【摘要】：遙感圖像的變化檢測(cè)是對(duì)不同時(shí)間獲得同一地區(qū)的兩幅或者多幅遙感圖像進(jìn)行分析,提取圖像中隨時(shí)間發(fā)生變化的信息。隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展,遙感圖像變化檢測(cè)在森林和農(nóng)業(yè)資源調(diào)查、環(huán)境監(jiān)測(cè)分析、自然災(zāi)害評(píng)估、城市變化等方面的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。 雖然遙感圖像變化檢測(cè)的研究發(fā)展很快,各國(guó)學(xué)者提出了不同的檢測(cè)方法,但這些方法的自動(dòng)化水平仍然不高,需要人工干預(yù)的方式實(shí)現(xiàn)。因此,如何實(shí)現(xiàn)遙感圖像的自動(dòng)化檢測(cè)成為當(dāng)前該領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。本文對(duì)非監(jiān)督的遙感圖像變化檢測(cè)的一些關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行研究,完成的工作和成果有以下幾點(diǎn)： 1.介紹了遙感圖像變化檢測(cè)的理論知識(shí)、國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀,對(duì)已有的檢測(cè)方法進(jìn)行歸納總結(jié),概述了遙感圖像變化檢測(cè)的工作流程、遙感數(shù)據(jù)的選擇,并對(duì)遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行輻射校正預(yù)處理。 2.給出了基于小波融合和模糊C均值聚類的遙感圖像變化檢測(cè)方法�？紤]到差值法和對(duì)數(shù)比值法獲取的差異圖像各自的優(yōu)缺點(diǎn),該方法引入離散小波變換,利用均值規(guī)則和最大絕對(duì)值規(guī)則對(duì)兩種差異圖像進(jìn)行小波融合,構(gòu)造新的差異圖像。針對(duì)傳統(tǒng)的差異圖像“硬”分割方法導(dǎo)致閾值難以選擇的問(wèn)題,采用模糊C均值聚類實(shí)現(xiàn)差異圖像的自動(dòng)分割,最終檢測(cè)出變化的區(qū)域。 3.提出了基于非抽樣小波變換和模糊局部信息C均值聚類(FLICM)的遙感圖像變化檢測(cè)方法。該方法先對(duì)差異圖像進(jìn)行非抽樣小波分解,不考慮各尺度對(duì)角方向上高頻的小波系數(shù),將其余的多尺度小波系數(shù)和差異圖像本身結(jié)合構(gòu)造多尺度特征向量,然后采用模糊局部信息C均值聚類算法對(duì)多尺度特征向量進(jìn)行分類確定變化區(qū)域。該方法構(gòu)造多尺度向量充分考慮了不同尺度的小波系數(shù),并且利用FLICM聚類分析時(shí)加入空間鄰域信息,從而提高了變化檢測(cè)的性能。通過(guò)對(duì)真實(shí)遙感數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性。
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2.1遙感基礎(chǔ)知識(shí)遙感“Remote Sensing”即“遙遠(yuǎn)地感知”。遙感懫集的數(shù)據(jù)包括多種形式，如電磁波(光、熱、無(wú)線電等）、力、聲波等，然而通常所說(shuō)的遙感是電磁波遙感。因?yàn)榈厍蛏纤形矬w在不停地吸收、發(fā)射和反射信息和能量，其中電磁波是被大眾所熟知的形式，對(duì)于不同的物體，它們具有不同的電磁波特性[34]。遙感基于這個(gè)原理通過(guò)高空探測(cè)器接收來(lái)自地表物體的電磁波信息，獲得地表物體的相關(guān)信息，從而達(dá)到遠(yuǎn)距離識(shí)別物體的目的。遙感過(guò)程包括三個(gè)部分：遙感數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)應(yīng)用。即地物反射或發(fā)射的電磁波信號(hào)經(jīng)過(guò)地球大氣到達(dá)遙感傳感器，傳感器記錄下這些數(shù)據(jù)，并傳遞回地面，成為遙感數(shù)據(jù)或遙感圖像。由于獲取的遙感數(shù)據(jù)有一定的誤差，造成部分信息丟失，因而要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、解譯和分析。最后根據(jù)不同的需要應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域。目前，，遙感被廣泛應(yīng)用于資源調(diào)g�、环境监测、蛻儇规划等领宇RＭ

本文編號(hào)：2571430