多光谱遥感图像变化检测的聚类算法研究

发布时间：2017-08-27 02:17

  本文关键词：多光谱遥感图像变化检测的聚类算法研究

  更多相关文章： 多光谱遥感图像 变化检测 数据流仿射传播聚类 水体指数 贝叶斯网络

【摘要】：遥感图像的变化检测是对同一区域不同时相获得的遥感图像利用各种处理方法检测图像之间的变化部分,提取出有用的地物变化信息,并对其评估的过程。随着遥感技术的迅速发展,遥感图像变化检测已经被广泛应用到植被检测、气候和环境、自然灾害、城区建设规划、军事部署等多个领域。本文主要针对多光谱图像的各个波段间的相关信息和空间结构,研究了相应的多光谱图像的变化检测方法。主要有以下两方面的工作:1.提出了一种逻辑回归拟合降维和改进相似度的数据流仿射传播聚类算法。首先,提出了一种改进的邻域滤波预处理方法,其次,对预处理后的多光谱遥感图像进行逻辑回归拟合降维得到单波段的合成图像;最后,从多光谱图像的局部空间结构考虑,通过基于密度的改进相似度的数据流仿射传播聚类算法得到多光谱图像的变化检测结果图。通过三组数据集的实验对比,证明本方法提高了变化检测的精确度。2.提出了一种改进的水体指数和基于互信息的贝叶斯网络聚类的变化检测方法。首先根据多光谱图像各个波段对于不同地物的反射率不同,提出了改进的水体指数,增强了水域部分的信息,抑制了其他地物的信息;通过互信息判断各个波段间的相互关系,给出了基于条件概率的贝叶斯网络算法,得到变化检测结果。通过三组数据集的实验对比,验证了本方法的有效性。
【关键词】：多光谱遥感图像 变化检测 数据流仿射传播聚类 水体指数 贝叶斯网络
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP751;TP311.13
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 符号对照表10-11
• 缩略语对照表11-14
• 第一章 绪论14-18
• 1.1 研究背景和意义14-15
• 1.2 遥感图像变化检测的研究现状和存在问题15-17
• 1.2.1 遥感图像变化检测方法研究现状15-16
• 1.2.2 多光谱遥感图像变化检测存在的问题16-17
• 1.3 本文的主要工作17-18
• 第二章 多光谱遥感图像变化检测基本知识18-26
• 2.1 多光谱遥感图像变化检测的处理流程18-21
• 2.1.1 数据预处理18-20
• 2.1.2 变化信息提取和检测20
• 2.1.3 变化检测结果评价20-21
• 2.2 多光谱遥感图像变化检测方法21-24
• 2.3 本章小结24-26
• 第三章 改进相似度的数据流仿射传播聚类算法的多光谱遥感图像变化检测方法26-42
• 3.1 引言26-27
• 3.2 改进的邻域滤波预处理27-28
• 3.3 逻辑回归28-29
• 3.3.1 逻辑回归分析28-29
• 3.3.2 逻辑回归拟合降维29
• 3.4 基于密度的改进相似度的数据流仿射传播聚类算法29-30
• 3.4.1 仿射传播聚类算法分析29
• 3.4.2 基于密度的改进的相似度29-30
• 3.5 本章方法具体描述30-31
• 3.6 实验结果分析31-40
• 3.6.1 实验数据介绍31-35
• 3.6.2 实验结果分析35-40
• 3.7 本章小结40-42
• 第四章 基于改进的水体指数和贝叶斯网络聚类的多光谱遥感图像变化检测方法42-54
• 4.1 引言42-44
• 4.2 水体指数44-46
• 4.2.1 水体指数分析44-46
• 4.2.2 改进的水体指数46
• 4.3 基于互信息的贝叶斯网络聚类算法46-47
• 4.3.1 基于互信息的贝叶斯网络分析46
• 4.3.2 基于互信息的贝叶斯网络模型46-47
• 4.4 本章方法具体描述47-48
• 4.5 实验结果分析48-52
• 4.6 本章小结52-54
• 第五章 总结和展望54-56
• 5.1 本文工作总结54
• 5.2 展望54-56
• 参考文献56-64
• 致谢64-66
• 作者简介66-67

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本文编号：743899