📄Работа №128187
Тема: Анализ динамических процессов с использованием методов сегментации изображений высокого разрешения
Тип работы
Магистерская диссертация
Предмет
информатика
Объем:
37 листов
Год:
2020
Просмотров:
120
5600
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
Введение 3
Постановка задачи 5
1. Обзор литературы 9
1.1 Основные направления методов определения местности на
спутниковых изображениях 9
1.1.1 Спектральный анализ 9
1.1.2 Текстурные методы 10
1.1.3 Смешанная обработка 11
1.2 Общие методы сегментации изображений и их применение к
спутниковым изображениям 13
1.2.1 Пороговые методы. Адаптивный порог 14
1.2.2 Метод водоразделов 14
1.2.3 Выделение границ при помощи оператора Лапласа 15
1.2.4 Метод сдвига среднего значения 16
2. Выбор методов решения 18
2.1 Предобработка. Метод сдвига среднего значения 18
2.2 Кластеризация. Метод k-средних 20
2.3 Выделение зеленых насаждений. Пороговый метод 21
3. Создание системы анализа динамического изменения степени
озеленения местности 22
3.1 Реализация алгоритма 23
3.2. Тестирование 29
4. Заключение 33
Выводы 34
Список литературы 35
Постановка задачи 5
1. Обзор литературы 9
1.1 Основные направления методов определения местности на
спутниковых изображениях 9
1.1.1 Спектральный анализ 9
1.1.2 Текстурные методы 10
1.1.3 Смешанная обработка 11
1.2 Общие методы сегментации изображений и их применение к
спутниковым изображениям 13
1.2.1 Пороговые методы. Адаптивный порог 14
1.2.2 Метод водоразделов 14
1.2.3 Выделение границ при помощи оператора Лапласа 15
1.2.4 Метод сдвига среднего значения 16
2. Выбор методов решения 18
2.1 Предобработка. Метод сдвига среднего значения 18
2.2 Кластеризация. Метод k-средних 20
2.3 Выделение зеленых насаждений. Пороговый метод 21
3. Создание системы анализа динамического изменения степени
озеленения местности 22
3.1 Реализация алгоритма 23
3.2. Тестирование 29
4. Заключение 33
Выводы 34
Список литературы 35
📖 Введение
На сегодняшний день спутниковые изображения используются в различных сферах деятельности. С каждым годом растет число запускаемых спутников, обеспечивающих поставку изображений высокого пространственного разрешения [2]. С улучшением качества снимков расширяются и возможности их использования. Однако, большим препятствием к широкому использованию спутниковых снимков является сложность, а порой и отсутствие специального инструментария, подходящего для конкретной задачи. Кроме того, важно уметь не только получать информацию с таких изображений, но и заниматься последующим анализом и обработкой этих данных. Много важной информации можно получить, например, наблюдая за процессами, которые происходят со временем на определенной местности. Таким образом, необходимо уметь анализировать динамические процессы, происходящие на конкретной территории. Данная проблема может затрагивать многие отрасли современной науки, так как информация, получаемая со спутниковых изображений, также велика и разнообразна.
К тому же особенно остро в последние несколько лет стоит проблема экологии, а также проблема недостаточного озеленения в больших городах. С ростом городов, промышленности, увеличением уровня автомобилизации происходит масштабная вырубка деревьев в городах и уничтожение других зеленых насаждений. Но необходимо понимать, что все зеленые насаждения в такой среде выполняют не только эстетическую функцию, но и играют огромную санитарно-гигиеническую роль. Зеленые насаждения выполняют санитарно-гигиенические функции, такие как пыле- и газопоглощение, химическая и биологическая очистка городского воздуха, смягчение микроклимата, снижение уровня шума и т.п. Они создают благоприятные условия для кратковременного отдыха горожан, служат местами психологической и эмоциональной разгрузки, играют важную роль в создании архитектурно-художественного облика города, т.е. являются активным градоформирующим фактором [4]. К тому же, зачастую особое внимание уделяют конкретно вырубке лесов, тогда как в условиях большого города уничтожение даже нескольких деревьев или «зеленой» зоны с травой и кустарниками в совокупности может привести к ухудшению экологической ситуации в городе.
Именно поэтому в качестве примера динамического процесса, взятого для распознавания со спутниковых изображений высокого разрешения, а также для дальнейшего анализа данного процесса было выбрано изменение количества зеленых насаждений, т.е. озеленение городов.
К тому же особенно остро в последние несколько лет стоит проблема экологии, а также проблема недостаточного озеленения в больших городах. С ростом городов, промышленности, увеличением уровня автомобилизации происходит масштабная вырубка деревьев в городах и уничтожение других зеленых насаждений. Но необходимо понимать, что все зеленые насаждения в такой среде выполняют не только эстетическую функцию, но и играют огромную санитарно-гигиеническую роль. Зеленые насаждения выполняют санитарно-гигиенические функции, такие как пыле- и газопоглощение, химическая и биологическая очистка городского воздуха, смягчение микроклимата, снижение уровня шума и т.п. Они создают благоприятные условия для кратковременного отдыха горожан, служат местами психологической и эмоциональной разгрузки, играют важную роль в создании архитектурно-художественного облика города, т.е. являются активным градоформирующим фактором [4]. К тому же, зачастую особое внимание уделяют конкретно вырубке лесов, тогда как в условиях большого города уничтожение даже нескольких деревьев или «зеленой» зоны с травой и кустарниками в совокупности может привести к ухудшению экологической ситуации в городе.
Именно поэтому в качестве примера динамического процесса, взятого для распознавания со спутниковых изображений высокого разрешения, а также для дальнейшего анализа данного процесса было выбрано изменение количества зеленых насаждений, т.е. озеленение городов.
✅ Заключение
В ходе проведения данного исследования были проанализированы основные подходы к методам сегментации спутниковых изображений, а конкретно, к сегментации с целью определению типа земного покрова: методы спектрального анализа, текстурные методы и смешанные. Также были рассмотрены общие методы сегментации, которые могут быть полезны для использования в задаче сегментации спутниковых изображений. Это алгоритмы адаптивного порога, метод водоразделов, сдвига среднего значения и метод выделения границ при помощи оператора Лапласа. Данные методы были протестированы на спутниковых изображениях и сделаны соответствующие выводы об их эффективности в задаче определения зеленых насаждений.
Далее был предложен метод сегментации спутниковых изображений для выделения зеленых насаждений, в который включены алгоритмы, которые хорошо показали себя на этапе тестирования разных методов сегментации применимо к нашей задаче, а именно фильтр сдвига среднего значения, метод k-средних и сравнение с порогом по спектральным характеристикам. На основе данного метода создан программный продукт для анализа динамического изменения зеленых насаждений на спутниковых изображениях с использованием методов сегментации. Данный программный продукт протестирован на различных входных данных и сделан вывод о точности данного метода в определении зеленых насаждений.
Далее был предложен метод сегментации спутниковых изображений для выделения зеленых насаждений, в который включены алгоритмы, которые хорошо показали себя на этапе тестирования разных методов сегментации применимо к нашей задаче, а именно фильтр сдвига среднего значения, метод k-средних и сравнение с порогом по спектральным характеристикам. На основе данного метода создан программный продукт для анализа динамического изменения зеленых насаждений на спутниковых изображениях с использованием методов сегментации. Данный программный продукт протестирован на различных входных данных и сделан вывод о точности данного метода в определении зеленых насаждений.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.