發(fā)布時間：2017-08-27 02:17

  本文關(guān)鍵詞：多光譜遙感圖像變化檢測的聚類算法研究

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【摘要】：遙感圖像的變化檢測是對同一區(qū)域不同時相獲得的遙感圖像利用各種處理方法檢測圖像之間的變化部分,提取出有用的地物變化信息,并對其評估的過程。隨著遙感技術(shù)的迅速發(fā)展,遙感圖像變化檢測已經(jīng)被廣泛應(yīng)用到植被檢測、氣候和環(huán)境、自然災(zāi)害、城區(qū)建設(shè)規(guī)劃、軍事部署等多個領(lǐng)域。本文主要針對多光譜圖像的各個波段間的相關(guān)信息和空間結(jié)構(gòu),研究了相應(yīng)的多光譜圖像的變化檢測方法。主要有以下兩方面的工作:1.提出了一種邏輯回歸擬合降維和改進(jìn)相似度的數(shù)據(jù)流仿射傳播聚類算法。首先,提出了一種改進(jìn)的鄰域濾波預(yù)處理方法,其次,對預(yù)處理后的多光譜遙感圖像進(jìn)行邏輯回歸擬合降維得到單波段的合成圖像;最后,從多光譜圖像的局部空間結(jié)構(gòu)考慮,通過基于密度的改進(jìn)相似度的數(shù)據(jù)流仿射傳播聚類算法得到多光譜圖像的變化檢測結(jié)果圖。通過三組數(shù)據(jù)集的實驗對比,證明本方法提高了變化檢測的精確度。2.提出了一種改進(jìn)的水體指數(shù)和基于互信息的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)聚類的變化檢測方法。首先根據(jù)多光譜圖像各個波段對于不同地物的反射率不同,提出了改進(jìn)的水體指數(shù),增強(qiáng)了水域部分的信息,抑制了其他地物的信息;通過互信息判斷各個波段間的相互關(guān)系,給出了基于條件概率的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法,得到變化檢測結(jié)果。通過三組數(shù)據(jù)集的實驗對比,驗證了本方法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：多光譜遙感圖像 變化檢測 數(shù)據(jù)流仿射傳播聚類 水體指數(shù) 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP751;TP311.13
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 符號對照表10-11
• 縮略語對照表11-14
• 第一章 緒論14-18
• 1.1 研究背景和意義14-15
• 1.2 遙感圖像變化檢測的研究現(xiàn)狀和存在問題15-17
• 1.2.1 遙感圖像變化檢測方法研究現(xiàn)狀15-16
• 1.2.2 多光譜遙感圖像變化檢測存在的問題16-17
• 1.3 本文的主要工作17-18
• 第二章 多光譜遙感圖像變化檢測基本知識18-26
• 2.1 多光譜遙感圖像變化檢測的處理流程18-21
• 2.1.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理18-20
• 2.1.2 變化信息提取和檢測20
• 2.1.3 變化檢測結(jié)果評價20-21
• 2.2 多光譜遙感圖像變化檢測方法21-24
• 2.3 本章小結(jié)24-26
• 第三章 改進(jìn)相似度的數(shù)據(jù)流仿射傳播聚類算法的多光譜遙感圖像變化檢測方法26-42
• 3.1 引言26-27
• 3.2 改進(jìn)的鄰域濾波預(yù)處理27-28
• 3.3 邏輯回歸28-29
• 3.3.1 邏輯回歸分析28-29
• 3.3.2 邏輯回歸擬合降維29
• 3.4 基于密度的改進(jìn)相似度的數(shù)據(jù)流仿射傳播聚類算法29-30
• 3.4.1 仿射傳播聚類算法分析29
• 3.4.2 基于密度的改進(jìn)的相似度29-30
• 3.5 本章方法具體描述30-31
• 3.6 實驗結(jié)果分析31-40
• 3.6.1 實驗數(shù)據(jù)介紹31-35
• 3.6.2 實驗結(jié)果分析35-40
• 3.7 本章小結(jié)40-42
• 第四章 基于改進(jìn)的水體指數(shù)和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)聚類的多光譜遙感圖像變化檢測方法42-54
• 4.1 引言42-44
• 4.2 水體指數(shù)44-46
• 4.2.1 水體指數(shù)分析44-46
• 4.2.2 改進(jìn)的水體指數(shù)46
• 4.3 基于互信息的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)聚類算法46-47
• 4.3.1 基于互信息的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析46
• 4.3.2 基于互信息的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型46-47
• 4.4 本章方法具體描述47-48
• 4.5 實驗結(jié)果分析48-52
• 4.6 本章小結(jié)52-54
• 第五章 總結(jié)和展望54-56
• 5.1 本文工作總結(jié)54
• 5.2 展望54-56
• 參考文獻(xiàn)56-64
• 致謝64-66
• 作者簡介66-67

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本文編號：743899