遥感图像变化检测方法研究及应用
发布时间：2021-06-26 11:49
遥感图像变化检测技术的定义为相同的目标区域在多个时间获取的遥感图像运用图像处理的相关算法进而检测出目标区域是否发生变化,并运用综合分析的方法来提取出目标区域的真实相关变化信息的检测技术。该技术应用非常广泛,比如对森林或植被的动态变化监测、对土地利用及覆盖的变化分析、对洪水、火灾等自然灾害灾后分析及评估、对农田进行监控,分析农作物的生长状况、对城镇变化（比如街道、建筑物等）实时监测、对军事战略目标（比如机场、道路等）进行动态监视等等方面。本文首先对合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）遥感图像进行研究和处理,然后将所提出的算法应用于其他遥感图像,最后,以MATLAB提供的图形用户界面GUI为平台设计一个小系统,可以准确而高效地检测目标地区的变化信息。主要工作如下:（1）针对传统的基于非下采样Contourlet变换的图像变化检测方法大都未考虑非下采样Contourlet系数间的邻域特性,检测结果易受杂点噪声干扰的问题,提出了一种基于非下采样Contourlet变换的隐Markov树模型（NSCT-HMT）去噪算法的图像变化检测方法。首先用ENVI软件对遥...
【文章来源】：新疆大学新疆维吾尔自治区 211工程院校
【文章页数】：59 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
窗口大小与正确率PCC之间的关系
图 3 窗口大小与正确率 PCC 之间的关系3.3.2 SAR 图像描述为了验证所提方法的有效性，同时为了方便比较以及真实的说明所提方法的实用性，本文采用文章[51]中就采用的这两组真实遥感图像组进行实验。之所以选取这两组图像，原因在于这两组图像被人们所熟知，并经常用于试验比较。3.3.2.1 瑞士 Bern 地区遥感数据集第一组 SAR 遥感数据集为瑞士首都 Bern 地区的 1999 年 4 月和 1999 年 5 月图像，该数据集是由 ERS-2 号遥感卫星获取的，对应的图像分别如下图的 4(a)4(b)所示，参考变化图如图 4(c)所示，图像尺寸均为 301 301，变化区域的主要原因为水灾引起的。
(a) (b) (c)图 5 Ottawa 地区图像: (a)1997 年 5 月图像; (b) 1997 年 8 月图像;(c) 参考图3.3 实验结果与分析了真实有效地评估本章算法的性能，对上述的两组遥感图像进行实运用的算法与前述文献中的四种算法比如 MRF-FCM 算法FCM 算法[39]、PA-GT 算法[40]和 PCA-NLM 算法[41]进行比较果如图 6、图 7 所示。由图 6 和图 7 可知，本章所运用的算法不仅留图像的边缘和图像细节变化信息，对于斑点噪声，也有很好的抑图 6(f)可知，结果图中没有孤立杂点，所以本文算法能够很好的杂点。由图 7(f)可知，结果图不仅可以有效地抑制杂点噪声，还变化细节信息。
【参考文献】：
期刊论文
[1]有监督上下文相似度图像变化检测[J]. 高雷阜,李超. 计算机系统应用. 2016(08)
[2]基于NSCT域图像融合改进算法的SAR图像无监督变化检测[J]. 张一晨,贾振红,覃锡忠,杨杰,Nikola Kasabov. 光电子·激光. 2015(10)
[3]利用分形和多尺度分析的中低分辨率SAR图像变化检测[J]. 张晗,倪维平,严卫东,边辉,吴俊政,李莎,金骁. 武汉大学学报(信息科学版). 2016(05)
[4]自适应PCNN和改进C-V结合的遥感图像变化检测[J]. 彭钢,贾振红,覃锡忠,杨杰,Nikola Kasabov. 计算机工程与设计. 2015(06)
[5]多特征自适应融合的高分辨率遥感影像变化检测[J]. 全卫澎,李卫华,李小春. 电光与控制. 2015(03)
[6]基于NSCT与FCM的多时相遥感图像的变化检测[J]. 热比古丽·艾散,贾振红,覃锡忠,杨杰,胡英杰. 激光杂志. 2014(02)
[7]非下采样Contourlet HMT模型[J]. 王相海,倪培根,苏欣,方玲玲,宋传鸣. 中国科学:信息科学. 2013(11)
[8]基于NSCT和FCM聚类的SAR图像无监督变化检测[J]. 李青松,覃锡忠,贾振红,杨杰,胡英杰. 激光杂志. 2013(04)
