高分辨率遙感影像變化檢測

目 錄
第 1章 緒論 1
1．1 遙感影像變化檢測的基本概念 1
1．2 變化檢測的基本流程及相關(guān)技術(shù) 2
1．2．1 多時(shí)相遙感影像數(shù)據(jù)選擇 2
1．2．2 影像預(yù)處理 3
1．2．3 特征提取 4
1．2．4 變化檢測 4
1．2．5 精度評(píng)價(jià) 5
1．3 高分辨率遙感影像變化檢測國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 5
1．3．1 監(jiān)督與非監(jiān)督變化檢測 5
1．3．2 數(shù)據(jù)源不同的變化檢測 7
1．3．3 直接比較與先分析后比較的變化檢測方法 9
1．4 對(duì)象級(jí)變化檢測 12
1．4．1 對(duì)象級(jí)變化檢測的優(yōu)勢及特性 12
1．4．2 對(duì)象級(jí)變化檢測方法的分類及優(yōu)缺點(diǎn)比較 13
1．4．3 對(duì)象級(jí)變化檢測面臨的挑戰(zhàn) 15
參考文獻(xiàn) 16
第 2章 基于JSEG與歸一化互信息的高分辨率遙感影像配準(zhǔn) 28
2．1 問題分析 28
2．1．1 影像配準(zhǔn)的基本框架 28
2．1．2 影像配準(zhǔn)的分類 29
2．1．3 存在問題與研究思路 30
2．2 JSEG與NMI相結(jié)合的配準(zhǔn)方法 32
2．2．1 多尺度控制點(diǎn)提取 32
2．2．2 基于NMI的控制點(diǎn)匹配 34
2．2．3 基于Delaunay三角網(wǎng)的影像配準(zhǔn) 36
2．3 實(shí)驗(yàn)與分析 36
2．3．1 數(shù)據(jù)集1實(shí)驗(yàn) 37
2．3．2 數(shù)據(jù)集2實(shí)驗(yàn) 40
2．3．3 數(shù)據(jù)集3實(shí)驗(yàn) 43
參考文獻(xiàn) 46
第3章 基于小波變換與改進(jìn)JSEG算法的高分辨率遙感影像多尺度分割 49
3．1 問題分析 49
3．2 JSEG算法及存在的關(guān)鍵問題 51
3．2．1 JSEG算法實(shí)現(xiàn) 51
3．2．2 JSEG在高分辨率遙感影像分割中的關(guān)鍵問題 52
3．3 WJSEG算法實(shí)現(xiàn)流程 53
3．3．1 量化與小波變換 53
3．3．2 多尺度分割 56
3．3．3 區(qū)域合并 57
3．4 實(shí)驗(yàn)與分析 58
3．4．1 eCognition影像分割 58
3．4．2 數(shù)據(jù)集1實(shí)驗(yàn)與目視分析 59
3．4．3 數(shù)據(jù)集2實(shí)驗(yàn)與目視分析 61
3．4．4 定量分析 62
參考文獻(xiàn) 64
第4章 對(duì)象置信度指引下的高分辨率遙感影像多尺度分割 68
4．1 問題分析 68
4．2 研究方法 69
4．2．1 構(gòu)建初始種子區(qū)域集合 70
4．2．2 對(duì)象置信度指引下的多尺度區(qū)域合并 72
4．3 實(shí)驗(yàn)與分析 75
4．3．1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù) 75
4．3．2 對(duì)比算法及參數(shù)設(shè)置 75
4．3．3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及定性分析 76
4．3．4 定量精度評(píng)價(jià) 79
4．3．5 OC曲線變化分析 79
參考文獻(xiàn) 81
第5章 基于頑健卡方變換的高分辨率遙感影像非監(jiān)督變化檢測 84
5．1 問題分析 84
5．2 研究算法 85
5．2．1 協(xié)方差矩陣和均值的頑健估計(jì) 85
5．2．2 閾值自動(dòng)提取 87
5．3 實(shí)驗(yàn)與分析 88
5．3．1 實(shí)驗(yàn)1 88
5．3．2 實(shí)驗(yàn)2 91
