本文關(guān)鍵詞：基于DBN的遙感影像CVA變化檢測(cè)并行算法設(shè)計(jì)

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【摘要】：在快速變化和高速發(fā)展的現(xiàn)代社會(huì),為了能夠可持續(xù)性的利用地球資源,就必須實(shí)時(shí)掌握地表土地利用現(xiàn)狀和變化情況。由于遙感技術(shù)具有覆蓋面廣、快捷簡(jiǎn)便、信息豐富等優(yōu)點(diǎn),基于遙感圖像的變化檢測(cè)技術(shù)一直廣受關(guān)注。遙感變化檢測(cè)最主要的目的就是獲取研究區(qū)域的變化范圍以及判斷變化類型。在眾多變化檢測(cè)方法中,基于變化矢量分析(Change Vector Analysis,CVA)的方法則相對(duì)獨(dú)立地分析變化范圍和變化類型。該方法最主要的是要獲取變化強(qiáng)度圖像和變化方向圖像,變化強(qiáng)度圖像是為了確定變化范圍,而變化方向圖像是為了得到變化類型。本文從變化檢測(cè)精度和效率出發(fā),主要研究了利用深度學(xué)習(xí)機(jī)的CVA的變化檢測(cè)算法,并且利用統(tǒng)一計(jì)算設(shè)備架構(gòu)(Compute Unified Device Architecture,CUDA)實(shí)現(xiàn)變化檢測(cè)的并行化,主要內(nèi)容如下:(1)為了確定變化類型,在獲取變化強(qiáng)度圖像后,需要對(duì)其進(jìn)行二值化,以確定變化的范圍。目前最常用的就是閾值分析法,然而,很難得到某一優(yōu)化的閾值來(lái)檢測(cè)變化區(qū)域和未變化區(qū)域,而且簡(jiǎn)單的利用某一閾值來(lái)判斷變化與否也是不嚴(yán)格的。因此本文利用了深度信念網(wǎng)絡(luò)對(duì)變化強(qiáng)度圖像進(jìn)行分析,從而獲取變化范圍。此外,為了確定變化類型的具體意義,本文首先分別計(jì)算兩個(gè)時(shí)相圖像的指數(shù)圖像:歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)、歸一化建筑物指數(shù)(Normalized Difference Built-up Index,NDBI)以及歸一化水體指數(shù)(Normalized Difference Water Index,NDWI)等指數(shù),然后將指數(shù)特征圖像代替原始圖像計(jì)算變化方向圖像。(2)為了實(shí)現(xiàn)基于遙感影像的實(shí)時(shí)變化檢測(cè),本文針對(duì)CVA的變化檢測(cè)算法,設(shè)計(jì)了一種CUDA的并行處理模型。首先利用地理空間數(shù)據(jù)提取庫(kù)(Geospatial Data Abstraction Library,GDAL)實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)量遙感影像的分塊讀取、操作和保存;其次將CVA變化檢測(cè)過(guò)程分為變化強(qiáng)度檢測(cè)、基于深度信念網(wǎng)絡(luò)(Deep Belief Network,DBN)的變化范圍確定、映射表構(gòu)建和變化方向檢測(cè),并借助CUDA C將基于CVA算法的以上四個(gè)步驟分別嵌入到CPU和GPU中進(jìn)行研究;最后利用該模型對(duì)不同數(shù)據(jù)量的遙感影像進(jìn)行CVA變化檢測(cè)并作對(duì)比分析。
【關(guān)鍵詞】：遙感變化檢測(cè) 變化矢量分析 并行處理 深度學(xué)習(xí)
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：P237
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-16
• 1 緒論16-27
• 1.1 研究背景與研究意義16-18
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀18-24
• 1.3 研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)安排24-27
• 2 計(jì)算統(tǒng)一設(shè)備架構(gòu)與研究平臺(tái)27-35
• 2.1 計(jì)算統(tǒng)一設(shè)備架構(gòu)27-33
• 2.2 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)33-34
• 2.3 本章小結(jié)34-35
• 3 遙感圖像CVA+DBN變化檢測(cè)技術(shù)35-63
• 3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理35-38
• 3.2 變化矢量分析法38-41
• 3.3 深度信念網(wǎng)絡(luò)的原理41-48
• 3.4 基于DBN的變化范圍確定48-50
• 3.5 基于DBN的CVA變化檢測(cè)實(shí)驗(yàn)分析50-62
• 3.6 本章小結(jié)62-63
• 4 遙感圖像CVA+DBN變化檢測(cè)的并行設(shè)計(jì)63-81
• 4.1 基于CVA的變化檢測(cè)的并行設(shè)計(jì)63-67
• 4.2 基于DBN的變化范圍確定方法并行設(shè)計(jì)67-71
• 4.3 基于CUDA的并行化實(shí)驗(yàn)分析71-80
• 4.4 本章小結(jié)80-81
• 5 結(jié)論與展望81-83
• 5.1 結(jié)論81-82
• 5.2 展望82-83
• 參考文獻(xiàn)83-91
• 作者簡(jiǎn)歷91-93
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集93

