1、高分辨率多光譜衛(wèi)星圖像不論是在軍事方面還是在民用方面，都得到了政府機(jī)構(gòu)和私人機(jī)構(gòu)的廣泛應(yīng)用。在其他方面，衛(wèi)星圖像在特征提取方面應(yīng)用廣泛，尤其在攝影測(cè)量、水道、地圖和遠(yuǎn)程遙控方面。計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用中，衛(wèi)星圖像可以提取一些直線(xiàn)特征，例如公路、鐵路、河流等。直線(xiàn)和界限特征的提取可以界定土地范圍、土地覆蓋或者其它一些在地籍測(cè)量中較重要的地形特征。然而，高分辨率多光譜衛(wèi)星圖像在地籍測(cè)量工程中劃分地塊邊界的研究較少。因此，需要更進(jìn)一步的探討。

2、　　地籍測(cè)量是地籍系統(tǒng)的基石。任何地籍測(cè)量都利用平面測(cè)量的二維平面這一原則。平面測(cè)量技術(shù)可以確定邊界，也可以利用它特有的功能確定土地范圍。此外，平面勘測(cè)可以用來(lái)申訴，以阻止一些危害人類(lèi)生命和財(cái)產(chǎn)的事件的發(fā)生。管理人員和一些專(zhuān)業(yè)人員都用土地測(cè)量、平面測(cè)量技術(shù)獲取和解決土地范圍和價(jià)值的問(wèn)題，進(jìn)而達(dá)到他們的目的。地籍測(cè)量可以給一些領(lǐng)域內(nèi)的土地價(jià)值提供一些合理的措施，也可以讓其它方面的專(zhuān)業(yè)人士估計(jì)某些特定用途的土地需求。在發(fā)展中國(guó)家，多種測(cè)量方

3、法應(yīng)用于這一領(lǐng)域。平面測(cè)量這一方法應(yīng)用于土地賠償勘測(cè)。作為描繪和勾畫(huà)平面特征的一部分，二維平面測(cè)量可以勾畫(huà)和修正出直線(xiàn)的邊緣和拐角。這使得地籍平面技術(shù)適用于二維圖像。二維地籍圖或者平面是描繪二維圖像地籍和幾何信息的重要模型。高分辨率多光譜衛(wèi)星圖像處理算法測(cè)量和提取地籍特征的地籍測(cè)量（包括平面測(cè)量）的使用是我們研究的重點(diǎn)。
　　從技術(shù)上來(lái)說(shuō)，賠償檢測(cè)可分為土地賠償和樹(shù)木賠償兩部分。土地賠償可以用平面表的方法，把地表面假想為一個(gè)二維平

4、面。把地表面假定為直線(xiàn)的方法將土地相鄰的直線(xiàn)視為界線(xiàn)。如果土地測(cè)量面積小于250 km2，大多數(shù)二維測(cè)量將土地視為地平面。根據(jù)不同界線(xiàn)，被測(cè)土地可以繪成不同幾何形狀。因此，私人土地面積會(huì)近一步演繹成地籍定量測(cè)定。此方法的主要目的是確定土地問(wèn)題中的曲直程度，地籍邊緣和土地界線(xiàn)。然而，這種方法不但操作復(fù)雜和浪費(fèi)時(shí)間，而且還有其它方面的缺點(diǎn)。針對(duì)以上問(wèn)題，本文重點(diǎn)研究集成圖像處理算法和高分辨率衛(wèi)星圖像在這方面的應(yīng)用。
　　高分辨率圖像在

5、地籍測(cè)量中應(yīng)用非常有意義。傳統(tǒng)地籍測(cè)量和土地登記系統(tǒng)在全球范圍內(nèi)發(fā)生巨大的改變。有地籍研究者發(fā)現(xiàn)2米以上的高分辨率衛(wèi)星圖像可以應(yīng)用到地籍測(cè)量中。高分辨率衛(wèi)星圖像的使用，可以精確繪制比例為1∶10，000的地圖，也可以界定一些潛在的與聯(lián)合國(guó)地籍要求相一致的土地邊界。
　　與此同時(shí)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖形處理模式能處理邊框和表格。特別是對(duì)那些處于兩個(gè)不同區(qū)域之間的邊界。視覺(jué)上來(lái)看，他們形成了某個(gè)圖形的輪廓，邊界其實(shí)就是圖形及其背景的界限，專(zhuān)

6、業(yè)性地講，如果圖形邊界能從算法上被識(shí)別并準(zhǔn)確檢測(cè)，那么所有圖形就能定位，其他的基本幾何性質(zhì)（如面積、邊長(zhǎng)和形狀）也能確定。簡(jiǎn)而言之，這些邊界和圖形就是地籍測(cè)量的一部分以及包裝，而且它能利用他們來(lái)獲得幾何價(jià)值，因此為地籍圖描述和繪制地籍圖形提供了依據(jù)。在這個(gè)研究中提出了新的計(jì)算機(jī)視圖算法，這個(gè)算法中用衛(wèi)星映像檢測(cè)、提取和界定地籍圖形，同時(shí)用精確圖形處理過(guò)程來(lái)區(qū)分圖形從而達(dá)到法定地籍目標(biāo)。
　　本研究的主要目的是使用高分辨率衛(wèi)星圖像高

