遙測資料三維紋理分析; Volumetric Texture Analysis of Volumetric Remote Sensing Data

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題名:	遙測資料三維紋理分析;Volumetric Texture Analysis of Volumetric Remote Sensing Data
作者:	蔡富安
貢獻者:	太空及遙測研究中心
關鍵詞:	紋理分析;GLCM;三維遙測資料;半變異分析;texture analysis;volumetric data;GLCM;semi-variance;土木水利工程類
日期:	2008-07-01
上傳時間:	2010-12-28 15:16:44 (UTC+8)
出版者:	行政院國家科學委員會
摘要:	傳統遙測影像的紋理分析主要著重個別影像波段中像元灰度值在空間上的分佈特性，因此僅能處理二維的平面紋理特徵。近年來一些新型態遙測資料的性質與傳統單一光譜或多光譜遙測影像有明顯的不同，例如以影像立方體表現密集近連續性光譜資訊的高光譜影像，以及具有多重回波特性的光達資料。這些資料都具備有三維立體性資料結構，因此直接套用傳統的二維紋理分析方法於這些實體性的資料 (volumetric data) 並無法充分地探索資料中的三維紋理特徵。本計畫將以傳統二維紋理分析方法中最常用的 GLCM (Gray Level Co-occurrence Matrix) 運算為基礎，研發三維紋理特徵萃取演算法與分析流程。傳統 GLCM 演算法計算單一波段中具特定平面空間關係（距離及方向）像元對相同灰度值出現之頻率，因此僅能評估二維的紋理特徵。本研究首先將針對 GLCM 之計算流程加以擴充改良，使其具備探索三維空間關係像元對紋理特性之能力。而影響 GLCM 紋理分析最重要的因素乃是計算時所使用的移動視窗大小，因此，用以決定最佳移動視窗大小的半變異分析也需加以擴充成三維形式，以利決定計算三維 GCLM 時最佳移動方塊 (moving box) 的大小。對高光譜遙測資料而言，其影像立方體的一個維度乃是光譜資料，因此半變異分析可能無法決定該方向之最佳移動方塊尺寸。因此，必須利用光譜最適區隔分析以決定光譜維度方向的最佳運算視窗大小。最後，本計畫將發展一真正三維的 Gray Level Co-occurrence Cube (Tensor) 以立方體資料中三個 voxel 的資料為一組紋理單元，探索其真正的三維灰階分佈模式，並研發三維統計指標以求取資料的真實三維紋理特性。研究期間：9608 ~ 9707
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:	[太空及遙測研究中心] 研究計畫

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