本文關(guān)鍵詞：基于多分類(lèi)器集成的高分辨率遙感影像變化檢測(cè)

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【摘要】：高空間分辨率遙感影像為土地利用/土地覆蓋(LULC)狀況的監(jiān)測(cè)提供了豐富的地面細(xì)節(jié)信息,使得高分辨率遙感影像變化檢測(cè)研究成為當(dāng)前遙感研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)之一。現(xiàn)有的兩類(lèi)高分辨率遙感影像變化檢測(cè)方法(監(jiān)督方法和非監(jiān)督方法)都存在著自身的優(yōu)勢(shì)和不足以及不同的適用范圍,二者結(jié)合則可以提高變化檢測(cè)的精度,擴(kuò)大算法的適用范圍。分類(lèi)器集成算法能夠綜合利用多種分類(lèi)器的優(yōu)勢(shì)提高算法的泛化能力和分類(lèi)精度,因此集成算法為監(jiān)督變化檢測(cè)方法提供了新的研究方向。論文構(gòu)建了兩種多分類(lèi)器集成算法用于高分辨率遙感影像的變化檢測(cè),并通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明了所提出的方法能夠提高高分辨率遙感影像變化檢測(cè)的精度和自動(dòng)化程度。論文的主要成果如下:(1)在高分辨率遙感影像中提取紋理特征和形態(tài)特征并結(jié)合原始的光譜特征構(gòu)建了多源特征集用于變化信息的提取,并利用空間信息對(duì)初步變化檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行約束,減少了“椒鹽”噪聲的影響。(2)結(jié)合非監(jiān)督變化檢測(cè)算法,對(duì)原始的訓(xùn)練樣本自動(dòng)選擇方法進(jìn)行改進(jìn),利用兩組變化閾值范圍代替一個(gè)閾值自動(dòng)選擇訓(xùn)練樣本,使獲取的訓(xùn)練樣本分布更加均勻合理,進(jìn)而提高檢測(cè)精度和監(jiān)督變化檢測(cè)方法的自動(dòng)化程度。(3)構(gòu)建了兩種多分類(lèi)器集成系統(tǒng)用于高分辨率遙感影像變化信息的提取。根據(jù)高分辨率遙感影像的特點(diǎn),選擇三種分類(lèi)器作為基分類(lèi)器,并使用同質(zhì)集成策略和異質(zhì)集成策略構(gòu)建了兩種多分類(lèi)器混合集成系統(tǒng)用于提高高分辨率遙感影像的變化檢測(cè)精度以及運(yùn)算效率。
【關(guān)鍵詞】：高分辨率遙感影像 變化檢測(cè) 多分類(lèi)器集成 訓(xùn)練樣本自動(dòng)提取
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：P237
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• ABSTRACT6-14
• 變量注釋表14-15
• 1 緒論15-27
• 1.1 研究背景與意義15-16
• 1.2 相關(guān)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀與面臨的問(wèn)題16-24
• 1.3 論文的研究?jī)?nèi)容與技術(shù)路線24-25
• 1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)25-27
• 2 多源特征集的構(gòu)建與訓(xùn)練樣本自動(dòng)提取27-37
• 2.1 遙感影像數(shù)據(jù)介紹27-29
• 2.2 多源特征集的構(gòu)建29-32
• 2.3 基于非監(jiān)督變化檢測(cè)的樣本自動(dòng)提取方法32-34
• 2.4 實(shí)驗(yàn)與分析34-36
• 2.5 本章小結(jié)36-37
• 3 基于多分類(lèi)器混合集成系統(tǒng)的變化檢測(cè)方法37-51
• 3.1 基分類(lèi)器的選擇37-40
• 3.2 基于多分類(lèi)器混合集成系統(tǒng)的變化檢測(cè)方法40-41
• 3.3 實(shí)驗(yàn)與分析41-49
• 3.4 本章小結(jié)49-51
• 4 基于層疊泛化混合集成系統(tǒng)的變化檢測(cè)方法51-67
• 4.1 層疊泛化51-53
• 4.2 多響應(yīng)線性回歸模型及擴(kuò)展53-55
• 4.3 基于層疊泛化混合集成系統(tǒng)的變化檢測(cè)方法55-58
• 4.4 實(shí)驗(yàn)與分析58-65
• 4.5 本章小結(jié)65-67
• 5 總結(jié)與展望67-69
• 5.1 本文總結(jié)67-68
• 5.2 展望68-69
• 參考文獻(xiàn)69-78
• 作者簡(jiǎn)歷78-80
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集80

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前3條

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2 李曉峰;張樹(shù)清;韓富偉;秦喜文;于歡;;基于多重信息融合的高分辨率遙感影像道路信息提取[J];測(cè)繪學(xué)報(bào);2008年02期

3 徐新剛;李強(qiáng)子;周萬(wàn)村;吳炳方;;應(yīng)用高分辨率遙感影像提取作物種植面積[J];遙感技術(shù)與應(yīng)用;2008年01期

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本文編號(hào)：1101759