本文關(guān)鍵詞：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)

  更多相關(guān)文章： 地理國(guó)情監(jiān)測(cè) 高分辨率遙感影像 地表覆蓋 典型相關(guān)分析 迭代加權(quán)多元變化檢測(cè)

【摘要】：大自然的運(yùn)動(dòng)、人類(lèi)的活動(dòng)以及經(jīng)濟(jì)全球化的不斷發(fā)展,引起了災(zāi)害頻發(fā)、土地過(guò)度開(kāi)墾、氣候變化等全球性問(wèn)題,使人們意識(shí)到快速地、大規(guī)模地對(duì)地表覆蓋進(jìn)行變化檢測(cè),分析其變化原因、特點(diǎn)及影響結(jié)果,對(duì)于我國(guó)有效進(jìn)行地理國(guó)情監(jiān)測(cè),實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展具有十分重要的意義。遙感技術(shù)作為一種可以大面積快速反映地表真實(shí)情況的非直接接觸探測(cè)技術(shù),具有獲取遙感影像的便利性和重復(fù)性,利用多尺度、多時(shí)相、多源遙感數(shù)據(jù)可進(jìn)行地理國(guó)情動(dòng)態(tài)變化可靠性檢測(cè)。針對(duì)上述問(wèn)題,本文依托“重要地理國(guó)情信息監(jiān)測(cè)”和“示范區(qū)海島礁地理信息提取及變化檢測(cè)”項(xiàng)目,綜合運(yùn)用矢量數(shù)據(jù)與遙感影像的優(yōu)勢(shì),提出了基于典型相關(guān)分析的矢柵結(jié)合迭代加權(quán)多元變化檢測(cè)方法,設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了用于地理國(guó)情監(jiān)測(cè)的地表覆蓋變化檢測(cè)系統(tǒng),為地理國(guó)情監(jiān)測(cè)提供有力的技術(shù)手段。本文主要研究方法及相應(yīng)的研究結(jié)果如下:(1)研究了多時(shí)相高分辨率遙感影像變化檢測(cè)。采用基于典型相關(guān)分析的迭代加權(quán)多元變化檢測(cè)方法對(duì)不同時(shí)相遙感影像進(jìn)行變換運(yùn)算,提取變化區(qū)域。結(jié)果表明,該方法一方面由于同類(lèi)型地物內(nèi)部灰度起伏較大,導(dǎo)致檢測(cè)結(jié)果極其破碎,“椒鹽”現(xiàn)象十分嚴(yán)重,變化檢測(cè)精度較低;另一方面因?yàn)闆](méi)有形狀參數(shù)參與,導(dǎo)致光譜差異較大時(shí),存在較多的偽變化,初步檢測(cè)的變化范圍不夠精確。同時(shí),該方法在數(shù)據(jù)量較大情況下,計(jì)算速度慢、效率低,無(wú)法滿足實(shí)時(shí)需求。(2)研究了基期矢量數(shù)據(jù)輔助的高分辨率遙感影像變化檢測(cè)。針對(duì)多時(shí)相高分辨率遙感影像變化檢測(cè)中存在的“椒鹽噪聲”,檢測(cè)結(jié)果不精確以及計(jì)算速度慢、效率低等缺陷,綜合運(yùn)用矢量數(shù)據(jù)與影像的優(yōu)勢(shì),將基期矢量數(shù)據(jù)中的輔助信息作為先驗(yàn)知識(shí),利用基期矢量數(shù)據(jù)圖斑邊界對(duì)影像進(jìn)行疊置分割,獲取同質(zhì)像斑,提取像斑光譜、紋理和形狀特征,通過(guò)確定合理的波段及其特征,構(gòu)建特征空間向量,避免了數(shù)據(jù)冗余,提高了計(jì)算速度和檢測(cè)效率。結(jié)果表明,基期矢量數(shù)據(jù)輔助的高分辨率遙感影像變化檢測(cè)能夠有效去除多時(shí)相高分辨率遙感影像變化檢測(cè)結(jié)果中由類(lèi)內(nèi)光譜差異引起的細(xì)碎圖斑,為“椒鹽噪聲”問(wèn)題的解決提供了一個(gè)更為有效的途徑。通過(guò)面向?qū)ο蠓绞?基于典型相關(guān)分析的矢柵結(jié)合迭代加權(quán)多元變化檢測(cè)方法不僅能夠有效去除“椒鹽噪聲”,而且能夠更加合理地集中并識(shí)別變化信息,明顯減低誤檢和漏檢,使檢測(cè)精度得到顯著提高。通過(guò)多區(qū)域?qū)嶒?yàn),證明了這種方法具有較好的魯棒性。(3)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了用于地理國(guó)情監(jiān)測(cè)的地表覆蓋變化檢測(cè)系統(tǒng)。著眼于高分辨率影像與矢量輔助數(shù)據(jù)結(jié)合的變化檢測(cè)流程,采用CS架構(gòu),通過(guò)C#和C++混編完成了變化檢測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要包含任務(wù)管理、地圖操作、判讀解譯、變化檢測(cè)以及樣本庫(kù)五大模塊,能夠利用遙感影像和基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)甄別,完成變化檢測(cè)任務(wù),減少了人工判讀工作量,提高了自動(dòng)化水平,實(shí)現(xiàn)了快速提取地表覆蓋變化信息;同時(shí)具備變化檢測(cè)后檢查編輯處理功能,保證了變化檢測(cè)的精度。
【關(guān)鍵詞】：地理國(guó)情監(jiān)測(cè) 高分辨率遙感影像 地表覆蓋 典型相關(guān)分析 迭代加權(quán)多元變化檢測(cè)
【學(xué)位授予單位】：山東農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：P237
【目錄】：

