特点的二维图像外，还为每个像元提供许多窄而连续的光谱信息，实现了数据的图谱合一。既能获取光谱反射率特征，又能获取地物形态，还有空间分布。图 1-1 显示了高光谱图像经过成像光谱技术获得的过程。高光谱遥感是光谱技术与成像技术的完美结合，是通过成像光谱仪从电磁波获取大量窄而连续波段光谱信息对目标地物进行观测反演。成像光谱仪的发展奠定了定量遥感理论的基础[14]，因此，成像光谱技术的发展和光谱技术的发展，极大的推动了高光谱遥感技术在各领域的应用与推广。成像光谱技术是遥感技术在经历了黑白摄影、彩色摄影、多光谱扫描三种时期之后形成的，他的形成代表进入高光谱遥感阶段。成像光谱仪是地物成像技术和光谱数据采集技术的集成统一，基本系统能够一般包括成像系统和光谱仪系统。成像光谱技术方法较多，发展研究较迅速。当前[15]，美国的 ASD，澳大利亚的 PIMA 等是主要的地面光谱仪。同时全世界多种机载成像光谱仪和星载成像光谱仪已经被开发出来，澳大利亚的 HyMap、美国的能够在可见光红外成像的光谱仪 AVIRIS、加拿大的 CASI系列等是国外具备典型代表性的机载成像光谱仪，中科院开发的机载 OMIS 系列、PHI、干涉成像光谱仪等是国内典型的机载成像光谱仪。现如今在世界各地开始商业运营的是澳大利亚的 HyMap 机载成像光谱仪，商业运营的星载成像光谱仪有美国的Hyperion 等，还有在外层空间探索的火星热红外高光谱仪等。形成了一个包括地面、空中以及外太空的高光谱探测体系，为高光谱遥感在各个领域的广泛应用打下了牢固的基础。
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2 植被高光谱遥感的发展
2.1 影响植被光谱特征的因素
Thomas[32]早在 1971 年就在室温下慢慢干燥完全饱和的叶片，采集到不同含水量的叶片反射光谱，并分析了叶片光谱反射率和含水量之间的关系，得到的结论是叶片的光谱反射率随叶片含水量的降低而升高，叶片反射率跟叶片的相对含水量在1450nm 和 1930nm 波段有显著相关关系；而冠层反射光谱由于其内部特征与土壤背景反射光谱的综合影响，表现出与叶片不同的反射光谱。Thomas[33]和 Filell[34]等人研究发现对叶绿素含量对波长 550nm、675nm 附近的反射率影响比较大，但单一波段的反射率易受噪声、背景、生物量等的影响，为了提高叶绿素光谱诊断的精度可以选择使用两波段反射率比值做参数。根据 Shaw[35]研究，在绿色植物覆盖区，植物覆盖度会影响植物红边对应的波长，随着松树苗覆盖度的增加，红边会向右长波方向发生移动。Holben 等发现大豆因为缺水干旱时，其冠层光谱反射率在近红外波段会有所下降，因此提出 760-900nm 波段是研究植物水分胁迫的最佳波段。我国学者田庆久[36]、王纪华[37]和赵春江[38]等对小麦的光谱反射特征吸收峰的归一化进行定量研究，指出小麦叶片在 1450nm 左右的光谱反射率、水的特征吸收峰面积以及深度与小麦叶片相对水分含量表现出良好的正相关关系，通过光谱反射率能够发现小麦缺水状况。马超飞[39]等通过对 Fe、Mn、Co、Cr、Cu、Zn、Mo、B 等微量元素与植被反射光谱间的相关性分析，发现 Mn、B、Mo 和 Zn 在可见光、近红外、短波红外有良好的光谱响应和相关关系，Co 的含量和植物光谱 0.56μm 附近的反射率表现出强的负相关关系。疏小舟[40]等经过对藻类叶绿素浓度跟内陆水体反射光谱特征之间的关系进行探索，指出在叶绿素浓度偏高时（大于 5μg/L），叶绿素在临近 700nm时反射峰的位置、水体光谱反射率比 R705nm/R675nm 等和叶绿素浓度之间有很好的相关性。由此可见，植物的光谱特征受到很多方面的影响，植物所处环境、植物背景、叶片含水量、叶绿素含量、植物所含生物量、化学含量等等因素都会对植物光谱产生影响。除了这些植物本身带来不可更改的影响外，在实际应用中，所测植物光谱的真实性还受到了测量方法、测量仪器、测量条件等的影响，所以要对光谱数据进行处理，以便得到接近植物真实的光谱反射率。
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2.2 植被高光谱遥感数据的处理方法
