近幾十年來(lái),遙感成像技術(shù)不斷成熟,時(shí)空譜分辨率不斷提高,遙感數(shù)據(jù)的開(kāi)放共享也已是大勢(shì)所趨。海量、異質(zhì)、空時(shí)遙感大數(shù)據(jù)的開(kāi)放共享、云計(jì)算平臺(tái)算力的顯著提升和以機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等為代表的人工智能算法的長(zhǎng)足進(jìn)步,尤其是以谷歌地球引擎為代表的遙感大數(shù)據(jù)云處理平臺(tái)的出現(xiàn),集成數(shù)據(jù)、算力和算法于一體,必將加速遙感大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)、防災(zāi)減災(zāi)、環(huán)境資源保護(hù)和土地利用等近實(shí)時(shí)甚至實(shí)時(shí)的應(yīng)用,為人類社會(huì)創(chuàng)造巨大的社會(huì)價(jià)值和經(jīng)濟(jì)效益。隨著數(shù)據(jù)、算力和算法的發(fā)展,變化檢測(cè)作為空時(shí)遙感數(shù)據(jù)的主要應(yīng)用之一,將經(jīng)歷從兩時(shí)多時(shí)到時(shí)序、從同源到多源、從兩維到多維以及從小尺度到大尺度的轉(zhuǎn)變,本文從以下五個(gè)方面對(duì)變化檢測(cè)問(wèn)題進(jìn)行了初步的方法和應(yīng)用研究。針對(duì)不同空間分辨率多時(shí)遙感影像變化檢測(cè)問(wèn)題,本文第二章提出了一種基于深度堆棧自編器的特征映射網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),并驗(yàn)證了其在同源和異源數(shù)據(jù)上的有效性。由于多時(shí)遙感影像在空間分辨率上及獲取條件（如天氣、光照等）上的不同,使得不同分辨率影像在原始觀測(cè)空間往往難以進(jìn)行直接比較和分析。二值變化檢測(cè)的核心是準(zhǔn)確地估計(jì)多時(shí)影像之間的差異程度,那么如何壓制未變化樣本之間的差異程度就成為構(gòu)造高質(zhì)量差... 

【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)】：177 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

變化檢測(cè)基本流程圖

電磁波譜圖

變化檢測(cè)方法及其應(yīng)用場(chǎng)景[1]

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]對(duì)地觀測(cè)大數(shù)據(jù)開(kāi)放共享:挑戰(zhàn)與思考[J]. 何國(guó)金,王桂周,龍騰飛,彭燕,江威,尹然宇,焦偉利,張兆明.  中國(guó)科學(xué)院院刊. 2018(08)
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[3]高分遙感影像震害提取的變化檢測(cè)算法改進(jìn)[J]. 張偉,王曉青,孫國(guó)清,丁香,袁小祥,郭建興.  地震. 2013(02)



本文編號(hào)：3493223