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1 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

2 胡巖峰,劉波,李峰,李立鋼,丘江;一種基于統(tǒng)計(jì)分析的圖像變化檢測(cè)方法[J];光子學(xué)報(bào);2005年01期

3 宋翠玉;李培軍;楊鋒杰;;運(yùn)用多尺度圖像紋理進(jìn)行城市擴(kuò)展變化檢測(cè)[J];國(guó)土資源遙感;2006年03期

4 李雪;舒寧;王琰;李亮;;利用土地利用狀態(tài)轉(zhuǎn)移分析的變化檢測(cè)[J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版);2011年08期

5 方針,張劍清,張祖勛;基于城區(qū)航空影像的變化檢測(cè)[J];武漢測(cè)繪科技大學(xué)學(xué)報(bào);1997年03期

6 徐宏根;宋妍;;顧及陰影信息的高分辨率遙感圖像變化檢測(cè)方法[J];國(guó)土資源遙感;2013年04期

7 馬云飛;李宏;;遙感變化檢測(cè)技術(shù)方法綜述[J];測(cè)繪與空間地理信息;2014年01期

8 劉直芳,張劍清;城區(qū)變化檢測(cè)的一種方法[J];測(cè)繪通報(bào);2001年02期

9 倪林,冷洪超;機(jī)場(chǎng)區(qū)域變化檢測(cè)研究[J];遙感技術(shù)與應(yīng)用;2002年04期

10 唐德可,付琨,王宏琦;基于光譜和空域信息的城區(qū)變化檢測(cè)方法研究[J];測(cè)繪科學(xué);2005年06期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 尤紅建;詹芊芊;;尺度優(yōu)化的星載SAR圖像變化檢測(cè)[A];中國(guó)測(cè)繪學(xué)會(huì)第九次全國(guó)會(huì)員代表大會(huì)暨學(xué)會(huì)成立50周年紀(jì)念大會(huì)論文集[C];2009年

2 劉元波;;環(huán)境遙感變化探測(cè)研究中的若干問(wèn)題：輻射校正方法與變化檢測(cè)算法及其理論關(guān)系[A];中國(guó)地理學(xué)會(huì)2007年學(xué)術(shù)年會(huì)論文摘要集[C];2007年

3 邢帥;徐青;;高分辨率衛(wèi)星遙感影像變化檢測(cè)技術(shù)的研究[A];第十三屆全國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2006年

4 霍春雷;程健;周志鑫;盧漢清;;基于尺度傳播的多尺度變化檢測(cè)新方法[A];第十四屆全國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2008年

5 張蔚然;韓萍;;基于去取向理論的極化SAR變化檢測(cè)[A];第二十五屆中國(guó)（天津）2011’IT、網(wǎng)絡(luò)、信息技術(shù)、電子、儀器儀表創(chuàng)新學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2011年

6 胡艷;李勝;何宗;羅靈軍;李靜;;水體變化檢測(cè)在重慶市干旱遙感監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用[A];重慶市測(cè)繪學(xué)會(huì)第三屆優(yōu)秀論文評(píng)選獲獎(jiǎng)?wù)撐聂?005-2006年度學(xué)術(shù)交流會(huì)論文選編[C];2008年

