基于多时相光谱遥感影像的变化检测研究

发布时间：2017-07-14 13:06

  本文关键词：基于多时相光谱遥感影像的变化检测研究

  更多相关文章： 多时相 遥感影像 光谱信息 稀疏表达 降维 度量学习

【摘要】：多时相遥感图像的变化检测研究在地理国情监测方面有着越来越广泛的应用,例如森林砍伐检测、植被物候变化、灾情检测与评估、军事目标勘查以及水体监测等。其中利用光谱信息进行变化检测研究一直是研究的热点,不同地物特有的光谱特性可以精确反映地物的实际物质组成,从而可以识别出不同地物的变化信息。为了更好地利用光谱信息解决变化检测的问题,研究者们提出了不同的研究方法,为本领域发展做出了很大贡献,但是依然存在着一些不足,主要有以下三个方面:1.后分类变化检测中单幅遥感影像的分类精度不高;2.对光谱影像光谱特征的利用不够充分;3.缺乏一种自适应的变化阈值选择策略。这三方面的不足在一定程度上限制了变化检测的发展,为了解决这些问题,本文从多时相遥感图像应用的角度出发在以下三个方面进行了研究:首先,针对后分类变化检测中分类精度不高的问题,利用流形嵌入的方法对高光谱图像进行降维分类,从而提高影像的分类精度;其次,针对光谱信息利用不充分的问题,利用半监督的度量学习在距离上进行变化检测研究,本方法在引入标记样本训练学习的过程中,同时引入大量未标记样本辅助训练,从而提高变化检测的精度;最后,针对变化阈值的选择问题,提出了一种基于联合字典学习的变化检测方法,本方法主要是利用未变化样本和变化样本重构误差间的差异性进行变化检测,同时提出了一种自适应阈值选择的策略,以减少对其他方法的依赖,从而提高该方法的鲁棒性。本文提出的三种算法分别在多时相的高光谱遥感影像和多光谱影像上进行了验证,并与其它主流的变化检测方法进行了实验对比,结果表明,本文提出的三种算法均具有良好的鲁棒性和有效性。
【关键词】：多时相 遥感影像 光谱信息 稀疏表达 降维 度量学习
【学位授予单位】：中国科学院研究生院(西安光学精密机械研究所)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP751
【目录】：

• 致谢4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-12
• 第一章 绪绪论12-20
• 1.1 研究背景和意义12-13
• 1.2 研究现状13-15
• 1.2.1 基于无监督的变化检测方法13-14
• 1.2.2 基于监督的变化检测方法14
• 1.2.3 基于半监督的变化检测方法14-15
• 1.3 变化检测的困难及局限性分析15-18
• 1.4 论文的组织结构18-20
• 第二章 基基于半监督的高光谱降维分类变化检测20-34
• 2.1 引言20-21
• 2.2 方法介绍21-28
• 2.2.1 方法总述21
• 2.2.2 标记样本训练21-24
• 2.2.3 无标记样本训练过程24-26
• 2.2.4 迭代优化26-28
• 2.3 实验28-31
• 2.3.1 实验数据及其参数设置28-30
• 2.3.2 实验结果30-31
• 2.4 本章小结31-34
• 第三章 基基于半监督度量学习的变化检测34-46
• 3.1 引言34
• 3.2 半监督度量学习方法34-40
• 3.2.1 度量学习的变化监测34-35
• 3.2.2 正则度量学习框架35-37
• 3.2.3 半监督的度量学习37-40
• 3.3 实验40-42
• 3.3.1 实验数据及其参数设置40-41
• 3.3.2 实验结果41-42
• 3.4 本章小结42-46
• 第四章 基基于联合字典学习的变化检测46-62
• 4.1 引言46
• 4.2 方法介绍46-55
• 4.2.1 方法总述46-47
• 4.2.2 稀疏表达47-48
• 4.2.3 联合字典学习的变化检测48-50
• 4.2.4 优化50-53
• 4.2.5 变化阈值选择策略53-55
• 4.3 实验55-60
• 4.3.1 实验数据及其参数设置55-57
• 4.3.2 实验结果57-60
• 4.4 本章小结60-62
• 第五章 总总结与展望62-64
• 5.1 本文工作总结62-63
• 5.2 工作不足63-64
• 参考文献64-67
• 发表文章目录67

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本文编号：541170