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基于判别分析的遥感影像变化检测方法研究

作　者: 陈科
导　师: 张保明
学　校: 解放军信息工程大学
专　业: 摄影测量与遥感
关键词: 变化检测判别分析相似性变化阈值 Fisher准则边界跟踪
分类号: TP751
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 142次
引　用: 4次
阅　读: 论文下载

内容摘要

1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,定量分析和确定地表变化的特征和过程的技术,它是一种针对遥感影像的特点而建立的数据分析方法,可识别某物体或现象的状态变化。变化检测获得的变化信息,可以用于资源环境更新及应用,灾害监测、评估和预报,战场态势分析以及打击效果评估。通过对变化检测及相关理论的研究,不仅可以使变化检测技术在实际生产中更好地发挥作用,而且可以推动相关理论的发展。本文主要围绕如何从不同时相的遥感影像中快速有效地自动提取变化信息来展开研究,对遥感影像变化检测所涉及的相关理论和方法进行了深入探讨。本文的主要工作和创新点如下:1.提出了一种基于相似性判别分析的遥感影像变化检测方法,其中,相似性包括集合相似性和像元相似性。针对差异影像最优变化阈值选取困难的问题,本文在总结以往变化阈值选择方法的基础上,提出根据集合相似性首先将差异影像分成变化区域和未变化区域,避免了最优变化阈值难以选取的问题;根据像元相似性对变化像元进行“过滤”,剔除“伪变化”像元,有效解决了现有变化检测方法对影像辐射畸变敏感的问题。2.将经典Fisher准则函数引入到遥感影像变化检测中,将其原一维灰度值空间扩展到二维空间,提出了遥感影像变化检测的2D-Fisher准则函数法,有效解决了现有检测方法对影像噪声敏感的问题。3.由于2D-Fisher准则函数法计算速度较慢,不能很好的满足实际应用的需要,为了提高其检测速度,对2D-Fisher准则函数法中二维阈值的求解方法进行改进,将其转化为两个一维阈值的求解,大大提高了其检测速度。改进后的2D-Fisher准则函数法不仅适用于变化检测,对于其它处理也同样适用。4.对遥感影像变化检测结果的表达进行了研究。利用数学形态学方法对二值图像进行处理,去除孤立点和孤立区域;对变化检测生成的二值图像进行边界跟踪,将栅格信息转化成矢量数据,方便对得到的变化信息进行后续利用。论文中对所提出的各种算法利用仿真和真实的多时相遥感影像进行实验,取得了满意的实验结果,可靠性和有效性都优于现有的几种经典方法。

全文目录

摘要  6-7
Abstract  7-9
第一章绪论  9-14
  1.1 研究背景和意义  9-10
  1.2 国内外研究现状  10-11
  1.3 遥感影像变化检测面临的问题  11-12
  1.4 本文的组织结构  12-14
第二章遥感影像变化检测概述  14-27
  2.1 基本概念和数学模型  14-15
    2.1.1 基本概念  14-15
    2.1.2 数学模型  15
  2.2 变化检测的一般流程  15-18
    2.2.1 数据预处理  15-17
    2.2.2 变化检测  17
    2.2.3 精度评估  17-18
  2.3 常用的变化检测方法介绍  18-21
    2.3.1 分类后比较法  18-19
    2.3.2 基于像素的变化检测方法  19-20
    2.3.3 基于特征的变化检测方法  20-21
  2.4 变化区域的提取  21-26
    2.4.1 循环分割法  21-22
    2.4.2 最佳熵法  22-24
    2.4.3 Bayes决策法  24-26
  2.5 本章小结  26-27
第三章基于相似性判别分析的遥感影像变化检测方法  27-38
  3.1 相似性测度  27-29
    3.1.1 集合相似性测度  27-28
    3.1.2 像元相似性测度  28-29
  3.2 算法基本原理  29-31
    3.2.1 两类像元初始子集Sn 和S c 的确定  30-31
    3.2.2 两类像元子集概率分布函数的参数估计  31
  3.3 算法流程  31-32
  3.4 实验与分析  32-37
  3.5 本章小结  37-38
第四章遥感影像变化检测的2D-Fisher准则函数法  38-54
  4.1 经典准则函数法介绍  38-41
    4.1.1 最大类间方差法（Otsu法）  38-40
    4.1.2 Fisher准则函数法  40-41
  4.2 遥感影像变化检测的2D-Fisher准则函数法  41-46
    4.2.1 2D-Fisher准则函数法基本原理  41-44
    4.2.2 2D-Fisher准则函数的改进  44-46
    4.2.3 改进2D-Fisher准则函数法具体流程  46
  4.3 实验与分析  46-53
  4.4 本章小结  53-54
第五章变化检测结果的表达  54-61
  5.1 检测结果影像的后处理  54-56
  5.2 检测结果的矢量化表达  56-58
    5.2.1 算法原理  56-57
    5.2.2 算法描述  57-58
  5.3 实验与分析  58-60
  5.4 本章小结  60-61
第六章总结和展望  61-63
  6.1 本文研究工作的总结  61-62
  6.2 对今后研究工作的展望  62-63
参考文献  63-66
作者简历攻读硕士学位期间完成的主要工作  66-67
致谢  67

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