高光谱遥感信息区分地物的能力易被一些外部因素影响，这些因素会降低高光谱遥感数据的敏感性，这些外部因素包含地形因子、地物辐射、电磁辐射、大气效应和遥感器老化等等。降低这些对高光谱遥感信息的影响因素是遥感定量化研究的一个重要环节[41, 42]，必需对大气进行辐射校正和定标才能有效的进行光谱图像转换。常规的处理方法有光谱图像增强技术，利用光谱波段组合，对光谱反射率进行算术运算，可增强像元光谱的差异，目前，研究者使用较多的信息增强方法是滤波运算，滤波运算不仅仅能突出目标地物、消除噪声，还能方便进一步的微分运算；降维运算处理，较大的数据量和较高的数据维是高光谱遥感的高分辨率支撑，但也带来了冗余度过大、数据计算时间过长和维数灾难现象，这使得在不降低地物分类辨识率的条件下，降维处理和减少数据量是很很有必要的。降维的方法主要有数据源划分、特征融合、波段选择以及特征提取四类，无论哪种方法都是为了在较低的维度空间中获得足够的有效数据，例如，有 224 个波段的 AVIRIS 光谱仪可以经过卷积运算降低光谱段数量，使其波段与 Landsat TM 的波段对应，以使两者能够进行对比分析。鉴于植被高光谱遥感图像的特点，研究者还要对其进行一些必要的处理以达到要求。
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3 研究区域与方法........... 19
3.1 试验区概况....... 19
3.2 仪器........... 19
3.3 植物光谱测定........... 20
3.4 数据预处理....... 22
3.5 导数光谱技术........... 24
4 结果与分析........... 25
4.1 铀含量分析....... 25
4.2 光谱曲线形态分析........... 25
4.2.1 光谱曲线图........... 25
4.2.2 光谱曲线特征点的选取....... 27
4.2.3 光谱曲线形态参数分析....... 27
4.3 红边分析........... 28
4.4 光谱曲线面积分析........... 33
4.5 NDVI 曲线分析......... 34
4.6 RVI 曲线分析........... 40
5 结论与展望........... 43
5.1 结论........... 43
5.2 展望........... 44
4 结果与分析
4.1 铀含量分析
因为以往的研究显示地锦与黄荆的光谱在铀矿区与非铀矿区差异较大，本研究只选择了这两种植物，用 ICP-AES 法测定了其在铀矿区和非铀矿区的铀含量[83]。分别对铀矿区和非铀矿区的地锦和黄荆取样 28 次，得到铀含量平均值，铀矿区地锦238U含量为 112.23mg/kg，标准偏差为 1.46，非铀矿区为 12.12mg/kg，标准偏差为 0.23；铀矿区黄荆238U 含量 83.49mg/kg，标准偏差 1.33，非铀矿区为 6.86mg/kg，标准偏差为 0.14。对其整理绘制成表 4-1。铀是一种放射性元素，是生物体内的非必需元素。理论上来讲，非铀矿区植物的铀含量化验结果应该为零，但却都大于零，这是化验分析中的误差导致。由于两地同种植物铀含量差异较大，所以误差不影响本文的研究。使用 SVC HR-768 便携式地物光谱仪自带的光谱数据处理软件 SVC HR-768 DataAcquisition Software v1.1 对野外测量光谱数据进行读取，然后将野外所测得的铀矿区植物与非铀矿区植物光谱反射率数据转换成作图软件需要的格式，再在 excel 中进行数据预处理，并结合相关的成图软件进行所需的的数据处理、作图和分析等。最后做出了地锦、商陆、芒萁骨、地菍、黄荆五种植物铀矿区与非铀矿区光谱曲线特性对比图，如图 4-1。
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结论
