近幾十年來,遙感成像技術不斷成熟,時空譜分辨率不斷提高,遙感數(shù)據(jù)的開放共享也已是大勢所趨。海量、異質(zhì)、空時遙感大數(shù)據(jù)的開放共享、云計算平臺算力的顯著提升和以機器學習、深度學習等為代表的人工智能算法的長足進步,尤其是以谷歌地球引擎為代表的遙感大數(shù)據(jù)云處理平臺的出現(xiàn),集成數(shù)據(jù)、算力和算法于一體,必將加速遙感大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)監(jiān)測、防災減災、環(huán)境資源保護和土地利用等近實時甚至實時的應用,為人類社會創(chuàng)造巨大的社會價值和經(jīng)濟效益。隨著數(shù)據(jù)、算力和算法的發(fā)展,變化檢測作為空時遙感數(shù)據(jù)的主要應用之一,將經(jīng)歷從兩時多時到時序、從同源到多源、從兩維到多維以及從小尺度到大尺度的轉變,本文從以下五個方面對變化檢測問題進行了初步的方法和應用研究。針對不同空間分辨率多時遙感影像變化檢測問題,本文第二章提出了一種基于深度堆棧自編器的特征映射網(wǎng)絡結構,并驗證了其在同源和異源數(shù)據(jù)上的有效性。由于多時遙感影像在空間分辨率上及獲取條件（如天氣、光照等）上的不同,使得不同分辨率影像在原始觀測空間往往難以進行直接比較和分析。二值變化檢測的核心是準確地估計多時影像之間的差異程度,那么如何壓制未變化樣本之間的差異程度就成為構造高質(zhì)量差... 

【文章來源】：西安電子科技大學陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：177 頁

【學位級別】：博士

【部分圖文】：

變化檢測基本流程圖

電磁波譜圖

變化檢測方法及其應用場景[1]

【參考文獻】：
期刊論文
[1]對地觀測大數(shù)據(jù)開放共享:挑戰(zhàn)與思考[J]. 何國金,王桂周,龍騰飛,彭燕,江威,尹然宇,焦偉利,張兆明.  中國科學院院刊. 2018(08)
[2]多時相遙感影像變化檢測的現(xiàn)狀與展望[J]. 張良培,武辰.  測繪學報. 2017(10)
[3]高分遙感影像震害提取的變化檢測算法改進[J]. 張偉,王曉青,孫國清,丁香,袁小祥,郭建興.  地震. 2013(02)



本文編號：3493223