遙感圖像的變化檢測(cè)是用來(lái)檢測(cè)在地球表面上處于同一地理位置不同時(shí)間段所發(fā)生的變化情況。由于合成孔徑雷達(dá)（Synthetic Aperture Radar,SAR）具有不受時(shí)間段、天氣等條件影響的優(yōu)勢(shì),因此基于SAR圖像的變化檢測(cè)技術(shù)具有重要的研究?jī)r(jià)值。目前該技術(shù)已經(jīng)引起越來(lái)越多的研究人員的關(guān)注,同時(shí)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(píng)估、森林預(yù)警等。本文提出將SAR圖像的變化檢測(cè)問(wèn)題與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的思路,不僅對(duì)同源圖像的變化檢測(cè)問(wèn)題進(jìn)行研究,同時(shí)對(duì)比較難處理的非同源圖像的變化檢測(cè)問(wèn)題也進(jìn)行了探索,將SAR圖像的基本知識(shí)與深度學(xué)習(xí)相結(jié)合,提出一些新的變化檢測(cè)方法。本文重點(diǎn)內(nèi)容如下:1.對(duì)基于深度自編碼器特征提取的方法進(jìn)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(cè)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(diǎn)噪聲,深度自編碼器可以自動(dòng)的對(duì)圖像進(jìn)行特征提取,提取出差異圖的特征信息,有效的降低斑點(diǎn)噪聲對(duì)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(jìn)行實(shí)驗(yàn),均得到了理想的實(shí)驗(yàn)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(lái)源】：西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：79 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)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(shí)驗(yàn)我們選取三個(gè)真實(shí)數(shù)據(jù)集來(lái)驗(yàn)證我們的算法的有效性。第一個(gè)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(jìn)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(guò)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?yàn)榘l(fā)生變化的區(qū)域，其通過(guò)相關(guān)的專家知識(shí)并結(jié)合當(dāng)?shù)氐乩淼恼鎸?shí)信息得到。

第二章 基于空間模糊聚類和深度自動(dòng)編碼器的 SAR 圖像變化檢測(cè)(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(shí)驗(yàn)我們選取三個(gè)真實(shí)數(shù)據(jù)集來(lái)驗(yàn)證我們的算法的有效性。第一個(gè)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(jìn)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?yàn)榘l(fā)的區(qū)域，其通過(guò)相關(guān)的專家知識(shí)并結(jié)合當(dāng)?shù)氐乩淼恼鎸?shí)信息得到。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3123104