地物目標的變化檢測與城市發(fā)展、全球變化、土地利用變化等一系列問題息息相關(guān)。高光譜變化檢測利用多時相同一地表區(qū)域的遙感圖像,是一種快捷、適宜的技術(shù)手段。遙感圖像時空分辨率限制高光譜變化檢測發(fā)展,重點是要解決大尺度、大范圍、高層次的變化問題。根據(jù)處理手段不同變化檢測方法分為直接比較法和分類比較法,根據(jù)目標對象不同分為像素級、特征級和目標級的變化檢測�；谙袼氐淖兓瘷z測是指經(jīng)過配準的遙感圖像像素是否發(fā)生變化及哪些類型發(fā)生變化。這種基于像素的變化檢測準確性很高,但預(yù)處理的性能對檢測結(jié)果影響很大,像素會受到輻射,大氣,角度等因素的干擾,可能會產(chǎn)生很多的錯誤信息,影響變化檢測結(jié)果。像素級變化檢測中閾值的選擇起到關(guān)鍵性的作用,即難以確定地物變化類型。本課題以實現(xiàn)像素級高光譜圖像地物變化檢測為出發(fā)點,研究高光譜圖像基于像元的一維光譜域數(shù)據(jù)的預(yù)處理即降噪測量方法研究、高光譜地物變化檢測算法實現(xiàn)研究等兩個方面開展基于高光譜圖像的地物變化檢測方法的研究,主要研究內(nèi)容如下:(1)基于小波變換和EMD相結(jié)合的降噪方法以及特征增強EMD的地物變化檢測方法研究:基于小波變換和EMD的降噪方法克服了傳統(tǒng)傅里葉變換易造...

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 高光譜數(shù)據(jù)處理技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀
        1.2.2 高光譜變化檢測方法的研究現(xiàn)狀
    1.3 論文主要研究內(nèi)容和章節(jié)安排
第2章 基于降噪增強及信息度量的變化檢測方法
    2.1 引言
    2.2 基于小波變換和EMD的高光譜降噪方法研究
        2.2.1 小波變換和EMD降噪方法概述
        2.2.2 小波變換和EMD降噪方法驗證
        2.2.3 降噪方法效果比較
        2.2.4 小波變換和EMD降噪方法總結(jié)
    2.3 基于特征增強EMD的地物變化檢測方法研究
        2.3.1 特征增強EMD方法概述
        2.3.2 特征增強EMD方法驗證
        2.3.3 特征提取方法效果比較
        2.3.4 特征增強EMD方法總結(jié)
    2.4 基于相似性匹配和距離度量的地物差異特征向量提取
    2.5 基于有監(jiān)督的變化圖譜生成方法
    2.6 基于高光譜數(shù)據(jù)的地物變化檢測實驗設(shè)計
        2.6.1 高光譜實驗數(shù)據(jù)集介紹
        2.6.2 實驗過程及結(jié)論
    2.7 本章小結(jié)
第3章 基于CNN的高光譜空譜特征聯(lián)合變化檢測方法
    3.1 引言
    3.2 基于CNN的光譜域特征變化檢測方法
    3.3 基于CNN的空譜聯(lián)合地物變化檢測方法
    3.4 實驗結(jié)果及分析
        3.4.1 基于CNN的光譜域特征變化檢測實驗研究
        3.4.2 基于CNN的空譜聯(lián)合地物變化檢測實驗研究
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于遷移學(xué)習(xí)和生成對抗網(wǎng)絡(luò)的高光譜變化檢測方法
    4.1 引言
    4.2 基于遷移學(xué)習(xí)的高光譜變化檢測方法
        4.2.1 遷移學(xué)習(xí)概述
        4.2.2 基于遷移學(xué)習(xí)策略的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
        4.2.3 遷移學(xué)習(xí)實驗結(jié)果及分析
    4.3 生成對抗網(wǎng)絡(luò)在提高變化檢測精度中的應(yīng)用
        4.3.1 生成網(wǎng)絡(luò)概述
        4.3.2 生成對抗網(wǎng)絡(luò)實驗結(jié)果及分析
    4.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果
致謝



本文編號：3797270