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數(shù)字圖像處理和模式識(shí)別在林業(yè)中的應(yīng)用.doc

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數(shù)字圖像處理和模式識(shí)別在林業(yè)中的應(yīng)用,摘要:本文介紹了數(shù)字圖像處理與模式識(shí)別在林業(yè)中的應(yīng)用領(lǐng)域及其重要意義,詳細(xì)闡述了利用數(shù)字圖像處理及模式識(shí)別技術(shù)的原理和方法,并在此基礎(chǔ)上研究了林地分類系統(tǒng)的算法和模型,構(gòu)造了林地分類系統(tǒng)的檢索庫。通過本文的研究,初步探索了數(shù)字圖像處理與模式識(shí)別在林地分類系統(tǒng)中的應(yīng)用途徑和方法,為以后...
編號(hào):30-204908大小:1.60M
分類: 論文>通信/電子論文

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數(shù)字圖像處理和模式識(shí)別在林業(yè)中的應(yīng)用

摘要:本文介紹了數(shù)字圖像處理與模式識(shí)別在林業(yè)中的應(yīng)用領(lǐng)域及其重要意義,詳細(xì)闡述了利用數(shù)字圖像處理及模式識(shí)別技術(shù)的原理和方法,并在此基礎(chǔ)上研究了林地分類系統(tǒng)的算法和模型,構(gòu)造了林地分類系統(tǒng)的檢索庫。通過本文的研究,初步探索了數(shù)字圖像處理與模式識(shí)別在林地分類系統(tǒng)中的應(yīng)用途徑和方法,為以后進(jìn)一步的實(shí)現(xiàn)基于數(shù)字圖像的林地分類系統(tǒng)的打下了基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞:數(shù)字圖像處理;模式識(shí)別;林地分類系統(tǒng);雷達(dá)遙感





Abstract: The Digital Image Processing is introduced; as well the application field and its important meaning of the Pattern Recognition in forestry, and the theory and method of the Digital Image Processing and pattern recognition are elaborated in detail. On this basis, the algorithm and model of the classification system in forestry is studied, and the retrieva l storehouse of the classification system in forestry is constructed. By researching, the application method of Digital Image Processing and Pattern Recognition in the classification system of forestry is explored, establishing foundation for further realization of the classification system in forestry based on digital image.

Keywords: Digital Image Processing; Pattern Recognition; Classification-System of Forestry Land; Radar Remote Sensing


目 錄
前言 1
1數(shù)字圖像處理和模式識(shí)別概述 2
1.1 數(shù)字圖像處理和模式識(shí)別在林業(yè)中的應(yīng)用領(lǐng)域 3
1.2 數(shù)字圖像處理和模式識(shí)別在林業(yè)中的重要意義 4
2 雷達(dá)遙感 5
2.1雷達(dá)遙感原理 6
2.2 森林類型識(shí)別與分類 6
3 林地分類系統(tǒng) 8
3.1樹種分類系統(tǒng)的歷史和現(xiàn)狀 8
3.1.1中國森林現(xiàn)狀 8
3.1.2中國森林分布圖 10
3.2中國森林編碼依據(jù) 11
4 林地分類系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn) 11
4.1 林地分類系統(tǒng)算法和模型 11
4.2 信息提取及特征分析 14
4.2.1特征選取 14
4.2.2分類器的設(shè)計(jì) 15
4.2.3分類器的訓(xùn)練 15
4.2.4分類性能的測(cè)量 15
4.2.5特征選擇 16
4.2.6特征方差 17
4.2.7特征相關(guān)系數(shù) 17
4.2.8類間距離 18
4.2.9降維 18
4.3解決多類問題的決策樹 19
4.3.1決策樹的基本概念 20
4.3.2決策樹設(shè)計(jì)的基本考慮 20
結(jié)論與展望 25
參考文獻(xiàn) 26
致謝 27



