發(fā)布時(shí)間：2021-11-02 09:10

　　中國社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展加速了城市的空間擴(kuò)展。在城市化進(jìn)程中,建筑物作為活躍的城市要素,會(huì)出現(xiàn)大量更新,精確、高效的建筑物變化信息提取對于城區(qū)規(guī)劃等業(yè)務(wù)具有重要意義。衛(wèi)星遙感技術(shù)的發(fā)展為各個(gè)研究領(lǐng)域帶來了大量遙感數(shù)據(jù),其中遙感圖像已經(jīng)成為建筑物變化檢測技術(shù)的重要數(shù)據(jù)源。高分辨率遙感圖像中地物信息豐富,但“同物異譜,同譜異物”的情況同樣嚴(yán)重,這也對如何合理有效的利用這些信息進(jìn)行建筑物變化檢測提出了巨大挑戰(zhàn)。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的創(chuàng)新與發(fā)展,深度學(xué)習(xí)以其泛化能力強(qiáng)等特點(diǎn)為基于高分辨率遙感圖像的建筑物變化檢測提供了新的思路。本文將建筑物變化檢測問題轉(zhuǎn)換為圖像像素級別分類問題,借鑒FPN網(wǎng)絡(luò)的多層級預(yù)測的思路對經(jīng)典的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變種Unet進(jìn)行改進(jìn),設(shè)計(jì)了一套基于改進(jìn)Unet模型的遙感圖像上的建筑物變化檢測方案。針對同一地區(qū)的前后時(shí)相遙感圖像,方案首先使用正射校正、影像配準(zhǔn)、圖像拉伸及數(shù)值歸一化等操作對兩幅遙感圖像進(jìn)行預(yù)處理;其次,對遙感圖像進(jìn)行分塊,標(biāo)注關(guān)于建筑物新建、拆除情況的變化樣本來制作訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,并以此對改進(jìn)的Unet模型進(jìn)行訓(xùn)練;最后,利用已訓(xùn)練模型對經(jīng)過預(yù)處理的前后時(shí)相遙感圖像進(jìn)行... 

【文章來源】：浙江大學(xué)浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 項(xiàng)目研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 遙感變化檢測
        1.2.2 遙感圖像中的建筑物變化檢測
        1.2.3 深度學(xué)習(xí)與變化檢測
    1.3 本文研究內(nèi)容
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
    1.5 本章小結(jié)
第2章 相關(guān)技術(shù)介紹
    2.1 相關(guān)概念
        2.1.1 高分辨率遙感圖像
        2.1.2 全色和多光譜遙感圖像
    2.2 深度學(xué)習(xí)
        2.2.1 深度學(xué)習(xí)概述
        2.2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.2.3 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語義分割算法
    2.3 本章小結(jié)
第3章 技術(shù)方案概述
    3.1 問題描述
    3.2 技術(shù)挑戰(zhàn)
    3.3 主要技術(shù)流程
        3.3.1 圖像預(yù)處理
        3.3.2 數(shù)據(jù)標(biāo)注及數(shù)據(jù)增廣
        3.3.3 模型設(shè)計(jì)與訓(xùn)練
        3.3.4 變化分析
    3.4 本章小結(jié)
第4章 圖像預(yù)處理與樣本標(biāo)注及增廣
    4.1 數(shù)據(jù)源介紹
    4.2 遙感圖像預(yù)處理
        4.2.1 正射校正
        4.2.2 圖像配準(zhǔn)
        4.2.3 圖像拉伸及歸一化
    4.3 樣本標(biāo)注及增廣
        4.3.1 樣本標(biāo)注
        4.3.2 樣本切分及增廣
    4.4 本章小結(jié)
第5章 分類模型與變化分析
    5.1 相關(guān)網(wǎng)絡(luò)模型介紹
        5.1.1 特征金字塔模型FPN
        5.1.2 語義分割模型優(yōu)化思路
    5.2 基于F-Unet網(wǎng)絡(luò)的分類模型
        5.2.1 模型結(jié)構(gòu)
        5.2.2 網(wǎng)絡(luò)配置
        5.2.3 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
    5.3 對比方法
        5.3.1 基于FCN的分類模型
        5.3.2 基于Unet的分類模型
        5.3.3 基于SegNet的分類模型
        5.3.4 網(wǎng)絡(luò)配置與訓(xùn)練
    5.4 變化分析
        5.4.1 建筑物變化檢測流程
    5.5 本章小結(jié)
第6章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    6.1 數(shù)據(jù)集
    6.2 評估指標(biāo)
    6.3 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
    6.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
        6.4.1 不同深度的F-Unet網(wǎng)絡(luò)對實(shí)驗(yàn)結(jié)果影響分析
        6.4.2 來自QuickBird的不同測試集實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
        6.4.3 來自高分二號(hào)的測試集變化檢測效果展示
        6.4.4 分析與比較
    6.5 本章總結(jié)
第7章 總結(jié)與展望
    7.1 本文工作總結(jié)
    7.2 未來工作與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間主要的研究成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[4]基于支持向量機(jī)的礦區(qū)土地覆蓋變化檢測[J]. 杜培軍,柳思聰,鄭輝.  中國礦業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2012(02)
[5]基于ERDAS軟件對QuickBird影像的正射糾正[J]. 趙麗榮,王丹.  測繪與空間地理信息. 2009(06)
[6]遙感數(shù)字圖像配準(zhǔn)技術(shù)綜述[J]. 吳畏,趙文杰,劉輝.  紅外. 2009(10)
[7]基于LBP/C紋理的遙感影像居民地變化檢測[J]. 張劍清,佘瓊,潘勵(lì).  武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2008(01)
[8]面向單波段高分辨率遙感影像的人工目標(biāo)變化檢測技術(shù)研究[J]. 耿忠.  地理信息世界. 2007(06)
[9]淺談QuickBird遙感衛(wèi)星影像幾何精校正[J]. 萬里紅,楊武年,李天華,夏濤,簡季,劉漢湖.  測繪與空間地理信息. 2007(02)
[10]基于相似度驗(yàn)證的自動(dòng)變化探測研究[J]. 劉臻,宮鵬,史培軍,Sasagawa T,何春陽.  遙感學(xué)報(bào). 2005(05)



本文編號(hào)：3471756