基于高分辨率遙感影像空-譜特征聯(lián)合的地表覆蓋變化檢測方法研究
發(fā)布時(shí)間:2023-03-12 14:20
利用高空間分辨率遙感影像(以下稱“高分影像”)進(jìn)行地表覆蓋變化檢測是通過分析同一地區(qū)多時(shí)相影像,定性定量發(fā)現(xiàn)地表覆蓋變化的技術(shù)。該技術(shù)在實(shí)際監(jiān)測中已有諸多應(yīng)用,如:植被覆蓋動態(tài)監(jiān)測、農(nóng)業(yè)資源評估、自然災(zāi)害(地震、山體滑坡和洪水等)監(jiān)測與評估、地表覆蓋和利用、城市發(fā)展規(guī)劃等。因此,開展基于高分影像地表覆蓋變化檢測方法的研究具有重要實(shí)際意義。本文著重研究通過減少高分影像變化檢測時(shí)二值檢測結(jié)果中的偽變化,以提高地表覆蓋變化檢測精度和可靠性,從而為實(shí)際應(yīng)用和現(xiàn)實(shí)需要提供可靠的決策支持。鑒于此,本文的研究思路是:以高分影像為研究對象,以影像空間-光譜特征提取為主要研究內(nèi)容,依次開展基于不同影像特征分析單元(像素級→對象級→語義級)的地表覆蓋變化檢測方法研究。因此,本文具體研究包含如下三個方面:(1)像素級:本文提出三種不同基于像素自適應(yīng)空-譜聯(lián)合特征分析的高分影像變化檢測方法:a)基于自適應(yīng)上下文均值距離的地表覆蓋變化檢測方法。該方法定義一種自適應(yīng)上下文均值特征(Adaptive Contextual Mean Feature,ACMF),然后,通過度量ACMF間的歐式距離可獲得類內(nèi)一致性更高的...
【文章頁數(shù)】:109 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 存在的問題與挑戰(zhàn)
1.4 本文研究內(nèi)容與章節(jié)安排
1.4.1 研究內(nèi)容
1.4.2 章節(jié)安排
1.5 本章小結(jié)
2 遙感影像地表覆蓋變化檢測方法概述
2.1 地表覆蓋變化檢測概念
2.1.1 地表覆蓋變化檢測定義
2.1.2 地表覆蓋變化檢測基本流程
2.1.3 地表覆蓋變化檢測評價(jià)體系
2.2 像素級變化檢測與對象級變化檢測
2.2.1 像素級變化檢測特點(diǎn)
2.2.2 對象級變化檢測特點(diǎn)
2.3 深度學(xué)習(xí)與變化檢測
2.3.1 深度學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)
2.3.2 深度學(xué)習(xí)與變化檢測
2.4 本章小結(jié)
3 像素級自適應(yīng)空-譜特征的變化檢測
3.1 自適應(yīng)鄰域定義
3.2 自適應(yīng)上下文均值距離
3.2.1 方法描述
3.2.2 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果
3.2.3 討論與小結(jié)
3.3 自適應(yīng)鄰域K-means聚類和投票決策
3.3.1 算法流程
3.3.2 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果
3.3.3 討論與小結(jié)
3.4 自適應(yīng)光譜直方圖趨勢相似性
3.4.1 方法背景
3.4.2 方法流程
3.4.3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果
3.4.4 討論與小結(jié)
4 對象級空-譜特征提取的地表覆蓋變化檢測
4.1 多尺度分割
4.2 多尺度對象直方圖距離
4.2.1 方法流程
4.2.2 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果
4.2.3 討論與小結(jié)
4.3 對象最大期望投票的后處理方法
4.3.1 方法框架
4.3.2 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果
4.3.3 討論與小結(jié)
5 雙通道全卷積網(wǎng)絡(luò)的山體滑坡變化檢測
5.1 DP-FCN框架
5.1.1 深度特征提取網(wǎng)絡(luò)
5.1.2 聯(lián)合特征學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)
5.1.3 訓(xùn)練DP-FCN
5.2 山體滑坡實(shí)例應(yīng)用研究
5.2.1 數(shù)據(jù)描述
5.2.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
5.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
5.3 討論與小結(jié)
6 總結(jié)與展望
6.1 全文工作總結(jié)
6.2 未來工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間主要研究成果
本文編號:3761379
【文章頁數(shù)】:109 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 存在的問題與挑戰(zhàn)
1.4 本文研究內(nèi)容與章節(jié)安排
1.4.1 研究內(nèi)容
1.4.2 章節(jié)安排
1.5 本章小結(jié)
2 遙感影像地表覆蓋變化檢測方法概述
2.1 地表覆蓋變化檢測概念
2.1.1 地表覆蓋變化檢測定義
2.1.2 地表覆蓋變化檢測基本流程
2.1.3 地表覆蓋變化檢測評價(jià)體系
2.2 像素級變化檢測與對象級變化檢測
2.2.1 像素級變化檢測特點(diǎn)
2.2.2 對象級變化檢測特點(diǎn)
2.3 深度學(xué)習(xí)與變化檢測
2.3.1 深度學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)
2.3.2 深度學(xué)習(xí)與變化檢測
2.4 本章小結(jié)
3 像素級自適應(yīng)空-譜特征的變化檢測
3.1 自適應(yīng)鄰域定義
3.2 自適應(yīng)上下文均值距離
3.2.1 方法描述
3.2.2 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果
3.2.3 討論與小結(jié)
3.3 自適應(yīng)鄰域K-means聚類和投票決策
3.3.1 算法流程
3.3.2 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果
3.3.3 討論與小結(jié)
3.4 自適應(yīng)光譜直方圖趨勢相似性
3.4.1 方法背景
3.4.2 方法流程
3.4.3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果
3.4.4 討論與小結(jié)
4 對象級空-譜特征提取的地表覆蓋變化檢測
4.1 多尺度分割
4.2 多尺度對象直方圖距離
4.2.1 方法流程
4.2.2 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果
4.2.3 討論與小結(jié)
4.3 對象最大期望投票的后處理方法
4.3.1 方法框架
4.3.2 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果
4.3.3 討論與小結(jié)
5 雙通道全卷積網(wǎng)絡(luò)的山體滑坡變化檢測
5.1 DP-FCN框架
5.1.1 深度特征提取網(wǎng)絡(luò)
5.1.2 聯(lián)合特征學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)
5.1.3 訓(xùn)練DP-FCN
5.2 山體滑坡實(shí)例應(yīng)用研究
5.2.1 數(shù)據(jù)描述
5.2.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
5.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
5.3 討論與小結(jié)
6 總結(jié)與展望
6.1 全文工作總結(jié)
6.2 未來工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間主要研究成果
本文編號:3761379
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