遙感變化檢測(cè)既是研究全球變化的重要途徑,也是人類(lèi)在資源可持續(xù)利中做出科學(xué)決策的重要依據(jù)。利用遙感技術(shù)進(jìn)行變化檢測(cè)是獲取土地利用變化信息最經(jīng)濟(jì)有效的方式。因此,基于遙感技術(shù)的變化檢測(cè)方法研究,在遙感應(yīng)用研究領(lǐng)域一直占有重要地位。本文采用TM、OLI、MSI等多種數(shù)據(jù)源,研究了融合多波段遙感影像的變化檢測(cè)方法。本文綜合運(yùn)用了遙感圖像處理技術(shù)、地理信息系統(tǒng)、數(shù)值分析、數(shù)理統(tǒng)計(jì)等多學(xué)科知識(shí),針對(duì)遙感影像變化檢測(cè)技術(shù)中的幾個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題,包括多時(shí)相差異影像的構(gòu)造、多波段差異信息的提取、閾值分割、檢測(cè)精度評(píng)價(jià)方法等,從理論、方法、實(shí)驗(yàn)等多方面進(jìn)行了研究。本文的創(chuàng)新性主要有以下兩個(gè)方面:1、提出一種光譜乘積融合的多時(shí)相差異影像構(gòu)造算法。該算法融合多時(shí)相遙感影像的差值結(jié)果與比值結(jié)果得到差異圖像。首先,將預(yù)處理后的不同時(shí)相的兩幅遙感影像分別做差值運(yùn)算和比值運(yùn)算,得到差值圖像和比值圖像,然后,采用本文提出的融合算法,計(jì)算得出最終差異影像。該算法的好處之一在于,一定程度上減弱了影像噪聲對(duì)結(jié)果的影響,保留了邊緣特性;好處之二是該算法自動(dòng)化程度較高。通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明,該算法能夠較大程度上改善差異圖像質(zhì)量,并且普遍適用于... 

【文章來(lái)源】：湖北大學(xué)湖北省

【文章頁(yè)數(shù)】：63 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖３－１實(shí)驗(yàn)一原始影像??

本實(shí)驗(yàn)選用大小為６００Ｘ６００的四個(gè)多波段波段數(shù)據(jù)與１２００ｘ１２００的第八波段??全色影像，來(lái)驗(yàn)證本文提出的差異影像構(gòu)造方法對(duì)多波段和全色影像的作用，主要截取??水域作為研宄對(duì)象，如圖３－３所示。圖３－４?（ａ）?（ｂ）?（ｃ）?（ｄ）?（ｅ）分別為第１?（Ｃｏａｓｔａｌ）、??２?（Ｂｌｕｅ）、３?（Ｇｒｅｅｎ）、４?（Ｒｅｄ）、８?（ｐａｎ）波段的差值影像、比值影像和融合影像??及其相應(yīng)的灰度直方圖。??．麵??，蠡證：ｒ遍遞??２０１３年９月１０日?２０１７年１０月１３日??圖３－３實(shí)驗(yàn)二水域原始影像??２９??

本章將選用兩組ｌ〇ｍ分辨率的多波段影像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。??第三組實(shí)驗(yàn)，數(shù)據(jù)為湖北某地區(qū)２０１６年１２月６和２０１７年１２月１１的哨兵－２?ＭＳＩ??影像，分辨率為ｌ〇ｍ，大小為６００Ｘ６００像素，主要截取耕地作為研究對(duì)象，如圖３－５??所示。圖３－６?（ａ）?（ｂ）?（ｃ）分別為第２?（Ｂｌｕｅ）、３?（Ｇｒｅｅｎ）、４?（Ｒｅｄ）波段的差值??２０１６年１２月６日?２０１７年１２月１１日??圖３－５實(shí)驗(yàn)三耕地原始影像??３４??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]基于熵的圖像閾值分割研究[D]. 宋亞玲.華僑大學(xué) 2016
[2]遙感影像變化檢測(cè)方法及應(yīng)用研究[D]. 張家琦.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京) 2015
[3]遙感圖像變化檢測(cè)方法研究[D]. 張鳳玉.西安電子科技大學(xué) 2010
[4]基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感影像變化信息提取方法研究[D]. 邵飛.山東科技大學(xué) 2006



本文編號(hào)：3509733