高光谱遥感是当今遥感技术的前沿，是人们对地观测研究方式的首选。他能在光谱维和空间维为植被监测提供海量数据，我们能从中提取有用的信息，实现定性或定量化的遥感分析。他已成功用于地质矿产填图、植被、生态、土壤、水体、农业等方面，在本研究中可以利用高光谱技术寻找铀富集优势植物，从而实现利用铀富集植物对铀矿区的环境进行修复，也为其他重金属污染区提供参考和借鉴。本文以地锦、商陆、芒萁骨、地菍、黄荆五种植物重金属铀胁迫为研究对象，对铀矿区和非铀矿区的这五种优势植物使用 SVC HR-768 便携式地物光谱仪进行光谱数据采集，并深入研究了其光谱曲线特性。通过求每种植物光谱反射率的平均值，一阶导数并进行曲线拟合，结合绿峰、红谷位置及其反射率、近红外反射率均值、红边位置及红边振幅、铀矿区与非铀矿区同种植物光谱曲线围成的面积、NDVI、RVI 曲线等几种方式对以上五种植物的光谱特性进行分析。并实测了对铀有富集优势的地锦与黄荆植物在铀矿区和非铀矿区条件下的铀含量，作为对比分析。得出了以下主要结论。
（1）本文着重介绍了高光谱遥感在植物监测中的应用，并详细说明了植物高光谱遥感所用的数据处理方法和分析算法，并针对性的介绍了绿色植物典型的光谱特性，这对下文所测植物光谱数据具有一定的指导意义。利用光谱反射率均值，一阶导数及曲线拟合能取得良好的去噪效果，并能够较好的保留光谱曲线的基本特征。
（2）从整体上看，波长相同时，同种植物在铀矿区的反射率比在非铀矿区的反射率大，且在 700nm 之后反射率差距加大。同种植物整体表现出典型的绿色植被特点，同种植物由于其叶绿素或者胡萝卜素在 350-490nm 附近较强的吸收作用，使其平均反射率不高，光谱反射率曲线形状也较为平缓；在 550nm 附近形成了反射“绿峰”；在 670nm 附近形成了反射“红谷”；在 700-750nm 反射光谱曲线上升剧烈，具有陡而近似直线的形态；在 750-1050nm 形成明显的近红外高原区，植被在此波段具有强烈反射的特征，具有高反射率的数值。由于水或氧的窄吸收带在 760nm，850nm，910nm，960nm 等波长点附近，因此该波段植被的反射光谱曲线表现出波状起伏的特点。
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参考文献(略)
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1 绪论
随着人类活动的进步，传统的地理信息获取手段已经很难满足人类对于地理信息的日益增长的需求。卫星遥感作为对地观测技术的重要手段，为人类提供了海量、丰富的地理信息影像数据。近年来随着传感器技术的不断发展，遥感影像的分辨率得到了极大的提高，影像中地物尺寸差异以及地物内部像元之间的差异越来越大，对传统的基于像元的影像分割方法提出了一大新的挑战，面向对象影像分割方法的提出，使得高分辨率影像分割的分割得到了极大的发展。本文在通过对待分割影像中地物内部的梯度和纹理特征进行分析的基础上，利用纹理和梯度特征图像的阈值分割来获取标记分水岭变换中的标记图像，并通过对待分割的影像进行强制最小变化来标定待分割影像中的种子点区域（即“涌水区域”），有效的解决了分水岭分割中的过分割现象。
1.1 研究的目的与意义
在全国地理国情普查中，高分辨率遥感影像成为了主要的数据源[1]。但传统的作业方式自动化程度不高，需要过多的人工干预，这大大影响了生产的效率，随着分辨率的提高，影像中的纹理及边缘等细节信息更为丰富，这给作业人员的能力也带来了极大的挑战，需要作业人员较强的专业知识及较严谨的工作作风，由于手动作业效率低下，作业周期长，消耗大量人力物力的同时也丧失了遥感图像应用的实时性。因此如何利用计算机进行高效精确的影像自动分割的问题再次浮出水面。 卫星遥感具有不接触地物目标，快速实时等特点，成为了人类对地观测的重要技术手段，同时也成为了国际对地观测技术的竞争热点，也得到了我国政府的大力支持与发展，并制定了相关中长期发展规划。近十几年以来，在轨运行的卫星数据急剧增长。大量的在轨卫星为我们提供了海量丰富的遥感影像数据（表 1.1列出了近十几年来国际上发射的一些高分辨率卫星）。这些宝贵的地面影像数据成为我们获取空间数据的重要信息源，具有重大的经济与军事价值。
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1.2 影像分割的发展历史及研究现状
