本文關(guān)鍵詞：遙感影像變化檢測(cè)方法及應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：從1972年至今,遙感影像變化檢測(cè)技術(shù)已經(jīng)發(fā)展了40余年。隨著當(dāng)代科學(xué)技術(shù)水平的不斷發(fā)展和提高,遙感影像變化檢測(cè)技術(shù)已經(jīng)成為更新基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)鍵技術(shù),廣泛地應(yīng)用于土地覆蓋及利用變化監(jiān)測(cè)、城市化擴(kuò)張調(diào)查動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)、自然災(zāi)害監(jiān)測(cè)及其發(fā)展趨勢(shì)的評(píng)估與預(yù)測(cè)等一系列與人們生活密不可分的多種對(duì)地觀測(cè)應(yīng)用中。遙感變化檢測(cè)是在多時(shí)相影像中自動(dòng)識(shí)別和分析地表區(qū)域的空間和光譜信息變化的過(guò)程,其最終目的是提取拍攝于不同時(shí)間的同一地區(qū)地物差異信息,實(shí)現(xiàn)對(duì)同一地區(qū)發(fā)展變化情況的長(zhǎng)時(shí)間的連續(xù)的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。因此,有效地檢測(cè)變化并且準(zhǔn)確地展示變化,為分析和預(yù)測(cè)某一個(gè)特定場(chǎng)景未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)可能發(fā)生的轉(zhuǎn)變情況提供了十分有價(jià)值的依據(jù)。遙感影像變化檢測(cè)過(guò)程主要包括影像數(shù)據(jù)源的選取和輸入、多源圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理、變化信息檢測(cè)、檢測(cè)結(jié)果精度評(píng)估、實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖像輸出等部分�，F(xiàn)有的檢測(cè)方法主要有基于像元級(jí)的、基于特征級(jí)的和基于目標(biāo)級(jí)的三大類,使用頻率最高的有圖像差值法和比值法、變化向量分析法、主成分分析法、分類后比較法等。但是無(wú)論是影像預(yù)處理方法、變化信息提取方法,還是檢測(cè)結(jié)果精度評(píng)估的方法,都是以基于像元的方法為主,因此,現(xiàn)有的變化檢測(cè)方法具有一定的不足和局限性。本文在傳統(tǒng)的變化向量分析法的基礎(chǔ)上,對(duì)依賴主觀經(jīng)驗(yàn)確定變化閾值的問(wèn)題進(jìn)行優(yōu)化,提出了自動(dòng)獲取變化閾值的方法;此外,通過(guò)結(jié)合多時(shí)相遙感影像數(shù)據(jù)融合的方法,從數(shù)據(jù)源的角度降低了引入誤差的概率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:利用主成分分析法得到的檢測(cè)結(jié)果精度最高;利用圖像比值法進(jìn)行變化檢測(cè),在陰影區(qū)域的檢測(cè)結(jié)果優(yōu)于其他方法和其他區(qū)域;利用變化向量分析法得到的檢測(cè)結(jié)果,其變化與非變化部分與人眼目視得到的結(jié)果最為接近。通過(guò)改進(jìn)的變化向量分析法,在檢測(cè)過(guò)程中減少了人為因素的干預(yù),提高了檢測(cè)效率和準(zhǔn)確率;將融合思想引入變化檢測(cè)方法,避免了由于獲取時(shí)相不同導(dǎo)致影像地物光譜差異造成的檢測(cè)誤差,提取的變化/非變化信息二值圖像和檢測(cè)結(jié)果精度均令人滿意。
【關(guān)鍵詞】：遙感 變化檢測(cè) 變化向量分析 變化閾值 圖像融合
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP751
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 引言10-13
• 1.1 研究背景及研究意義10-11
• 1.2 本文研究的內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排11-13
• 第二章 遙感影像變化檢測(cè)技術(shù)概述13-32
• 2.1 什么是變化檢測(cè)13-14
• 2.1.1 變化檢測(cè)及遙感變化檢測(cè)13-14
• 2.1.2 遙感變化檢測(cè)的特殊性14
• 2.2 變化檢測(cè)的基本流程14-21
• 2.2.1 多時(shí)相遙感影像數(shù)據(jù)預(yù)處理14-17
• 2.2.2 變化信息提取及檢測(cè)17-18
• 2.2.3 檢測(cè)結(jié)果精度評(píng)估18-21
• 2.3 變化檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展及研究現(xiàn)狀綜述21-29
• 2.3.1 基于像元級(jí)的變化檢測(cè)方法研究現(xiàn)狀22-24
• 2.3.2 基于特征級(jí)的變化檢測(cè)方法研究現(xiàn)狀24-25
• 2.3.3 基于目標(biāo)級(jí)的變化檢測(cè)方法研究現(xiàn)狀25-28
• 2.3.4 研究現(xiàn)狀小結(jié)28-29
• 2.4 目前現(xiàn)有的變化檢測(cè)方法存在的問(wèn)題29-31
• 2.5 本章小結(jié)31-32
• 第三章 幾種經(jīng)典變化檢測(cè)方法研究及應(yīng)用32-43
• 3.1 圖像差值法和比值法32-34
• 3.2 變化向量分析法34-36
• 3.3 主成分分析法36-40
• 3.4 分類后比較法40-41
• 3.5 本章小結(jié)41-43
• 第四章 基于改進(jìn)的變化向量分析法的遙感影像變化檢測(cè)方法研究與實(shí)現(xiàn)43-55
• 4.1 傳統(tǒng)的變化向量分析的基本原理及不足43-46
• 4.1.1 傳統(tǒng)的變化向量分析法的基本原理44-45
• 4.1.2 傳統(tǒng)的變化向量分析法的局限45-46
• 4.2 改進(jìn)的變化向量分析法的研究與實(shí)現(xiàn)46-50
• 4.3 多時(shí)相影像數(shù)據(jù)融合與改進(jìn)的變化向量分析法的結(jié)合50-54
• 4.4 本章小結(jié)54-55
• 第五章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析55-70
• 5.1 實(shí)驗(yàn)影像的選取55-56
• 5.2 單一變化檢測(cè)方法實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析56-61
• 5.3 改進(jìn)的變化向量分析法實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析61-65
• 5.4 結(jié)合多時(shí)相影像數(shù)據(jù)融合的實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析65-69
• 5.5 幾種變化檢測(cè)方法的綜合比較與分析69-70
• 第六章 總結(jié)與展望70-73
• 6.1 總結(jié)70-71
• 6.2 不足和展望71-73
• 致謝73-74
• 參考文獻(xiàn)74-82
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷82

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前3條

1 鐘家強(qiáng);王潤(rùn)生;;基于線特征的多時(shí)相遙感圖像變化檢測(cè)[J];國(guó)防科技大學(xué)學(xué)報(bào);2006年05期

2 趙曉雷;;基于IHS變換和主成分分析變換的圖像融合[J];科學(xué)技術(shù)與工程;2010年20期

3 李德仁;利用遙感影像進(jìn)行變化檢測(cè)[J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版);2003年S1期

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 張曉東;基于遙感影像與GIS數(shù)據(jù)的變化檢測(cè)理論和方法研究[D];武漢大學(xué);2005年

  本文關(guān)鍵詞：遙感影像變化檢測(cè)方法及應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：387812