變化檢測技術(shù)已被應(yīng)用于環(huán)境監(jiān)測、城市研究、森林監(jiān)測、農(nóng)業(yè)調(diào)查、災(zāi)害和打擊效果評(píng)估、地理國情監(jiān)測等領(lǐng)域。然而現(xiàn)有多光譜或合成孔徑雷達(dá)（Synthetic Aperture Radar,SAR）影像變化檢測方法存在光譜向量信息利用不充分、缺少人類視覺系統(tǒng)（Human Visual System,HVS）理論支持、變化檢測精度受到斑點(diǎn)噪聲影響等問題。因此,研究多光譜/SAR影像變化檢測方法,對(duì)促進(jìn)該技術(shù)在上述領(lǐng)域的應(yīng)用具有重要意義�；诖�,本文展開了結(jié)合變化矢量分析（Change Vector Analysis,CVA）和光譜角制圖法（Spectral Angle Mapper,SAM）、基于HVS理論的結(jié)構(gòu)信息及SAR影像空間鄰域信息等方面的變化檢測方法研究,主要研究成果如下:（1）提出了三種結(jié)合CVA和SAM的多光譜影像變化檢測方法。首先在理論上分析CVA和SAM對(duì)多時(shí)相光譜向量的差異特征利用不充分的缺陷,然后為了集成CVA和SAM在多光譜影像變化檢測中的互補(bǔ)優(yōu)勢,提出了廣義變化矢量分析（Generalized Change Vector Analysis,GCVA）、自適應(yīng)融合策略（A... 

【文章來源】：中國礦業(yè)大學(xué)江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：145 頁

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
致謝
摘要
abstract
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 存在的問題
    1.4 研究目標(biāo)與技術(shù)路線
    1.5 研究內(nèi)容與章節(jié)安排
2 結(jié)合CVA和SAM的多光譜影像變化檢測
    2.1 概述
    2.2 結(jié)合CVA和SAM的方法
    2.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
    2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    2.5 本章小結(jié)
3 基于結(jié)構(gòu)信息的多光譜/SAR影像變化檢測
    3.1 概述
    3.2 結(jié)構(gòu)信息提取方法
    3.3 基于多波段結(jié)構(gòu)信息的多光譜影像變化檢測
    3.4 基于結(jié)構(gòu)信息的SAR影像變化檢測
    3.5 本章小結(jié)
4 R和LR在SAR影像變化檢測中的比較分析
    4.1 概述
    4.2 R和LR比較分析
    4.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
    4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    4.5 本章小結(jié)
5 基于改進(jìn)NR法的SAR影像變化檢測
    5.1 概述
    5.2 基于鄰域的比值方法
    5.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
    5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    5.5 本章小結(jié)
6 基于選舉模型和鄰域信息的SAR變化圖濾波方法
    6.1 概述
    6.2 提出的濾波方法
    6.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
    6.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    6.5 本章小結(jié)
7 總結(jié)與展望
    7.1 結(jié)論
    7.2 創(chuàng)新點(diǎn)
    7.3 展望
參考文獻(xiàn)
作者簡歷
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]面向?qū)ο蟮亩嗵卣鞣旨?jí)CVA遙感影像變化檢測[J]. 趙敏,趙銀娣.  遙感學(xué)報(bào). 2018(01)
[2]多時(shí)相遙感影像變化檢測的現(xiàn)狀與展望[J]. 張良培,武辰.  測繪學(xué)報(bào). 2017(10)
[3]聯(lián)合像素級(jí)和對(duì)象級(jí)分析的遙感影像變化檢測[J]. 馮文卿,眭海剛,涂繼輝,孫開敏.  測繪學(xué)報(bào). 2017(09)
[4]高分辨率遙感影像的深度學(xué)習(xí)變化檢測方法[J]. 張鑫龍,陳秀萬,李飛,楊婷.  測繪學(xué)報(bào). 2017(08)
[5]DSSRM級(jí)聯(lián)分割的SAR圖像變化檢測[J]. 張建龍,王斌.  遙感學(xué)報(bào). 2017(04)
[6]中低分辨率合成孔徑雷達(dá)影像多紋理特征的Otsu變化檢測[J]. 馬骕,鄧喀中,莊會(huì)富,韓亞芳.  激光與光電子學(xué)進(jìn)展. 2017(06)
[7]DT-CWT結(jié)合MRF的遙感圖像變化檢測[J]. 范奎奎,王中元,歐陽斯達(dá),汪匯兵,史紹雨.  遙感學(xué)報(bào). 2017(03)
[8]顧及紋理特征貢獻(xiàn)度的變化影像對(duì)象提取算法[J]. 魏東升,周曉光.  測繪學(xué)報(bào). 2017(05)
[9]遙感時(shí)間序列影像變化檢測研究進(jìn)展[J]. 趙忠明,孟瑜,岳安志,黃青青,孔赟瓏,袁媛,劉曉奕,林蕾,張蒙蒙.  遙感學(xué)報(bào). 2016(05)
[10]基于主成分分析與粒子群優(yōu)化的遙感影像變化檢測[J]. 許石羅,牛瑞卿,武雪玲,劉超賢.  測繪科學(xué). 2017(04)

博士論文
[1]基于空間信息準(zhǔn)確性增強(qiáng)的遙感影像變化檢測方法研究[D]. 郝明.中國礦業(yè)大學(xué) 2015
[2]傾斜影像匹配關(guān)鍵算法及應(yīng)用研究[D]. 姚國標(biāo).中國礦業(yè)大學(xué) 2014

碩士論文
[1]基于低空遙感影像的建設(shè)用地變化檢測研究[D]. 王東廣.南京大學(xué) 2013
[2]基于圖像變化檢測的毀傷效果評(píng)估技術(shù)研究[D]. 楊延平.西安電子科技大學(xué) 2013
[3]紅外弱小目標(biāo)檢測方法及其性能評(píng)估[D]. 孫玉宇.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2007



本文編號(hào)：3205239