上世纪 60 年代开始，影像分割的研究工作便开始大范围的展开，新的理论不断地被应用到影像分割领域，截至目前人们已经提出了近千种具有不同使用范围的影像分割算法。传统的图像分割算法一般在空域中对影像进行分割，这些空域中的影像分割方法往往基于影像亮度值的两个基本特征：不连续性和相似性。不连续性一般对应不同地物的边缘信息，同时，同一地物内部具有较为相似的亮度分布。相应的，影像分割方法分为:基于边缘的分割和基于区域的分割。基于边缘的分割包括边缘检测和边缘生长等，而基于区域的分割主要包括阈值分割（分为全局阈值分割、局部阈值分割及自适应阈值分割）、区域生长及区域分裂-合并等[5]。纵观近年来影像分割算法的研究成果，我们可以总结出遥感影像分割领域的两个明显特点： ①不存在通用性好的影像分割算法，每一种影像分割算法往往都具有特定的使用范围[6]；②效果较好的分割算法，往往更多的依赖于先验知识，增大工作量的同时，对于实验所需的数据也提出了更高的要求，当我们没有足够的数据来获取较精确的先验知识时，往往不能得到令人满意的效果。 图像分割在计算机视觉领域一直是备受关注的课题，然而影像分割技术进入遥感影像分析的领域时间却比较晚。遥感影像中的内容比计算机视觉领域的研究图像承载的信息要复杂的多，因此，将计算机视觉领域的图像分割技术直接应用与遥感影像的分割往往不能得到令人满意的效果。相对于计算机视觉领域的图像而言，遥感影像表现出一些独有的特性： （1）遥感影像往往是多波段的，甚至是高光谱的，与传统的计算机视觉领域研究的图像比要复杂很多。 （2）同时作为地理信息的重要数据源，我们往往需要从遥感影像中提取更多的附属地理信息，例如 DEM，DLG 等。
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2 分水岭变换原理及图像梯度特征的提取
2.1 影像分割的定义
影像分割是根据影像中像元的性质及像元之间的关系将具有相似性质的邻接像元划分为一系列的连通区域。影像分割一般以影像中像元的亮度值为依据，根据像元亮度值的不连续性（对应于图像的边缘）及相似性（对应于区域的内部）将影像划分为一个个具有某种同质性的区域，因此，相应的影像分割方法分为基于边界（边界两侧的像元具有性质上的不连续性）的方法及基于区域的方法。基于边界的方法主要包括边缘检测、边缘生长等。基于区域的方法包括阈值分割，区域生长、区域分裂合并等。关于影像分割的定义人们从不同角度给出了各种各样的说法，本文采用 Gonzalez 和 Woods 在 2002 年提出的基于集合论的影像分割的定义[14]: 条件(1)表明分割后各个区域的并集为整幅图像，及图像被完全分割，每一个像元都被划分到特定区域，条件(2)表明，每一个划分的同质子区域都是必须闭合的，条件(3)表明不同的子区域之间没有交集，即每一个像元都被划分到特定的一个区域，不存在不确定的像元分类，条件(4)表明了所划分的每个区域内部的同质性，及在同一子区域内的像元具有相似的特定性质，这种相似的性质对应于区域生长中对于生长规则的判定（对应于相似性），条件(5)表明不同的子区域具有不同的特征（对应于不连续性），即在选定的特征空间内，不同的子区域具有良好的区分性。 由以上定义可以看出，如何选择合适的特征来区分不同类型的像元，对于影像的分割结果至关重要，在实际的影像分割中根据分割目的的不同，所选择的特征也有所差异。
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2.2 分水岭变换的基本原理
分水岭变换是一种新提出来的图像分割方法，它将待变换影像视为三维地形，将变换影像的像素值当做地面的高程来进行涨水或者降水过程的模拟。Beucher 等人最先将地学中的分水岭理论其应用到影像分割领域[16]。在分水岭变换中，主要分析待分割影像中三种类型的点： （1）局部最小值点； （2）当一滴水放在某一点上时，水滴会落到特定的最小值点； （3）某点位置处的水滴会等概率的流向周围的多个局部最小值点。 对于一个特定的区域最小值，满足条件(2)的点的集合称为这个最小值的“汇水盆地”，而满足条件(3)的点的集合组成地形表面的峰线，称为“分水线”[17]。分水岭变化的目的，就在于找出这些分水线，代表最终的地物边缘。 由于分水岭变具有严密的理论基础，并且能够提取出连通且闭合的但像素宽的地物边缘，因此受到了国内外学者的广泛关注与深入研究。其中代表性较好的有基于浸水模型的分水岭变换算法和基于降水模型的分水岭变换算法。其中，基于浸水模型的分水岭分割算法的实现步骤为： （1）将图像视为三维地形； （2）将每一个局部最小值点视为一个涌水点，模拟涨水过程； （3）在涨水过程中地形中的所有点的水位（即像元的值）要保持一致； （4）当不同盆地内的水相遇时构建堤坝。 （5）直到水位达到地形中的最高点时，所有的像元都被划分到了特定的区域，终止生长过程。 在涨水过程中构筑的堤坝，即为最终得到的区域边缘，显而易见，构筑的堤坝是连续的，即代表生成的区域边缘必然是连通的。
