遙感圖像的變化檢測是用來檢測在地球表面上處于同一地理位置不同時間段所發(fā)生的變化情況。由于合成孔徑雷達（Synthetic Aperture Radar,SAR）具有不受時間段、天氣等條件影響的優(yōu)勢,因此基于SAR圖像的變化檢測技術(shù)具有重要的研究價值。目前該技術(shù)已經(jīng)引起越來越多的研究人員的關(guān)注,同時也被廣泛的應(yīng)用到眾多領(lǐng)域中,比如城市規(guī)劃、災(zāi)害評估、森林預(yù)警等。本文提出將SAR圖像的變化檢測問題與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的思路,不僅對同源圖像的變化檢測問題進行研究,同時對比較難處理的非同源圖像的變化檢測問題也進行了探索,將SAR圖像的基本知識與深度學習相結(jié)合,提出一些新的變化檢測方法。本文重點內(nèi)容如下:1.對基于深度自編碼器特征提取的方法進行研究,提出了一種基于空間模糊聚類和深度自編碼器的SAR圖像變化檢測模型。在該方法中,空間模糊聚類引入空間信息可以有效的抑制SAR圖像中的斑點噪聲,深度自編碼器可以自動的對圖像進行特征提取,提取出差異圖的特征信息,有效的降低斑點噪聲對圖像的影響。該方法不需要人為干預(yù),將該方法在不同的數(shù)據(jù)集中進行實驗,均得到了理想的實驗結(jié)果。2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠充分的利用圖像... 

【文章來源】：西安電子科技大學陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

如何選擇合適的樣本示意圖

(a) ENL 為 2 (b)ENL 為 2 (c)ENL 為 3 (d)ENL 為 3 (e)參考圖圖 2.7 不同 ENL 值的模擬數(shù)據(jù)集第二組實驗我們選取三個真實數(shù)據(jù)集來驗證我們的算法的有效性。第一個數(shù)據(jù)集是渥太華數(shù)據(jù)集，圖 2.8 展示的是渥太華數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集由RADARSAT SAT衛(wèi)星進行拍攝，第一張影像于 1997 年 5 月獲取，第二張于 1997 年8 月獲取，其空間分辨率為 12m，影像尺寸大小為290 350.該數(shù)據(jù)集展示的是經(jīng)過雨季之后，渥太華地區(qū)的地表區(qū)域所發(fā)生的變化狀況。變化參考圖中白色區(qū)域為發(fā)生變化的區(qū)域，其通過相關(guān)的專家知識并結(jié)合當?shù)氐乩淼恼鎸嵭畔⒌玫健?

第二章 基于空間模糊聚類和深度自動編碼器的 SAR 圖像變化檢測(a) ENL 為 2 (b)ENL 為 2 (c)ENL 為 3 (d)ENL 為 3 (e)參考圖圖 2.7 不同 ENL 值的模擬數(shù)據(jù)集第二組實驗我們選取三個真實數(shù)據(jù)集來驗證我們的算法的有效性。第一個數(shù)據(jù)集是渥太華數(shù)據(jù)集，圖 2.8 展示的是渥太華數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)DARSAT SAT衛(wèi)星進行拍攝，第一張影像于 1997 年 5 月獲取，第二張于 199獲取，其空間分辨率為 12m，影像尺寸大小為290 350.該數(shù)據(jù)集展示的是經(jīng)之后，渥太華地區(qū)的地表區(qū)域所發(fā)生的變化狀況。變化參考圖中白色區(qū)域為發(fā)的區(qū)域，其通過相關(guān)的專家知識并結(jié)合當?shù)氐乩淼恼鎸嵭畔⒌玫健?

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3123104