5．4 結(jié)論 94
參考文獻(xiàn) 94
第6章 基于空間約束卡方變換和馬爾可夫隨機(jī)場的非監(jiān)督變化檢測 96
6．1 問題分析 96
6．2 SCCST變化檢測 98
6．2．1 SCCST的介紹 98
6．2．2 偽訓(xùn)練數(shù)據(jù)集決定參數(shù)α 99
6．2．3 基于MRF模型的檢測優(yōu)化 101
6．3 實(shí)驗(yàn)與分析 102
6．3．1 南京數(shù)據(jù)集檢測結(jié)果 104
6．3．2 美國阿拉斯加數(shù)據(jù)集檢測結(jié)果 105
6．3．3 OSR MiPy數(shù)據(jù)集檢測結(jié)果 106
6．3．4 Mina數(shù)據(jù)集檢測結(jié)果 107
6．3．5 Bastrop數(shù)據(jù)集檢測結(jié)果 108
6．3．6 變化檢測法中置信度的作用 109
6．3．7 有關(guān)變化檢測中 值的分析 110
參考文獻(xiàn) 111
第7章 基于FCM和D-S證據(jù)理論的遙感影像變化檢測 115
7．1 問題分析 115
7．2 D-S證據(jù)理論與FCM 117
7．2．1 D-S理論 117
7．2．2 FCM 118
7．3 基于FCM算法和D-S理論的變化檢測 119
7．3．1 確定區(qū)域與不確定區(qū)域的劃分 120
7．3．2 基于FCM和D-S證據(jù)融合的質(zhì)量函數(shù)的構(gòu)建 122
7．3．3 基于沖突指數(shù)的參數(shù)優(yōu)化 122
7．3．4 實(shí)施步驟 123
7．4 實(shí)驗(yàn)與分析 124
7．4．1 陸地探測衛(wèi)星（TM）影像的實(shí)驗(yàn) 124
7．4．2 SPOT影像的實(shí)驗(yàn) 127
參考文獻(xiàn) 130
第8章 基于多尺度融合的對(duì)象級(jí)高分辨率遙感影像變化檢測 133
8．1 問題分析 133
8．2 研究方法 134
8．2．1 對(duì)象提取 134
8．2．2 對(duì)象特征提取及比較 135
8．2．3 多尺度融合 136
8．3 方法實(shí)現(xiàn)流程 138
8．4 實(shí)驗(yàn)與分析 139
8．4．1 數(shù)據(jù)集1實(shí)驗(yàn) 139
8．4．2 數(shù)據(jù)集2實(shí)驗(yàn) 143
8．4．3 尺度依賴性及融合策略 145
8．4．4 不同融合策略變化強(qiáng)度差異 146
參考文獻(xiàn) 147
第9章 基于SAR影像的水陸區(qū)域提取 150
9．1 引言 150
9．2 湖泊輪廓線提取 151
9．2．1 SAR影像預(yù)處理 151
9．2．2 主動(dòng)輪廓模型算法描述 152
9．2．3 粗精結(jié)合的主動(dòng)輪廓模型 156
9．3 城鎮(zhèn)區(qū)域提取 156
9．3．1 基本概念 157
9．3．2 基于DBSCAN算法城鎮(zhèn)區(qū)域提取 158
9．4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 159
9．4．1 實(shí)測數(shù)據(jù)的輪廓線提取 159
9．4．2 實(shí)測數(shù)據(jù)城鎮(zhèn)區(qū)域提取 161
參考文獻(xiàn) 162
第 10章 高分辨率SAR影像洪水災(zāi)害變化檢測 165
10．1 問題分析 165
10．2 研究方法 167
10．2．1 基于輪廓波變換的噪聲抑制及標(biāo)記點(diǎn)提取 167
10．2．2 基于標(biāo)記點(diǎn)的分水嶺分割及區(qū)域合并 172
10．2．3 虛假目標(biāo)消除 172
10．3 實(shí)驗(yàn)與分析 173
10．3．1 水體提取實(shí)驗(yàn) 173
10．3．2 水體區(qū)域變化檢測實(shí)驗(yàn) 178
參考文獻(xiàn) 181