為提高濱海濕地變化檢測(cè)的精度,該文以合成孔徑雷達(dá)（SAR）與光學(xué)影像各自?xún)?yōu)勢(shì)和互補(bǔ)性為切入點(diǎn),研究SAR與光學(xué)影像數(shù)據(jù)融合的變化檢測(cè)新方法。提出了高分SAR與光學(xué)影像特征自適應(yīng)融合方法,選用江蘇鹽城濱海濕地TerraSAR-X、高分三號(hào)SAR影像和資源三號(hào)光學(xué)影像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。研究結(jié)果表明,自適應(yīng)加權(quán)的多特征融合方法優(yōu)于傳統(tǒng)多特征融合方法,虛檢率明顯降低。相比于傳統(tǒng)像元級(jí)、對(duì)象級(jí)、SG-PCAK和SG-RCVA-RF變化檢測(cè)方法,顯著圖引導(dǎo)的結(jié)合像元級(jí)與對(duì)象級(jí)變化檢測(cè)方法提高了變化檢測(cè)精度。 

【文章來(lái)源】：測(cè)繪科學(xué). 2020,45(11)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【文章目錄】：
0 引言
1 研究方法
    1.1 自適應(yīng)加權(quán)的多特征融合方法
    1.2 結(jié)合像元級(jí)與對(duì)象級(jí)的變化檢測(cè)方法
        1)像元級(jí)變化檢測(cè)。
        2) 面向?qū)ο蟮挠跋癔B加分割。
        3) 結(jié)合像元級(jí)與對(duì)象級(jí)的變化檢測(cè)。
2 研究結(jié)果與分析
    2.1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)源
    2.2 不同變化檢測(cè)方法對(duì)比
    2.3 SAR與光學(xué)影像融合前后結(jié)果對(duì)比
    2.4 不同特征融合方法對(duì)比
        1)熵融合方法[7]。
        2)小波變換融合方法[10]。
        3)卡方變換融合方法[9]。
3 結(jié)束語(yǔ)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號(hào)：3053520