發(fā)布時間：2022-08-13 09:53

　　地表水是地球上最常見也是最重要的資源之一,由于環(huán)境變化等因素的影響,地表水也會在空間域和時間域上發(fā)生變化。水資源易受土地利用變化、氣候變化、人為活動等因素的影響。地表水的變化可能會導(dǎo)致洪水、熱帶區(qū)域的干旱等災(zāi)害,會造成巨大的經(jīng)濟損失和傷害。因此,監(jiān)測地表水的變化是十分必要的。青藏高原是世界上最高的平原,因其獨特的地貌特性而被稱為“世界之脊”,在全球氣候變化中起著非常重要的作用。在本文中,將重點研究這一區(qū)域的水體信息。遙感可以為地表水調(diào)查提供免費、可靠的信息,已成為分析和分發(fā)水體數(shù)據(jù)的重要信息來源。許多基于遙感影像的水體提取算法已經(jīng)被提出并得到了廣泛的應(yīng)用。為了得到精確的水體分布信息,本文進行了以下工作:（1）首先圍繞水體提取這一主題,系統(tǒng)的查閱了國內(nèi)外的一些相關(guān)文獻。然后按照時間的先后順序,對這些方法的原理和問題進行了總結(jié)。對Landsat-8影像來說,傳統(tǒng)的方法所利用的光譜信息有限,并且缺乏對空間信息的建模,所以在復(fù)雜環(huán)境下分類效果很差。對Sentinel-2影像來說,不同波段間的分辨率不同,所以數(shù)據(jù)處理較為復(fù)雜。（2）為了充分利用Landsat-8影像的空間信息和光譜信息,本文提出... 

【文章頁數(shù)】：97 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 水體提取算法概述
        1.2.2 存在的問題
    1.3 主要研究內(nèi)容與技術(shù)路線
        1.3.1 基于條件隨機場的方法
        1.3.2 基于深度學(xué)習(xí)的分割方法
    1.4 論文章節(jié)安排
第二章 傳統(tǒng)的水體提取算法
    2.1 單波段閾值法
    2.2 比值法
    2.3 多波段水體指數(shù)法
    2.4 非監(jiān)督分類方法
    2.5 監(jiān)督分類方法
第三章 基于隨機的全連接條件隨機場的水體提取算法研究
    3.1 數(shù)據(jù)的選取及預(yù)處理
    3.2 圖像預(yù)處理
        3.2.1 輻射定標
        3.2.2 大氣校正
    3.3 基于隨機的條件隨機場水體提取算法研究
        3.3.1 馬爾可夫隨機場
        3.3.2 馬爾可夫隨機場中的鄰域關(guān)系定義
        3.3.3 Gibbs分布與MRF的等價性
        3.3.4 基于能量形式的馬爾可夫隨機場
    3.4 基于隨機的全連接條件隨機場水體提取算法
        3.4.1 隨機的全連條件隨機場
        3.4.2 一元勢能的定義
        3.4.3 二元勢能的定義
        3.4.4 極大驗后能量優(yōu)化
    3.5 精度評定與結(jié)論
第四章 基于深度學(xué)習(xí)的水體提取算法研究
    4.1 多層感知機
        4.1.1 正向傳播
        4.1.2 反向傳播
    4.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        4.2.1 卷積
        4.2.2 池化
    4.3 基于語義分割的網(wǎng)絡(luò)模型
        4.3.1 FCN網(wǎng)絡(luò)
        4.3.2 SegNet網(wǎng)絡(luò)
        4.3.3 U-Net網(wǎng)絡(luò)
    4.4 基于哨兵2 數(shù)據(jù)的多尺度U-Net模型
        4.4.1 哨兵2 數(shù)據(jù)存在的問題
        4.4.2 基于哨兵2 號數(shù)據(jù)的多尺度U-net水體提取算法
        4.4.3 數(shù)據(jù)準備與實驗細節(jié)
        4.4.4 結(jié)果分析
第五章 總結(jié)與展望
致謝
參考文獻



本文編號：3676809