本文關鍵詞：光譜梯度差分與面向對象方法相結合的高分辨率遙感影像變化檢測

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【摘要】：近年來,隨著遙感衛(wèi)星技術的快速發(fā)展,遙感影像空間分辨率不斷提高,很多遙感衛(wèi)星影像已經(jīng)達到亞米級。這些高分辨率遙感影像可以提供地物豐富的空間信息、幾何結構信息和紋理信息,極大地提高了對地物的識別能力。高分辨率遙感影像的變化檢測可以利用這些豐富的信息資源,為科學分析和決策服務,極大地促進了高分辨率遙感影像的應用。目前高分辨率遙感影像變化檢測已應用到國民經(jīng)濟各個領域,如地理國情監(jiān)測、地表覆蓋變化監(jiān)測、城市擴展調查與規(guī)劃、資源評估、環(huán)境監(jiān)測、災害預警、精準農(nóng)業(yè)以及地圖數(shù)據(jù)庫更新等。針對高分辨率遙感影像變化檢測方法的研究也因此成為一個研究熱點。目前遙感影像的變化檢測方法主要分為基于像元和基于對象兩類�；谙裨淖兓瘷z測方法在高分辨率遙感影像變化檢測中容易出現(xiàn)嚴重的“椒鹽”噪聲；基于面向對象的變化檢測方法受影像分割和分類的影響,變化檢測結果的精度較低。對此,本文對高分辨率遙感影像變化檢測方法展開研究,主要研究內容如下：(1)對現(xiàn)有的變化檢測方法進行深入的分析,其中重點研究了光譜梯度差分和面向對象的變化檢測方法,并通過實驗發(fā)現(xiàn)了這些方法在高分辨率遙感影像變化檢測中的優(yōu)勢與不足。(2)針對現(xiàn)有的變化檢測方法在高分辨率遙感影像變化檢測中出現(xiàn)的問題,將光譜梯度差分法與面向對象法的優(yōu)勢互補,提出光譜梯度差分與面向對象相結合的高分辨率遙感影像變化檢測方法。(3)在光譜梯度差分與面向對象相結合的變化檢測方法中引入紋理均值,用紋理均值梯度代替?zhèn)鹘y(tǒng)的光譜來計算變化強度,以達到提高高分辨率遙感影像變化檢測精度的目的。(4)利用安徽省部分地區(qū)2011年3月23日和2015年4月17日的WorldView-2影像進行變化檢測實驗,并與其它變化檢測方法進行對比。最后得到光譜梯度差分與面向對象方法相結合的高分辨率遙感影像變化檢測結果總體精度達到90.572%,Kappa系數(shù)為0.812。研究結果表明,本文提出的光譜梯度差分與面向對象方法相結合的高分辨率遙感影像變化檢測方法,既能克服基于像元的變化檢測方法的“椒鹽”噪聲問題,又能有效提高變化檢測結果的精度。
【關鍵詞】：高分辨率遙感影像 變化檢測 面向對象 光譜梯度差分 紋理特征
【學位授予單位】：西南交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：P237
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 緒論11-17
• 1.1 研究背景及意義11-12
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀12-15
• 1.2.1 基于像元的變化檢測12-14
• 1.2.2 面向對象的變化檢測14-15
• 1.2.3 高分辨率遙感影像變化檢測現(xiàn)存的問題15
• 1.3 本文研究目的與主要內容15-16
• 1.4 論文組織結構16-17
• 第2章 遙感影像變化檢測原理17-27
• 2.1 遙感影像變化檢測的概念17
• 2.2 遙感影像數(shù)據(jù)的選取17-18
• 2.3 遙感影像的預處理18-21
• 2.3.1 輻射校正18-20
• 2.3.2 幾何校正20
• 2.3.3 影像配準20-21
• 2.4 變化信息提取21-25
• 2.4.1 遙感影像變化檢測方法21-24
• 2.4.2 變化閾值設置24-25
• 2.5 精度評價25-26
• 2.6 本章小結26-27
• 第3章 面向對象的遙感影像變化檢測27-48
• 3.1 面向對象的變化檢測流程27
• 3.2 影像分割27-31
• 3.3 影像特征分析31-34
• 3.3.1 光譜統(tǒng)計特征31-32
• 3.3.2 形狀特征32-33
• 3.3.3 紋理特征33-34
• 3.4 影像分類34-35
• 3.5 面向對象變化檢測方法35-36
• 3.6 實驗與分析36-46
• 3.6.1 研究區(qū)域概述36-37
• 3.6.2 數(shù)據(jù)預處理及結果37-39
• 3.6.3 影像分割結果39-40
• 3.6.4 影像分類結果40-41
• 3.6.5 變化信息提取41-42
• 3.6.6 精度評價42-44
• 3.6.7 分析與總結44-46
• 3.7 面向對象的高分辨率遙感影像變化檢測中存在的問題46-47
• 3.8 本章小結47-48
• 第4章 基于光譜梯度差異的遙感影像變化檢測48-55
• 4.1 基于光譜梯度差異的變化檢測流程48-49
• 4.2 光譜梯度的計算49-50
• 4.3 光譜梯度向量的生成50
• 4.4 基于光譜梯度差異的變化強度計算50
• 4.5 實驗與分析50-53
• 4.5.1 變化信息提取50-51
• 4.5.2 精度評價51-52
• 4.5.3 分析與總結52-53
• 4.6 SGD在高分辨率遙感影像變化檢測中存在的問題53-54
• 4.7 本章小結54-55
• 第5章 光譜梯度差分與面向對象相結合的變化檢測55-67
• 5.1 變化檢測思路55-56
• 5.2 影像分割結果56-57
• 5.3 特征選擇結果57-59
• 5.4 特征梯度的計算59
• 5.5 變化強度計算59-60
• 5.6 變化檢測實驗和分析60-66
• 5.6.1 變化信息提取60-61
• 5.6.2 精度評價61
• 5.6.3 對比分析61-66
• 5.7 本章小結66-67
• 總結與展望67-69
• 致謝69-71
• 參考文獻71-75

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