本文關(guān)鍵詞：基于多時(shí)相光譜遙感影像的變化檢測(cè)研究

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【摘要】：多時(shí)相遙感圖像的變化檢測(cè)研究在地理國情監(jiān)測(cè)方面有著越來越廣泛的應(yīng)用,例如森林砍伐檢測(cè)、植被物候變化、災(zāi)情檢測(cè)與評(píng)估、軍事目標(biāo)勘查以及水體監(jiān)測(cè)等。其中利用光譜信息進(jìn)行變化檢測(cè)研究一直是研究的熱點(diǎn),不同地物特有的光譜特性可以精確反映地物的實(shí)際物質(zhì)組成,從而可以識(shí)別出不同地物的變化信息。為了更好地利用光譜信息解決變化檢測(cè)的問題,研究者們提出了不同的研究方法,為本領(lǐng)域發(fā)展做出了很大貢獻(xiàn),但是依然存在著一些不足,主要有以下三個(gè)方面:1.后分類變化檢測(cè)中單幅遙感影像的分類精度不高;2.對(duì)光譜影像光譜特征的利用不夠充分;3.缺乏一種自適應(yīng)的變化閾值選擇策略。這三方面的不足在一定程度上限制了變化檢測(cè)的發(fā)展,為了解決這些問題,本文從多時(shí)相遙感圖像應(yīng)用的角度出發(fā)在以下三個(gè)方面進(jìn)行了研究:首先,針對(duì)后分類變化檢測(cè)中分類精度不高的問題,利用流形嵌入的方法對(duì)高光譜圖像進(jìn)行降維分類,從而提高影像的分類精度;其次,針對(duì)光譜信息利用不充分的問題,利用半監(jiān)督的度量學(xué)習(xí)在距離上進(jìn)行變化檢測(cè)研究,本方法在引入標(biāo)記樣本訓(xùn)練學(xué)習(xí)的過程中,同時(shí)引入大量未標(biāo)記樣本輔助訓(xùn)練,從而提高變化檢測(cè)的精度;最后,針對(duì)變化閾值的選擇問題,提出了一種基于聯(lián)合字典學(xué)習(xí)的變化檢測(cè)方法,本方法主要是利用未變化樣本和變化樣本重構(gòu)誤差間的差異性進(jìn)行變化檢測(cè),同時(shí)提出了一種自適應(yīng)閾值選擇的策略,以減少對(duì)其他方法的依賴,從而提高該方法的魯棒性。本文提出的三種算法分別在多時(shí)相的高光譜遙感影像和多光譜影像上進(jìn)行了驗(yàn)證,并與其它主流的變化檢測(cè)方法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)對(duì)比,結(jié)果表明,本文提出的三種算法均具有良好的魯棒性和有效性。
【關(guān)鍵詞】：多時(shí)相 遙感影像 光譜信息 稀疏表達(dá) 降維 度量學(xué)習(xí)
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)院研究生院(西安光學(xué)精密機(jī)械研究所)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP751
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-12
• 第一章 緒緒論12-20
• 1.1 研究背景和意義12-13
• 1.2 研究現(xiàn)狀13-15
• 1.2.1 基于無監(jiān)督的變化檢測(cè)方法13-14
• 1.2.2 基于監(jiān)督的變化檢測(cè)方法14
• 1.2.3 基于半監(jiān)督的變化檢測(cè)方法14-15
• 1.3 變化檢測(cè)的困難及局限性分析15-18
• 1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)18-20
• 第二章 基基于半監(jiān)督的高光譜降維分類變化檢測(cè)20-34
• 2.1 引言20-21
• 2.2 方法介紹21-28
• 2.2.1 方法總述21
• 2.2.2 標(biāo)記樣本訓(xùn)練21-24
• 2.2.3 無標(biāo)記樣本訓(xùn)練過程24-26
• 2.2.4 迭代優(yōu)化26-28
• 2.3 實(shí)驗(yàn)28-31
• 2.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及其參數(shù)設(shè)置28-30
• 2.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果30-31
• 2.4 本章小結(jié)31-34
• 第三章 基基于半監(jiān)督度量學(xué)習(xí)的變化檢測(cè)34-46
• 3.1 引言34
• 3.2 半監(jiān)督度量學(xué)習(xí)方法34-40
• 3.2.1 度量學(xué)習(xí)的變化監(jiān)測(cè)34-35
• 3.2.2 正則度量學(xué)習(xí)框架35-37
• 3.2.3 半監(jiān)督的度量學(xué)習(xí)37-40
• 3.3 實(shí)驗(yàn)40-42
• 3.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及其參數(shù)設(shè)置40-41
• 3.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果41-42
• 3.4 本章小結(jié)42-46
• 第四章 基基于聯(lián)合字典學(xué)習(xí)的變化檢測(cè)46-62
• 4.1 引言46
• 4.2 方法介紹46-55
• 4.2.1 方法總述46-47
• 4.2.2 稀疏表達(dá)47-48
• 4.2.3 聯(lián)合字典學(xué)習(xí)的變化檢測(cè)48-50
• 4.2.4 優(yōu)化50-53
• 4.2.5 變化閾值選擇策略53-55
• 4.3 實(shí)驗(yàn)55-60
• 4.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及其參數(shù)設(shè)置55-57
• 4.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果57-60
• 4.4 本章小結(jié)60-62
• 第五章 總總結(jié)與展望62-64
• 5.1 本文工作總結(jié)62-63
• 5.2 工作不足63-64
• 參考文獻(xiàn)64-67
• 發(fā)表文章目錄67

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本文編號(hào)：541170