面向对象遥感变化检测的方法研究

发布时间：2017-08-01 14:23

  本文关键词：面向对象遥感变化检测的方法研究

  更多相关文章： 变化检测 面向对象影像分析 最优分割尺度 分割策略

【摘要】：变化检测一直以来都是遥感技术应用的主要方向之一。目前随着遥感技术的快速发展,遥感影像的空间分辨率不断提高,影像上地物的空间特征和细节也越来越丰富。在高分辨率遥感影像分析中,一方面传统基于像元的影像分析方法由于只考虑影像上地物的光谱信息,表现出明显的缺陷和不足;另一方面,面向对象的影像分析方法除地物的光谱信息外,还充分考虑地物的空间信息,在高分辨率遥感影像分析中则具有很大的优势。将面向对象的影像分析方法应用于遥感变化检测中,更接近人类的思维方式和过程,理论上无疑可以很好地改善遥感变化检测的效果和精度,因此这一研究方向也逐渐成为近年来遥感变化检测领域研究的前沿问题之一。论文所做的工作:(1)对遥感变化检测方法和面向对象影像分析方法进行了分析和总结。根据是否充分利用影像上地物的空间信息,本文将遥感变化检测方法归纳为两大类:只考虑地物光谱信息的遥感变化检测和兼顾地物光谱信息和空间信息的遥感变化检测。对比了每种方法的优缺点及适用性,总结出了面向对象遥感变化检测的一般流程。(2)对遥感影像的最优分割尺度问题进行了深入探讨。在分析了影像分割质量评价方法的基础上,对Espindola最优分割尺度评价指数进行了改进,并进一步利用多光谱遥感影像进行了最优分割尺度定量确定的过程实验研究。实验结果表明了所用方法的有效性和实用性。(3)针对面向对象遥感变化检测时两期影像的地物未变化边界分割不一致而造成伪变化区域的问题,提出了一种“二次分割”的影像分割策略。并通过变化检测实验对其有效性进行了验证。
【关键词】：变化检测 面向对象影像分析 最优分割尺度 分割策略
【学位授予单位】：长安大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P237
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 绪论8-16
• 1.1 研究背景和意义8-9
• 1.2 国内外研究现状9-13
• 1.3 本文研究内容13
• 1.4 本文的结构安排13-14
• 1.5 本文的技术路线14-16
• 第二章 面向对象遥感变化检测理论和方法分析16-25
• 2.1 遥感变化检测的理论基础16-19
• 2.1.1 遥感变化检测的概念16
• 2.1.2 遥感变化检测的方法分析16-19
• 2.2 面向对象影像分析的理论基础19-22
• 2.2.1 面向对象的概念19
• 2.2.2 面向对象的影像分析19-22
• 2.3 面向对象遥感变化检测一般流程22-24
• 2.4 本章小结24-25
• 第三章 遥感影像最优分割尺度确定25-39
• 3.1 多尺度遥感影像分割25-27
• 3.1.1 影像分割原理25-26
• 3.1.2 多尺度影像分割的概念26
• 3.1.3 多尺度分割算法26-27
• 3.2 影像最优分割尺度评价27-35
• 3.2.1 最优分割尺度定义27-28
• 3.2.2 Espindola最优分割尺度评价指数28-30
• 3.2.3 评价指数验证实验30-35
• 3.3 影像最优分割尺度的确定35-38
• 3.4 本章小结38-39
• 第四章 基于最优分割尺度的遥感变化检测39-48
• 4.1 实验区的概况及数据39
• 4.2 影像预处理39-41
• 4.2.1 几何校正40
• 4.2.2 图像增强与变换40
• 4.2.3 影像裁剪40-41
• 4.3 影像分割和分类41-46
• 4.3.1 最优分割尺度分析41-44
• 4.3.2 影像分类44
• 4.3.3 精度评定及结果分析44-46
• 4.4 面向对象遥感变化检测实验46-47
• 4.5 本章小结47-48
• 第五章 基于二次分割策略的遥感变化检测48-54
• 5.1 二次分割策略48-49
• 5.2 实验及结果分析49-53
• 5.2.1 实验数据49-50
• 5.2.2 基于两次分割策略的影像分割50-51
• 5.2.3 影像分类及精度评定51-52
• 5.2.4 变化检测及结果分析52-53
• 5.3 本章小结53-54
• 总结与展望54-56
• 参考文献56-60
• 攻读学位期间取得的研究成果60-61
• 致谢61

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本文编号：604690