• 中文摘要6-8
• Abstract8-10
• 1 緒論10-20
• 1.1 研究目的與意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究與發(fā)展現(xiàn)狀11-16
• 1.2.1 變化檢測(cè)方法國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-16
• 1.2.2 變化檢測(cè)研究中存在的主要困難16
• 1.3 研究?jī)?nèi)容及其技術(shù)路線16-18
• 1.4 論文體系18-20
• 2 變化檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)20-33
• 2.1 變化檢測(cè)概述20-22
• 2.1.1 變化檢測(cè)一般流程20-21
• 2.1.2 變化檢測(cè)精度評(píng)定21-22
• 2.2 多時(shí)相高分辨率遙感影像變化檢測(cè)22-27
• 2.3 基期矢量數(shù)據(jù)輔助的高分辨率遙感影像變化檢測(cè)27-33
• 2.3.1 基于相關(guān)系數(shù)的矢柵結(jié)合變化檢測(cè)方法31
• 2.3.2 基于典型相關(guān)分析的矢柵結(jié)合迭代加權(quán)多元變化檢測(cè)方法31-33
• 3 變化檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)33-45
• 3.1 系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)33-34
• 3.2 系統(tǒng)軟硬件環(huán)境34
• 3.3 系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)34-45
• 3.3.1 任務(wù)管理模塊35-36
• 3.3.2 地圖操作模塊36-38
• 3.3.3 判讀解譯模塊38-40
• 3.3.4 變化檢測(cè)模塊40-44
• 3.3.5 樣本庫(kù)模塊44-45
• 4 變化檢測(cè)實(shí)驗(yàn)及系統(tǒng)驗(yàn)證45-63
• 4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)45-48
• 4.1.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)一45-47
• 4.1.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)二47-48
• 4.2 遙感影像預(yù)處理48-51
• 4.3 多時(shí)相高分辨率影像變化檢測(cè)實(shí)驗(yàn)51-52
• 4.4 基期矢量數(shù)據(jù)輔助的高分辨率遙感影像變化檢測(cè)實(shí)驗(yàn)52-56
• 4.4.1 基于相關(guān)系數(shù)的矢柵結(jié)合變化檢測(cè)方法52-54
• 4.4.2 基于典型相關(guān)分析的矢柵結(jié)合迭代加權(quán)多元變化檢測(cè)方法54-56
• 4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析56-62
• 4.6 變化檢測(cè)后編輯處理62-63
• 5 結(jié)論與展望63-65
• 5.1 結(jié)論與創(chuàng)新點(diǎn)63-64
• 5.2 下一步工作展望64-65
• 參考文獻(xiàn)65-68
• 致謝68-69
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文情況69

【共引文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 丁月平;史玉峰;;高空間分辨率遙感影像分類(lèi)最優(yōu)分割尺度[J];遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2014年01期

2 郭玲;白建榮;;基于集群處理系統(tǒng)的地理國(guó)情影像底圖制作[J];地理空間信息;2014年02期

3 李小強(qiáng);李金平;甘甜;;面向?qū)ο蟮母叻直媛蔬b感影像城市地物信息提取研究[J];河南城建學(xué)院學(xué)報(bào);2014年02期

4 楊靜;周曉敏;韓鵬飛;;PCI GXL在國(guó)情普查項(xiàng)目中的應(yīng)用[J];測(cè)繪與空間地理信息;2014年06期

5 汪建峰;王林建;宋起;;衛(wèi)星影像在基礎(chǔ)測(cè)繪中的無(wú)控定位精度及測(cè)圖能力分析[J];測(cè)繪技術(shù)裝備;2014年03期

6 劉純;洪亮;楚森森;;高分辨率遙感影像分割方法研究[J];測(cè)繪與空間地理信息;2014年10期

7 朱巖麗;徐敏;馬治;;基于WorldView-2遙感衛(wèi)星影像局部控制糾正精度分析[J];測(cè)繪與空間地理信息;2014年10期

8 汪建峰;李新峰;肖衛(wèi)峰;達(dá)利春;;基于Erdas 2013的Pleiades衛(wèi)星影像區(qū)域網(wǎng)平差設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J];測(cè)繪與空間地理信息;2014年11期

9 馬洋洋;張彩霞;張繼超;謝高地;張雷明;;輔以NDVI/DEM的面向?qū)ο竽臼硖崛》椒ㄑ芯俊詮V西壯族自治區(qū)武鳴縣為例[J];地理與地理信息科學(xué);2015年01期

10 賀一楠;耿娟;秦軍;劉晨;楊輝;;基于混合像元灰度分布的提高點(diǎn)位平面精度方法[J];國(guó)土資源遙感;2015年01期

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前6條

1 祝錦霞;高分辨率遙感影像變化檢測(cè)的關(guān)鍵技術(shù)研究[D];浙江大學(xué);2011年

2 鐘家強(qiáng);基于多時(shí)相遙感圖像的變化檢測(cè)[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2005年

3 吳卿;基于高分辨率遙感影像的水土保持生態(tài)建設(shè)監(jiān)測(cè)方法研究[D];北京林業(yè)大學(xué);2007年

4 吳大千;黃河三角洲植被的空間格局、動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與模擬[D];山東大學(xué);2010年

5 魏立飛;基于隨機(jī)場(chǎng)模型的遙感影像變化檢測(cè)方法研究[D];武漢大學(xué);2011年

6 石峰;南汀河斷裂帶構(gòu)造地貌研究[D];中國(guó)地震局地質(zhì)研究所;2014年

，

本文編號(hào)：987440