數(shù)字圖像處理和模式識(shí)別在林業(yè)中的應(yīng)用
前言
數(shù)字圖像處理(Digital Image Processing)又稱為計(jì)算機(jī)圖像處理,它是指將圖像信號(hào)轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)并利用計(jì)算機(jī)對(duì)其進(jìn)行處理的過程。數(shù)字圖像處理最早出現(xiàn)于20世紀(jì)50年代,當(dāng)時(shí)的電子計(jì)算機(jī)已經(jīng)發(fā)展到一定水平,人們開始利用計(jì)算機(jī)來處理圖形和圖像信息。數(shù)字圖像處理作為一門學(xué)科大約形成于20世紀(jì)60年代初期。早期的圖像處理的目的是改善圖像的質(zhì)量,它以人為對(duì)象,以改善人的視覺效果為目的。圖像處理中,輸入的是質(zhì)量低的圖像,輸出的是改善質(zhì)量后的圖像,常用的圖像處理方法有圖像增強(qiáng)、復(fù)原、編碼、壓縮等。首次獲得實(shí)際成功應(yīng)用的是美國噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室(JPL)。他們對(duì)航天探測(cè)器徘徊者7號(hào)在1964年發(fā)回的幾千張?jiān)虑蛘掌褂昧藞D像處理技術(shù),如幾何校正、灰度變換、去除噪聲等方法進(jìn)行處理,并考慮了太陽位置和月球環(huán)境的影響,由計(jì)算機(jī)成功地繪制出月球表面地圖,獲得了巨大的成功。隨后又對(duì)探測(cè)飛船發(fā)回的近十萬張照片進(jìn)行更為復(fù)雜的圖像處理,以致獲得了月球的地形圖、彩色圖及全景鑲嵌圖,獲得了非凡的成果,為人類登月創(chuàng)舉奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ),也推動(dòng)了數(shù)字圖像處理這門學(xué)科的誕生。在以后的宇航空間技術(shù),如對(duì)火星、土星等星球的探測(cè)研究中,數(shù)字圖像處理技術(shù)都發(fā)揮了巨大的作用。數(shù)字圖像處理取得的另一個(gè)巨大成就是在醫(yī)學(xué)上獲得的成果。1972年英國EMI公司工程師Housfield發(fā)明了用于頭顱診斷的X射線計(jì)算機(jī)斷層攝影裝置,也就是我們通常所說的CT(Computer Topography)。CT的基本方法是根據(jù)人的頭部截面的投影,經(jīng)計(jì)算機(jī)處理來重建截面圖像,稱為圖像重建。1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT裝置,獲得了人體各個(gè)部位鮮明清晰的斷層圖像。1979年,這項(xiàng)無損傷診斷技術(shù)獲得了諾貝爾獎(jiǎng),說明它對(duì)人類做出了劃時(shí)代的貢獻(xiàn)。 與此同時(shí),圖像處理技術(shù)在許多應(yīng)用領(lǐng)域受到廣泛重視并取得了重大的開拓性成就,屬于這些領(lǐng)域的有航空航天、生物醫(yī)學(xué)工程、工業(yè)檢測(cè)、機(jī)器人視覺、公安司法、軍事制導(dǎo)、文化藝術(shù)等,使圖像處理成
為一門引人注目、前景遠(yuǎn)大的新型學(xué)科。 隨著圖像處理技術(shù)的深入發(fā)展,從70年代中期開始,隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和人工智能、思維科學(xué)研究的迅速發(fā)展,數(shù)字圖像處理向更高、更深層次發(fā)展。人們已開始研究如何用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)解釋圖像,實(shí)現(xiàn)類似人
類視覺系統(tǒng)理解外部世界,這被稱為圖像理解或計(jì)算機(jī)視覺。很多國家,特別是發(fā)達(dá)國家投入更多的人力、物力到這項(xiàng)研究,取得了不少重要的研究成果。其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的視覺計(jì)算理論,這個(gè)理論成為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域其后十多年的主導(dǎo)思想。圖像理解雖然在理論方法研究上已取得不小的進(jìn)展,但它本身是一個(gè)比較難的研究領(lǐng)域,存在不少困難,因人類本身對(duì)自己的視覺過程還了解甚少,因此計(jì)算機(jī)視覺是一個(gè)有待人們進(jìn)一步探索的新領(lǐng)域。
1數(shù)字圖像處理和模式識(shí)別概述
數(shù)字圖像是指由被稱作象素的小塊區(qū)域組成的二維矩陣。對(duì)于單色即灰度圖像而言,每個(gè)象素的亮度用一個(gè)數(shù)值來表示,通常數(shù)值范圍在0到255之間,即可用一個(gè)字節(jié)來表示,0表示黑、255表示白,而其它表示灰度[1]。如下圖所示:

參考文獻(xiàn)
[1]張宏林,蔡銳.Visual C++數(shù)字圖像模式識(shí)別技術(shù)及工程實(shí)踐[M].北京:人民郵電出版社,2003,2.
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[3]吳中倫.中國森林[M].北京:中國林業(yè)出版社,1997,6.
[4]李芝喜.林業(yè)遙感[M].森林經(jīng)理教研室林業(yè)遙感組,1982,10.
[5]李芝喜.林業(yè)遙感[M].東北林業(yè)大學(xué)出版社,1990,6.
[6]阮秋琦.數(shù)字圖像處理學(xué)[M]..
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