本文關(guān)鍵詞：SAR圖像幅度變化檢測(cè)方法研究　出處：《中國科學(xué)院大學(xué)(中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：合成孔徑雷達(dá)(SAR)圖像變化檢測(cè)技術(shù)主要是檢測(cè)不同時(shí)間同一地理位置的SAR圖像之間的變化。該技術(shù)有著非常廣泛的應(yīng)用,如對(duì)受災(zāi)地區(qū)的檢測(cè),進(jìn)行災(zāi)害分析和評(píng)估;對(duì)農(nóng)田的監(jiān)測(cè),分析農(nóng)作物的生長(zhǎng)情況;對(duì)軍事目標(biāo)的檢測(cè),了解戰(zhàn)場(chǎng)勢(shì)態(tài);對(duì)城市建設(shè)的監(jiān)控,合理規(guī)劃城市發(fā)展等。近年來,SAR圖像變化檢測(cè)方法已成為國內(nèi)外研究的熱點(diǎn),該方法一般可以分為三類:基于幅度信息的變化檢測(cè)、相干變化檢測(cè)、基于極化信號(hào)的非相干變化檢測(cè)。本文主要針對(duì)SAR圖像幅度變化檢測(cè)方法開展了研究,該類方法一般為差異圖分類法,重點(diǎn)分析了該類方法在生成差異圖像和差異圖像分類的過程。一般情況下,生成差異圖像有兩種方式,一種是基于單個(gè)像元操作的,另一種是基于像素塊的統(tǒng)計(jì)量生成差異圖像。差異圖像分類方法都是比較常見的無監(jiān)督分類法,如k均值,類間最大方差閾值法等。本文通過改進(jìn)生成差異圖的方法和分類的方法,提高了SAR圖像幅度變化檢測(cè)的性能。主要研究?jī)?nèi)容和工作如下:1、分析了SAR圖像的基本特性,包括統(tǒng)計(jì)分布特性、相干斑特性,總結(jié)了基于像元的SAR圖像幅度變化檢測(cè)和基于像素塊的SAR圖像幅度變化檢測(cè)的一般過程及典型方法。2、在傳統(tǒng)的基于像元的SAR圖像幅度變化檢測(cè)算法的基礎(chǔ)上,如圖像差值法、對(duì)數(shù)比值法,分析了它們構(gòu)成差異圖像的特性。研究了基于綜合差圖像和k均值聚類的變化檢測(cè)方法和基于主成分分析和k均值聚類的變化檢測(cè)算法,提出了基于綜合差異圖像和按塊分類的SAR圖像幅度變化檢測(cè)方法。分別通過帶有變化參考圖的星載SAR數(shù)據(jù)和真實(shí)的機(jī)載X-SAR數(shù)據(jù),驗(yàn)證了該方法的有效性,與差值法、對(duì)數(shù)比值法、基于綜合差異圖像和k均值法、基于主成分分析和k均值法相比,降低了漏檢和虛警,提高了Kappa系數(shù)。同時(shí),通過實(shí)驗(yàn)分析了按塊分類中塊的大小對(duì)變化檢測(cè)性能的影響。3、研究了典型的基于像素塊一階統(tǒng)計(jì)量和高階統(tǒng)計(jì)量的SAR圖像幅度變化檢測(cè)方法,針對(duì)局部均值比值法、局部均值對(duì)數(shù)比值法的低性能,基于K-L散度的高斯法局限性,以及避免使用大窗口,提出了基于關(guān)鍵點(diǎn)和圖論的SAR圖像幅度變化檢測(cè)方法。分別通過帶有變化參考圖的星載SAR數(shù)據(jù)和真實(shí)的機(jī)載X-SAR數(shù)據(jù),驗(yàn)證了該方法的穩(wěn)定性,與局部均值比值法、局部均值對(duì)數(shù)比值法、基于K-L散度的高斯法相比,提高了正確檢測(cè)率。同時(shí),利用ROC曲線分析了方法中關(guān)鍵參數(shù)的影響。
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)院大學(xué)(中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TN957.52

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