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基于多元统计分析的遥感影像变化检测方法研究

作　者: 张路
导　师: 廖明生
学　校: 武汉大学
专　业: 摄影测量与遥感
关键词: 变化检测多元统计分析典型相关分析变化阈值 Bayes决策
分类号: P237
类　型: 博士论文
年　份: 2004年
下　载: 1797次
引　用: 31次
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内容摘要

基于遥感影像的变化检测就是从不同时间获取的遥感影像中,定量地分析和确定地表变化的特征和过程的技术。利用不同时相获取的卫星遥感影像进行变化检测,是开展资源调查、环境监测、基础地理数据库更新等对地观测技术应用中的关键技术,具有迫切的科学应用需求和广泛的应用领域。例如,如何从遥感影像中提取地表覆盖变化信息,近年来已成为遥感应用领域的重要研究课题,其中基于多时相、多通道(多波段或多极化等)的遥感影像的变化检测更是一大研究热点。本论文主要围绕着如何从多时相的中分辨率星载多光谱遥感影像以及合成孔径雷达影像中快速有效地自动提取变化信息来展开研究,重点解决不同时相之间的差异影像的构造和变化区域的提取这两方面的关键技术。论文首先研究了从多时相多通道遥感影像构造差异影像的问题。多通道遥感影像由于通道之间相关性的影响,相对于单通道影像的变化检测更为困难,需要有效地集中分布在各个通道上的变化信息,构造出不同时相之间的差异影像,以便于变化信息的分析解译。本文针对多通道变化信息集中的难点,从多元统计分析的角度出发,在以下三个方面进行了深入研究: (1)针对通道之间相关性的影响难以消除的问题,引入多元统计分析中的典型相关分析方法,将两个时相的多通道遥感影像视作两组多元随机变量,采用Multivariate Alteration Detection(MAD)变换,对多个波谱通道上的所有差异信息或变化信息进行重组,分配到一组互不相关的结果变量中,最大限度地消除通道间相关性对变化检测的不利影响,初步解决了差异影像构造的问题。 (2)针对MAD方法难以完全有效地集中变化信息的问题,提出以信噪比作为衡量变化信息分布的测度,引入最小噪声比率变换MNF,实现MAD结果中包含的变化信息与噪声最大限度的分离,解决了有效集中变化信息和构造差异影像的问题。 (3)探讨了利用来自不同传感器的遥感影像,进行直接比较像元灰度特征的变化检测的可行性。提出了采用MNF/MAD方法来从多源多通道遥感影像构造差异影像的方案,在Landsat7 ETM+与SPOT5 HRG影像上进行的变化检测实验结果证实了该方案的有效性。多个试验区的实验结果表明,基于典型相关分析的MNF/MAD多元变化检测方法,能够有效地从多时相的多通道遥感影像中分离出变化信息,并集中到差异影像的少数分量中,这些分量通常能够表现出较为明晰的物理意义。同时,这种方法具有对量测尺度不一致、量测设备增益变化、线性辐射畸变等不敏感的优点,因而对辐射特性归一化的要求很低,降低了数据预处理的难度。然后,论文研究了从变化检测得到的差异影像中提取变化区域的问题。变化

全文目录

摘要  4-6
Abstract  6-10
第一章绪论  10-17
  1.1 研究背景和意义  10-11
  1.2 变化检测的研究现状  11-14
  1.3 本文研究内容  14-17
第二章遥感影像变化检测概述  17-38
  2.1 变化检测的基本概念和数学模型  17-19
  2.2 变化检测的一般工作流程  19-23
  2.3 变换检测方法综述  23-28
  2.4 几种经典的变化检测方法  28-36
  2.5 经典变化检测方法的局限性  36-37
  2.6 本章小结  37-38
第三章典型相关分析的原理  38-48
  3.1 典型相关分析的基本原理  38-41
  3.2 典型变量的性质  41-43
  3.3 典型变量的统计意义  43-47
  3.4 本章小结  47-48
第四章基于典型相关分析的多元变化检测  48-76
  4.1 传统方法应用于多通道变化检测的不足  48-49
  4.2 基于典型相关分析的多元变化检测  49-52
  4.4 MAD方法与传统变化检测方法的内在联系  52-54
  4.5 MAD变化检测实验研究  54-69
  4.6 MAD变化检测结果中变化信息的分布  69-75
  4.7 本章小结  75-76
第五章多元变化检测中的变化信息集中  76-93
  5.1 以信噪比作为衡量变化信息分布的测度  76-77
  5.2 最小噪声比率变换  77-82
  5.3 基于MNF的变化信息集中  82-92
  5.4 本章小结  92-93
第六章多源遥感影像变化检测  93-115
  6.1 多源变化检测问题的提出  93-94
  6.2 多源遥感影像变化检测方法  94-95
  6.3 基于MNF／MAD的多源遥感影像变化检测实验研究  95-114
  6.4 本章小结  114-115
第七章基于Bayes决策论的变化区域提取  115-152
  7.1 变化区域的提取  115-117
  7.2 基于Bayes决策论的变化区域提取方法  117-119
  7.3 差异影像概率密度分布的统计模型与参数估计  119-126
  7.4 顾及上下文的Bayes决策方法用于变化区域提取  126-135
  7.5 变化区域提取的实验研究  135-141
  7.6 从多时相SAR影像中提取变化区域  141-151
  7.7 本章小结  151-152
第八章总结与展望  152-155
  8.1 本文的研究工作总结  152-153
  8.2 对今后研究工作的展望  153-155
参考文献  155-165
攻读博士学位期间发表的论文  165-166
攻读博士学位期间参与的科研项目  166
攻读博士学位期间获奖情况  166-167
致谢  167

基于多元统计分析的遥感影像变化检测方法研究

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