【摘要】：遙感圖像是觀察地球?qū)嶋H變化的重要觀測(cè)數(shù)據(jù),我們可以通過(guò)圖像變化檢測(cè)的相關(guān)技術(shù)有效識(shí)別出具體的變化區(qū)域。變化檢測(cè)指的是在給定的兩幅在不同時(shí)刻拍攝同一地域的遙感圖像上運(yùn)用變化檢測(cè)方法檢測(cè)出變化區(qū)域的過(guò)程,它有著廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。近年來(lái),遙感圖像變化檢測(cè)的研究熱點(diǎn)已經(jīng)從無(wú)監(jiān)督變化檢測(cè)方法發(fā)展到了基于監(jiān)督分類(lèi)器的變化檢測(cè)方法,很多提出的基于監(jiān)督分類(lèi)器的變化檢測(cè)方法也都獲得了不錯(cuò)的性能,但面對(duì)日益復(fù)雜的圖像數(shù)據(jù),我們需要繼續(xù)研究創(chuàng)新進(jìn)一步提升變化檢測(cè)方法的性能。本文主要針對(duì)合成孔徑雷達(dá)(synthetic aperture radar,SAR)圖像和多光譜遙感圖像的變化檢測(cè),提出了基于自步學(xué)習(xí)和深度降噪自編碼器的變化檢測(cè)方法,并對(duì)提出的方法進(jìn)行了改進(jìn),目前取得的研究成果如下:1)提出了基于自步學(xué)習(xí)和深度降噪自編碼器的SAR圖像變化檢測(cè)方法。該方法主要針對(duì)基于監(jiān)督分類(lèi)器的變化檢測(cè)方法中存在的如何幫助監(jiān)督分類(lèi)器學(xué)習(xí)高置信度數(shù)據(jù)的問(wèn)題,具體采用了深度降噪自編碼器作為監(jiān)督分類(lèi)器,通過(guò)結(jié)合自步學(xué)習(xí)機(jī)制對(duì)深度降噪自編碼器的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行構(gòu)建學(xué)習(xí),進(jìn)而在目標(biāo)函數(shù)的迭代優(yōu)化過(guò)程中通過(guò)合理分配樣本權(quán)重幫助深度降噪自編碼器學(xué)習(xí)逐漸增多的高置信度數(shù)據(jù),不斷提升其對(duì)變化信息的分類(lèi)性能。此外我們通過(guò)采用差分進(jìn)化算法優(yōu)化自步學(xué)習(xí)中使用的步長(zhǎng)參數(shù)序列幫助提升提出方法的變化檢測(cè)性能。2)提出了基于自步學(xué)習(xí)和深度降噪自編碼器集成的SAR圖像變化檢測(cè)方法。在之前工作的基礎(chǔ)上,該方法引入集成學(xué)習(xí)機(jī)制,通過(guò)使用不同的采樣方法獲取不同的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行自步深度降噪自編碼器的集成學(xué)習(xí),形成了針對(duì)深度降噪自編碼器的網(wǎng)狀學(xué)習(xí)架構(gòu):縱向上是基于不同訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的集成學(xué)習(xí)過(guò)程,橫向上是結(jié)合自步學(xué)習(xí)的迭代學(xué)習(xí)優(yōu)化過(guò)程。最后通過(guò)結(jié)合策略將集成學(xué)習(xí)流程中每個(gè)基學(xué)習(xí)器(即自步深度降噪自編碼器模型)的變化檢測(cè)結(jié)果集成為一個(gè)變化檢測(cè)結(jié)果,提升之前工作的變化檢測(cè)性能。3)提出了基于自步學(xué)習(xí)和類(lèi)別信息的多光譜圖像變化檢測(cè)方法。針對(duì)多光譜遙感圖像的變化檢測(cè),該方法在采用基于自步學(xué)習(xí)和深度降噪自編碼器的變化檢測(cè)方法時(shí)考慮了多光譜圖像數(shù)據(jù)的自然類(lèi)別信息。具體地,該方法在迭代優(yōu)化過(guò)程中將訓(xùn)練數(shù)據(jù)按照自然類(lèi)別信息進(jìn)行分組并采用自步學(xué)習(xí)分組更新樣本權(quán)重,幫助深度降噪自編碼器學(xué)習(xí)高置信度且多樣化的數(shù)據(jù)進(jìn)而提升其分類(lèi)性能。此外,我們采用圖像多波段數(shù)據(jù)排列組合的樣本特征提取方式幫助提出方法提取有效的變化信息。
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：TP751

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