[9]基于多项式的遥感图像快速几何校正[J]. 曹玲玲,张永梅. 电脑开发与应用. 2011(01)
[10]基于贝叶斯网络分类的遥感影像变化检测[J]. 陈雪,马建文,戴芹. 遥感学报. 2005(06)
博士论文
[1]基于Fisher分类器和计算智能的遥感图像变化检测[D]. 辛芳芳.西安电子科技大学 2011
[2]基于多时相遥感图像的变化检测[D]. 钟家强.国防科学技术大学 2005
硕士论文
[1]遥感图像变化检测新方法研究[D]. 陆明媚.西安电子科技大学 2013
本文编号：3251289
【文章来源】：新疆大学新疆维吾尔自治区 211工程院校
【文章页数】：59 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
窗口大小与正确率PCC之间的关系
图 3 窗口大小与正确率 PCC 之间的关系3.3.2 SAR 图像描述为了验证所提方法的有效性，同时为了方便比较以及真实的说明所提方法的实用性，本文采用文章[51]中就采用的这两组真实遥感图像组进行实验。之所以选取这两组图像，原因在于这两组图像被人们所熟知，并经常用于试验比较。3.3.2.1 瑞士 Bern 地区遥感数据集第一组 SAR 遥感数据集为瑞士首都 Bern 地区的 1999 年 4 月和 1999 年 5 月图像，该数据集是由 ERS-2 号遥感卫星获取的，对应的图像分别如下图的 4(a)4(b)所示，参考变化图如图 4(c)所示，图像尺寸均为 301 301，变化区域的主要原因为水灾引起的。
(a) (b) (c)图 5 Ottawa 地区图像: (a)1997 年 5 月图像; (b) 1997 年 8 月图像;(c) 参考图3.3 实验结果与分析了真实有效地评估本章算法的性能，对上述的两组遥感图像进行实运用的算法与前述文献中的四种算法比如 MRF-FCM 算法FCM 算法[39]、PA-GT 算法[40]和 PCA-NLM 算法[41]进行比较果如图 6、图 7 所示。由图 6 和图 7 可知，本章所运用的算法不仅留图像的边缘和图像细节变化信息，对于斑点噪声，也有很好的抑图 6(f)可知，结果图中没有孤立杂点，所以本文算法能够很好的杂点。由图 7(f)可知，结果图不仅可以有效地抑制杂点噪声，还变化细节信息。
【参考文献】：
期刊论文
[1]有监督上下文相似度图像变化检测[J]. 高雷阜,李超. 计算机系统应用. 2016(08)
[2]基于NSCT域图像融合改进算法的SAR图像无监督变化检测[J]. 张一晨,贾振红,覃锡忠,杨杰,Nikola Kasabov. 光电子·激光. 2015(10)
[3]利用分形和多尺度分析的中低分辨率SAR图像变化检测[J]. 张晗,倪维平,严卫东,边辉,吴俊政,李莎,金骁. 武汉大学学报(信息科学版). 2016(05)
[4]自适应PCNN和改进C-V结合的遥感图像变化检测[J]. 彭钢,贾振红,覃锡忠,杨杰,Nikola Kasabov. 计算机工程与设计. 2015(06)
[5]多特征自适应融合的高分辨率遥感影像变化检测[J]. 全卫澎,李卫华,李小春. 电光与控制. 2015(03)
[6]基于NSCT与FCM的多时相遥感图像的变化检测[J]. 热比古丽·艾散,贾振红,覃锡忠,杨杰,胡英杰. 激光杂志. 2014(02)
[7]非下采样Contourlet HMT模型[J]. 王相海,倪培根,苏欣,方玲玲,宋传鸣. 中国科学:信息科学. 2013(11)
[8]基于NSCT和FCM聚类的SAR图像无监督变化检测[J]. 李青松,覃锡忠,贾振红,杨杰,胡英杰. 激光杂志. 2013(04)
[9]基于多项式的遥感图像快速几何校正[J]. 曹玲玲,张永梅. 电脑开发与应用. 2011(01)
[10]基于贝叶斯网络分类的遥感影像变化检测[J]. 陈雪,马建文,戴芹. 遥感学报. 2005(06)
博士论文
[1]基于Fisher分类器和计算智能的遥感图像变化检测[D]. 辛芳芳.西安电子科技大学 2011
[2]基于多时相遥感图像的变化检测[D]. 钟家强.国防科学技术大学 2005
硕士论文
[1]遥感图像变化检测新方法研究[D]. 陆明媚.西安电子科技大学 2013
本文编号：3251289
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