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3 分水岭变换中标记图像的获取方法研究与改进.........25
3.1 阈值分割..........25
3.2 基于扩展最小变换的标记图像的获取.....2
3.3 基于影像梯度特征阈值分割的标记图像的获取..........34
3.4 基于影像纹理特征阈值分割的标记图像的获取..........37
3.4.1 影像纹理特征的获取.......37
3.4.2 基于影像纹理特征的标记图像的获取及参数设置........43
本章小结....454 标记分水岭变换的实验及结果分析.......47
4.1 梯度图像的直接分水岭变换.......47
4.2 基于扩展最小标记的分水岭变换及结果分析........48
4.3 基于梯度影像阈值分割的标记分水岭变换....51
4.4 基于纹理特征标记的分水岭变换......54
4.5 基于多光谱图像的标记分水岭变换..........57
4.6 加入已有边缘信息的标记分水岭分割.....59
本章小结....60
5 总结及展望....63
5.1 论文所做的主要工作......63
5.2 研究展望.....64
4 标记分水岭变换的实验及结果分析
文章的上一章节从分水岭变换的基本原理出发，分析了分水岭变换中过分割现象产生的根本原因，并针对分水岭变换中产生过分割的原因，进行了待变换影像标记图像的获取。本章将在标记图像获取的基础上，进一步分析探讨基于标记图像强制最小变换的分水岭分割。
4.1 梯度图像的直接分水岭变换
分水岭变换的操作对象一般为影像的梯度特征图像，由于噪声以及致密纹理等的影响，使得影像梯度图像中的出现了很多无意义的局部极小值区域，这是导致分水岭变换中过分割现象产生的根本原因。下面我们以选取的实验图像为例，对选取的影像的梯度图像进行了直接分水岭变换。如下所示： 以上实验中，相位一致梯度图像的局部最小值区域的数目为 2158，Sobel 梯度图像中局部最小值区域的数目为 7836，可以看到，对待分割影像的梯度图像直接进行分水岭变换，均出现了严重的过分割现象，尤其是是 Sobel 梯度图像的直接分水岭变换几乎得到了毫无意义的分割结果，因此，为了得到有意义的分割结果，必须在梯度图像的分水岭变换中，必须采取一定的措施对梯度图像中的“涌水区域”进行标定。在以下的影像分割实验中，我们采用上一章中介绍方法获取待分割影像梯度图像的标记图像，并通过标记图像对待变换的梯度图像进行局部最小值的标定，然后进行分水岭变换才能得到有意义的分割结果。
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结论
（1）分析了影像分割的研究现状，并根据高分辨率遥感影像的特点，分析了高分辨率遥感影像分割的难点。
（2）基于分水岭变换的基本原理，分析了分水岭变换中过分割现象的根本原因。
（3）分水岭变换的操作对象一般为影像的梯度特征对图像，因此，精确的提取影像的梯度特征对于分水岭变换的结果至关重要，本文研究分析了空域中影像梯度特征求解的基本原理与方法，针对空域中影像梯度特征求解方法的不足，探讨了频域中影像梯度特征的求解，并采用改进的相位一致算法进行了影像梯度特征的提取。
（4）针对直接分水岭变换中的过分割现象，探讨了通过扩展最小变换、梯度图像的阈值分割和纹理能量特征图像的阈值分割进行标记分水岭分割方法中的标记图像的获取的可行性和有效性，并针对梯度图像扩展最小变换中“深度阈值”设置难以把握的情况，在梯度图像的阈值分割中结合了文献[10]中提出的“最大区域数”法，探讨了标记分水岭分割中标记图像获取方法的参数设置的问题，并通过实验证明了该方法具有较好的适应性。探讨了多光谱影像中个波段梯度特征的综合方法。并针对生产活动中的一种特殊情况，通过实验探讨了结合早期的矢量数据来进一步改进标记分水岭变换的可行性。
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参考文献(略)