本文關(guān)鍵詞：多粒度分析與城鎮(zhèn)建筑變遷探測，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：遙感變遷探測是指識(shí)別一種對(duì)象或現(xiàn)象在不同時(shí)相位置發(fā)生變化的過程,城鎮(zhèn)建筑變遷探測需探測新增、拆遷和重建三種變遷類型。探測建筑變遷的性質(zhì)及面積以更新城鎮(zhèn)地理空間數(shù)據(jù)庫,能夠反映土地利用的合理性,指示區(qū)域規(guī)劃的方向,對(duì)城鎮(zhèn)的信息化管理具有重要作用。在GIS中,挖掘空間實(shí)體集前首先需要確定實(shí)體的粒度(即數(shù)據(jù)組織的基本單位),建筑變遷的探測可以基于像素(包括像素鄰域)和對(duì)象兩種粒度。以像素為探測粒度,可利用像素的波譜、紋理、鄰域統(tǒng)計(jì)值等信息；以對(duì)象為粒度,首先需經(jīng)過遙感圖像分割獲取圖斑和邊界,可利用對(duì)象的位置、面積、鄰近度等特征。因此,研究內(nèi)容主要包括3個(gè)部分：(1)設(shè)計(jì)和測試用于城鎮(zhèn)下墊面分類的描述符,主要目的在于能夠最大限度的提取建筑對(duì)象。(2)設(shè)計(jì)基于多粒度分析的建筑變遷探測法,包括基于對(duì)象的鄰近度分析法、變遷圖層加權(quán)聯(lián)合分析法(像素級(jí))。(3)去除偽變遷,偽變遷包括遙感圖像拍攝時(shí)天底點(diǎn)的變化引起的建筑傾斜,圖像比例尺不同導(dǎo)致的建筑輪廓不吻合以及陰影等噪聲。通過面積過濾、鄰近度原則和多維特征空間加權(quán)去噪法將這些偽變遷去除。文章重點(diǎn)介紹和比較兩種建筑變遷探測法—基于對(duì)象的鄰近度分析法(對(duì)象級(jí))和多維變遷特征空間加權(quán)聯(lián)合分析法(像素級(jí))。前者檢測精度較低,其平均正確率只有37.6%,而虛檢率過高(平均虛檢率達(dá)到34.2%),主要是提取的建筑圖斑不完整而產(chǎn)生的誤差,因?yàn)榛趯?duì)象的鄰近度分析法要求對(duì)象邊界完整,但該方法對(duì)于去除建筑傾斜產(chǎn)生的偽變遷有重要作用。而如果從兩實(shí)相圖像特征的差異出發(fā),設(shè)計(jì)多個(gè)變遷特征圖像作為變遷信息的多維空間,效率明顯提高,平均正確率可達(dá)到87.7%,這種方法叫做多維變遷特征空間加權(quán)聯(lián)合分析法。通過研究得出了5個(gè)結(jié)論：(1)利用復(fù)合波譜特征對(duì)城鎮(zhèn)下墊面分類的精度要高于使用獨(dú)立波譜特征的精度；(2)結(jié)合波譜和紋理特征對(duì)城鎮(zhèn)下墊面分類的效果要優(yōu)于單獨(dú)使用紋理或波譜特征；(3)對(duì)于城鎮(zhèn)下墊面分類,采用有先驗(yàn)知識(shí)的監(jiān)督分類法比非監(jiān)督分類法更加有效；(4)鄰近度分析法用于過濾由天底點(diǎn)變化引起的偽變遷效果良好。(5)利用多維變遷特征空間加權(quán)聯(lián)合分析法的精度較高,可達(dá)到87.7%。
【關(guān)鍵詞】：變遷探測 鄰近度分析 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué) 多維變遷特征 小波壓縮
【學(xué)位授予單位】：華東師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TU196;P208
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-10
• 第一章 緒論10-14
• 1.1 建筑變遷探測的意義10-11
• 1.2 相關(guān)研究進(jìn)展11-12
• 1.3 本文的貢獻(xiàn)12-14
• 1.3.1 擬解決的關(guān)鍵問題12-13
• 1.3.2 創(chuàng)新點(diǎn)13
• 1.3.3 文章結(jié)構(gòu)13-14
• 第二章 實(shí)驗(yàn)區(qū)域和數(shù)據(jù)14-16
• 2.1 實(shí)驗(yàn)區(qū)域14-15
• 2.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)15-16
• 第三章 方法16-48
• 3.1 方法概述16-17
• 3.2 圖像預(yù)處理17-19
• 3.2.1 直方圖均衡化18
• 3.2.2 降噪18-19
• 3.3 監(jiān)督分類和建筑對(duì)象提取19-31
• 3.3.1 描述符設(shè)計(jì)20-28
• 3.3.2 城鎮(zhèn)下墊面分類28-31
• 3.4 對(duì)象鄰近度分析和偽變遷去除31-36
• 3.4.1 基于對(duì)象的變遷檢測方法32-34
• 3.4.2 基于小波壓縮和對(duì)象鄰近度分析的變遷檢測34-36
• 3.5 像素(鄰域)級(jí)變遷檢測36-41
• 3.5.1 圖斑前端/后端整理37-39
• 3.5.2 基于小波壓縮和像元比較法的變遷檢測39-41
• 3.6 變遷特征加權(quán)聯(lián)合分析和變遷特征圖層噪聲去除41-48
• 3.6.1 變遷特征圖層計(jì)算42-44
• 3.6.2 多尺度窗口變遷特征密度累和去噪44-47
• 3.6.3 重建建筑對(duì)象的提取47-48
• 第四章 討論48-53
• 4.1 對(duì)象鄰近度分析的意義48
• 4.2 變遷特征圖層加權(quán)聯(lián)合分析的意義48
• 4.3 變遷檢測精度分析48-53
• 第五章 總結(jié)與展望53-55
• 5.1 實(shí)驗(yàn)總結(jié)53
• 5.2 展望53-55
• 參考文獻(xiàn)55-60
• 后記60

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