基于多特征Dempster-shafer证据融合的高分辨率遥感影像建筑物变化检测

发布时间：2022-11-08 21:56

　　城镇化过程的快速推进导致人地关系矛盾不断加剧,因而对科学把握新型城镇化道路提出了更为严苛的要求。作为城镇区域变化的主要内容,建筑物变化信息的快速提取对涉及城镇规划布局、违章建筑管控、基础地理信息数据库动态更新等系列应用领域具有极其重要的现实意义。日趋常态化的高分辨率卫星遥感影像获取为自动建筑物变化检测引领了新的科学视野,但受制于影像的光谱复杂性及建筑物本身的色调、形状、尺度差异的双重影响,使得基于多时相高分辨率遥感影像的建筑物变化信息自动提取仍然亟待系统化的理论研究与方法创新。影像地物目标的变化必然反映于特征的变化,稳定且丰富的空间特征能够从不同角度对建筑物予以描述,因此通过构建并融合差异特征集提取建筑物变化信息具备充分的理论可行性。针对目前多特征融合在高分辨率遥感影像建筑物变化检测方面存在的若干不足,本论文引入了形态学建筑物指数（Morphological Building Index, MBI）与Dempster-shafer（D-S）证据理论,探索了建筑物的多特征表达与差异特征集融合方法,进而实现自动、准确的建筑物变化信息提取目标,主要研究内容包括：1.针对原始MBI算法在建筑物... 

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1. 论文研究背景与研究意义
    1.2. 国内外研究现状
        1.2.1. 建筑物变化检测研究现状
        1.2.2. Dempster-Shafer证据融合在遥感领域的研究现状
    1.3. 目前存在的主要问题
    1.4. 研究目标与研究内容
    1.5. 论文组织结构安排
第2章 高分辨率遥感影像变化检测相关理论
    2.1. 遥感影像变化检测的基本理论
    2.2. 多时相遥感影像变化检测流程
        2.2.1. 影像预处理
        2.2.2. 变化信息提取
        2.2.3. 精度评定
    2.3. 本章小结
第3章 高分辨率遥感影像建筑物特征描述
    3.1. 建筑物的一般特征描述
        3.1.1. 光谱特征
        3.1.2. 形状特征
        3.1.3. 纹理特征
        3.1.4. 边缘特征
        3.1.5. 空间上下文特征
    3.2. 改进的形态学建筑物指数
        3.2.1. MBI算法的基本原理
        3.2.2. 自适应对比度增强
        3.2.3. 结构元素的尺度特性
    3.3. 本章小结
第4章 多特征融合的高分遥感影像建筑物变化检测
    4.1. 特征向量结构相似度
    4.2. D-S证据融合
    4.3. 实验与分析
        4.3.1. 实验区域与数据
        4.3.2. 实验结果与对比
        4.3.3. 影像分辨率与算法实验结果的关系
    4.4. 本章小结
第5章 总结与展望
    5.1. 论文工作总结
    5.2. 研究局限性与展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间发表的学术论文及参与的科研项目


【参考文献】：
期刊论文
[1]一种新的面向对象城市建筑物信息提取方法研究[J]. 樊舒迪,胡月明,刘振华.  华南师范大学学报(自然科学版). 2015(06)
[2]增强形态学建筑物指数应用于高分辨率遥感影像中建筑物提取[J]. 胡荣明,黄小兵,黄远程.  测绘学报. 2014(05)
[3]基于改进Harris算法的高分辨率遥感影像建筑物角点检测研究[J]. 崔有祯,吴露露,辛星,陈国锐,郑志雄.  测绘通报. 2013(09)
[4]高分辨率影像城区建筑物提取研究[J]. 刘海飞,常庆瑞,李粉玲.  西北农林科技大学学报(自然科学版). 2013(10)
[5]基于面向对象的建筑物轮廓协同提取方法[J]. 李珵,卢小平,李向阳.  测绘通报. 2013(05)
[6]融合多特征的遥感影像变化检测[J]. 杜培军,柳思聪.  遥感学报. 2012(04)
[7]高分辨率对地观测的若干前沿科学问题[J]. 李德仁,童庆禧,李荣兴,龚健雅,张良培.  中国科学:地球科学. 2012(06)
[8]多时相遥感影像变化检测综述[J]. 周启鸣.  地理信息世界. 2011(02)
[9]高分辨率多光谱影像城区建筑物提取研究[J]. 谭衢霖.  测绘学报. 2010(06)
[10]多特征证据融合的遥感图像变化检测[J]. 汪闽,张星月.  遥感学报. 2010(03)

博士论文
[1]面向对象的高分辨率影像城市多特征变化检测研究[D]. 汤玉奇.武汉大学 2013
[2]高分辨率遥感影像多尺度纹理、形状特征提取与面向对象分类研究[D]. 黄昕.武汉大学 2009



本文编号：3704625