光谱梯度差分与面向对象方法相结合的高分辨率遥感影像变化检测

发布时间：2017-08-07 11:05

  本文关键词：光谱梯度差分与面向对象方法相结合的高分辨率遥感影像变化检测

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【摘要】：近年来,随着遥感卫星技术的快速发展,遥感影像空间分辨率不断提高,很多遥感卫星影像已经达到亚米级。这些高分辨率遥感影像可以提供地物丰富的空间信息、几何结构信息和纹理信息,极大地提高了对地物的识别能力。高分辨率遥感影像的变化检测可以利用这些丰富的信息资源,为科学分析和决策服务,极大地促进了高分辨率遥感影像的应用。目前高分辨率遥感影像变化检测已应用到国民经济各个领域,如地理国情监测、地表覆盖变化监测、城市扩展调查与规划、资源评估、环境监测、灾害预警、精准农业以及地图数据库更新等。针对高分辨率遥感影像变化检测方法的研究也因此成为一个研究热点。目前遥感影像的变化检测方法主要分为基于像元和基于对象两类。基于像元的变化检测方法在高分辨率遥感影像变化检测中容易出现严重的“椒盐”噪声；基于面向对象的变化检测方法受影像分割和分类的影响,变化检测结果的精度较低。对此,本文对高分辨率遥感影像变化检测方法展开研究,主要研究内容如下：(1)对现有的变化检测方法进行深入的分析,其中重点研究了光谱梯度差分和面向对象的变化检测方法,并通过实验发现了这些方法在高分辨率遥感影像变化检测中的优势与不足。(2)针对现有的变化检测方法在高分辨率遥感影像变化检测中出现的问题,将光谱梯度差分法与面向对象法的优势互补,提出光谱梯度差分与面向对象相结合的高分辨率遥感影像变化检测方法。(3)在光谱梯度差分与面向对象相结合的变化检测方法中引入纹理均值,用纹理均值梯度代替传统的光谱来计算变化强度,以达到提高高分辨率遥感影像变化检测精度的目的。(4)利用安徽省部分地区2011年3月23日和2015年4月17日的WorldView-2影像进行变化检测实验,并与其它变化检测方法进行对比。最后得到光谱梯度差分与面向对象方法相结合的高分辨率遥感影像变化检测结果总体精度达到90.572%,Kappa系数为0.812。研究结果表明,本文提出的光谱梯度差分与面向对象方法相结合的高分辨率遥感影像变化检测方法,既能克服基于像元的变化检测方法的“椒盐”噪声问题,又能有效提高变化检测结果的精度。
【关键词】：高分辨率遥感影像 变化检测 面向对象 光谱梯度差分 纹理特征
【学位授予单位】：西南交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P237
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 绪论11-17
• 1.1 研究背景及意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-15
• 1.2.1 基于像元的变化检测12-14
• 1.2.2 面向对象的变化检测14-15
• 1.2.3 高分辨率遥感影像变化检测现存的问题15
• 1.3 本文研究目的与主要内容15-16
• 1.4 论文组织结构16-17
• 第2章 遥感影像变化检测原理17-27
• 2.1 遥感影像变化检测的概念17
• 2.2 遥感影像数据的选取17-18
• 2.3 遥感影像的预处理18-21
• 2.3.1 辐射校正18-20
• 2.3.2 几何校正20
• 2.3.3 影像配准20-21
• 2.4 变化信息提取21-25
• 2.4.1 遥感影像变化检测方法21-24
• 2.4.2 变化阈值设置24-25
• 2.5 精度评价25-26
• 2.6 本章小结26-27
• 第3章 面向对象的遥感影像变化检测27-48
• 3.1 面向对象的变化检测流程27
• 3.2 影像分割27-31
• 3.3 影像特征分析31-34
• 3.3.1 光谱统计特征31-32
• 3.3.2 形状特征32-33
• 3.3.3 纹理特征33-34
• 3.4 影像分类34-35
• 3.5 面向对象变化检测方法35-36
• 3.6 实验与分析36-46
• 3.6.1 研究区域概述36-37
• 3.6.2 数据预处理及结果37-39
• 3.6.3 影像分割结果39-40
• 3.6.4 影像分类结果40-41
• 3.6.5 变化信息提取41-42
• 3.6.6 精度评价42-44
• 3.6.7 分析与总结44-46
• 3.7 面向对象的高分辨率遥感影像变化检测中存在的问题46-47
• 3.8 本章小结47-48
• 第4章 基于光谱梯度差异的遥感影像变化检测48-55
• 4.1 基于光谱梯度差异的变化检测流程48-49
• 4.2 光谱梯度的计算49-50
• 4.3 光谱梯度向量的生成50
• 4.4 基于光谱梯度差异的变化强度计算50
• 4.5 实验与分析50-53
• 4.5.1 变化信息提取50-51
• 4.5.2 精度评价51-52
• 4.5.3 分析与总结52-53
• 4.6 SGD在高分辨率遥感影像变化检测中存在的问题53-54
• 4.7 本章小结54-55
• 第5章 光谱梯度差分与面向对象相结合的变化检测55-67
• 5.1 变化检测思路55-56
• 5.2 影像分割结果56-57
• 5.3 特征选择结果57-59
• 5.4 特征梯度的计算59
• 5.5 变化强度计算59-60
• 5.6 变化检测实验和分析60-66
• 5.6.1 变化信息提取60-61
• 5.6.2 精度评价61
• 5.6.3 对比分析61-66
• 5.7 本章小结66-67
• 总结与展望67-69
• 致谢69-71
• 参考文献71-75

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本文编号：634297