7、效提取地籍邊界信息且達(dá)到最小的人為干涉。因此，我們可以有效利用集成計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理方法提取地籍特征。
　　我們的工作用的是高分辨率的衛(wèi)星映像，利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖形處理的觀點(diǎn)為地籍功能檢測(cè)、提煉以及界定提出了新穎的綜合性算法。利用4x4結(jié)構(gòu)元素為特性的劃分和界限的界定，特別地提出了Canny和形態(tài)學(xué)算法的應(yīng)用。另外為地籍功能的直線(xiàn)邊界劃定在由此產(chǎn)生的劃分結(jié)果的基礎(chǔ)上提出了Hough變換的應(yīng)用?；谖覀兊囊庀?，給地籍功能的劃分提出

8、了離散小波變換和K色均值聚類(lèi)算法的應(yīng)用。再此之前，我們提出了整改處理的應(yīng)用，對(duì)于圖像處理有必要假設(shè)一個(gè)平面，然后為衛(wèi)星映像處理提出的質(zhì)量評(píng)估方法會(huì)用于定量地籍分析.因此，確定新穎的綜合性方法應(yīng)該用圖形處理方式而不是傳統(tǒng)的磁場(chǎng)定位技術(shù)。當(dāng)然，在應(yīng)用邊界檢測(cè)方法之前，衛(wèi)星映像應(yīng)該進(jìn)行預(yù)處理。首先應(yīng)該要改進(jìn)因此以正確的導(dǎo)向和空間定位為更多的地籍圖形分析構(gòu)建這個(gè)方法
　　本研究中使用的衛(wèi)星圖像需要預(yù)處理，確定正確的方向和空間位置后再用于地

9、籍圖像分析。計(jì)算機(jī)視覺(jué)中視覺(jué)特征質(zhì)量的保證對(duì)定量地籍分析衛(wèi)星圖片至關(guān)重要。此外，衛(wèi)星圖像要達(dá)到一定的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，以確保其數(shù)量和質(zhì)量。然而，有些圖像囊括許多多余信息，用離散小波變換的方法使圖像降維，以獲取地籍分析中所需的有用信息。用簡(jiǎn)單的邊緣檢測(cè)技術(shù)和形態(tài)運(yùn)算以及K-均值聚類(lèi)算法分割色彩圖像，再?gòu)膱D像中獲得精確的地籍邊界。用K-均值聚類(lèi)算法將圖像分為總體精確度為88.89％的四種不同顏色的區(qū)域。起初，衛(wèi)星圖像要通過(guò)Sobel和Canny算子

10、邊緣檢測(cè)，以獲得地圖的圖像邊緣。此外，我們將形態(tài)運(yùn)算應(yīng)用到Canny邊緣圖像上，以消除操作過(guò)程中產(chǎn)生的人為因素。最終，我們獲得部分想要的圖像特征:農(nóng)業(yè)用地、白色背景上的黑色物體的圖像。研究表明，用分割算法獲取的農(nóng)用地發(fā)現(xiàn)率和質(zhì)量百分比分別為87.18％和73.91％。檢測(cè)和提取的圖像邊緣用霍夫變換使其矢量化后可以精確檢測(cè)直線(xiàn)邊界。作為測(cè)量衛(wèi)星圖像上農(nóng)田邊界中的直線(xiàn)邊緣的有利工具，霍夫變換描繪的衛(wèi)星圖像邊界的精確度高達(dá)73.33％。同樣的

11、，為了獲取圖像中農(nóng)用土地的邊界，要用Canny邊緣方法重新檢測(cè)。
　　為評(píng)估方法的一般性能，我們比較了我們的研究和另外一個(gè)研究（其研究目的是測(cè)試?yán)脗鹘y(tǒng)軟件的高分辨率衛(wèi)星映像的特性提取和劃分能力）?？臻g軟件運(yùn)用了基于特性抽象劃分的范圍以及基于利用衛(wèi)星映像的地籍特性劃分方式的目標(biāo)。這種方式雖然能達(dá)到其目的，但它僅僅是基于現(xiàn)有軟件的應(yīng)用（沒(méi)有嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆治鏊惴ǎ?，其最大的缺點(diǎn)是它沒(méi)有以我們能接受的方式劃定相應(yīng)的界限。通過(guò)比較，我們發(fā)現(xiàn)利用

12、新的綜合算法的圖像處理技術(shù)和基于技術(shù)的軟件一樣有好的效果，其準(zhǔn)確的范圍在地籍抽象和劃分的接受范圍之內(nèi)。
　　本文的研究目的是在降低人為因素干擾的前提條件下，運(yùn)用衛(wèi)星圖像處理算法來(lái)解決農(nóng)用土地邊界檢測(cè)和提取中的地籍問(wèn)題。這個(gè)新穎的方法與傳統(tǒng)的地籍檢測(cè)方法相比，不但快捷、高效地確定地籍，而且能彌補(bǔ)傳統(tǒng)方法的各種缺點(diǎn)。此外，它還可用于基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、可持續(xù)發(fā)展和環(huán)境管理等方面。隨著地籍科學(xué)的發(fā)展，高分辨率衛(wèi)星圖像和計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法在地籍測(cè)量