7 張鐵軍;;年度土地利用變更調(diào)查中遙感監(jiān)測(cè)圖斑提取方法淺析[A];福建省土地學(xué)會(huì)2012年年會(huì)論文集[C];2012年

8 柳思聰;杜培軍;;基于形態(tài)學(xué)濾波的多時(shí)相遙感影像變化檢測(cè)方法研究[A];第十七屆中國(guó)遙感大會(huì)摘要集[C];2010年

9 劉志剛;李夕海;錢(qián)昌松;;遙感圖像變化檢測(cè)問(wèn)題淺析[A];陜西地球物理文集（五）國(guó)家安全與軍事地球物理研究[C];2005年

10 劉翔;李萬(wàn)茂;高連如;陶發(fā)達(dá);倪金生;;基于遙感圖像變化檢測(cè)的投資項(xiàng)目搜索技術(shù)研究[A];中國(guó)遙感應(yīng)用協(xié)會(huì)2010年會(huì)暨區(qū)域遙感發(fā)展與產(chǎn)業(yè)高層論壇論文集[C];2010年

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1 郝明;基于空間信息準(zhǔn)確性增強(qiáng)的遙感影像變化檢測(cè)方法研究[D];中國(guó)礦業(yè)大學(xué);2015年

2 王凌霞;基于多尺度分析和自然進(jìn)化優(yōu)化的遙感圖像配準(zhǔn)與變化檢測(cè)[D];西安電子科技大學(xué);2015年

3 劉趕超;基于雙噪聲相似性模型的SAR圖像變化檢測(cè)[D];西安電子科技大學(xué);2016年

4 李向軍;遙感土地利用變化檢測(cè)方法探討[D];中國(guó)科學(xué)院研究生院（遙感應(yīng)用研究所）;2006年

5 鄧小煉;基于變化矢量分析的土地利用變化檢測(cè)方法研究[D];中國(guó)科學(xué)院研究生院（遙感應(yīng)用研究所）;2006年

6 李雪;基于像斑信息挖掘的土地利用變化檢測(cè)方法研究[D];武漢大學(xué);2010年

7 張路;基于多元統(tǒng)計(jì)分析的遙感影像變化檢測(cè)方法研究[D];武漢大學(xué);2004年

8 羅旺;遙感圖像的變化檢測(cè)與標(biāo)注方法研究[D];電子科技大學(xué);2012年

9 王琰;基于像斑統(tǒng)計(jì)分析的高分辨率遙感影像土地利用/覆蓋變化檢測(cè)方法研究[D];武漢大學(xué);2012年

10 鄧湘金;基于模式識(shí)別知識(shí)的遙感圖像變化檢測(cè)研究[D];中國(guó)科學(xué)院研究生院（電子學(xué)研究所）;2003年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 張家琦;遙感影像變化檢測(cè)方法及應(yīng)用研究[D];中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京);2015年

2 李玲玲;基于NSCT和NSST的圖像變化檢測(cè)算法研究及應(yīng)用[D];新疆大學(xué);2015年

3 胡雪梅;基于MST的遙感圖像變化檢測(cè)研究[D];新疆大學(xué);2015年

4 楊國(guó)棟;基于分布式并行聚類的SAR圖像變化檢測(cè)算法研究[D];西安電子科技大學(xué);2014年

5 王橋;基于多目標(biāo)模糊聚類的SAR圖像變化檢測(cè)[D];西安電子科技大學(xué);2014年

6 張文婷;基于自適應(yīng)權(quán)值差異圖融合和聚類的SAR圖像變化檢測(cè)方法研究[D];西安電子科技大學(xué);2014年

7 任新?tīng)I(yíng);基于OpenCL的并行SAR圖像變化檢測(cè)[D];西安電子科技大學(xué);2014年

8 宮金杞;面向地理國(guó)情監(jiān)測(cè)的地表覆蓋變化檢測(cè)方法研究及系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)[D];山東農(nóng)業(yè)大學(xué);2015年

9 趙姣姣;基于無(wú)監(jiān)督方法的SAR圖像變化檢測(cè)[D];西安電子科技大學(xué);2014年

10 李曉婷;基于信息融合與勻質(zhì)區(qū)域提取的SAR圖像變化檢測(cè)[D];西安電子科技大學(xué);2014年

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