多/高光谱图像和LiDAR数据联合分类方法研究
发布时间：2023-03-24 04:02
地物分类识别需求的不断升级,对遥感场景解译提出了新要求:更高的空间二维解译精度和遥感场景空间三维解译。利用多源遥感数据和新型遥感技术是满足不断升级的需求的有效手段。多/高光谱成像和单波段激光雷达(Light Detection And Ranging,LiDAR)是探测遥感场景地物信息的两种主要手段。多/高光谱图像提供遥感场景空间二维信息和丰富光谱信息,但受成像原理限制,丢失了地物在空间垂直方向的分布信息。单波段LiDAR(以下简称LiDAR)以主动成像方式获取遥感场景空间三维信息,与多/高光谱图像信息互补。近年来,随着立体光谱成像技术不断发展,实现了对遥感场景空间三维和光谱维信息的一体化获取。三波段LiDAR同时获取遥感场景空间三维信息和三波段激光脉冲回波强度信息,为遥感场景三维解译提供了数据基础。多/高光谱图像和LiDAR数据(或三波段LiDAR数据)为遥感场景解译提供更多判别信息的同时,也带来了关于地物特征提取与分类识别的新问题:如何从多/高光谱图像和LiDAR数据提取地物图谱-高程判别特征和设计分类模型、如何根据新型三波段LiDAR数据三维空间-强度一体化信息特点设计点云特征提...
【文章页数】：150 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题背景及研究目的和意义
1.1.1 课题背景
1.1.2 课题研究的目的和意义
1.2 研究现状及存在的问题
1.2.1 图谱-高程数据融合特征提取研究现状
1.2.2 图谱-高程数据联合分类研究现状
1.2.3 多波段LiDAR数据分类研究现状
1.2.4 当前研究存在的问题
1.3 实验数据与评价指标
1.3.1 实验数据
1.3.2 评价指标
1.4 论文主要研究内容与结构安排
1.4.1 论文各章内容逻辑关系
1.4.2 论文主要内容与组织结构
第2章 多/高光谱图像和LiDAR数据判别式图融合特征提取
2.1 引言
2.2 图基本理论
2.2.1 有向图
2.2.2 无向图
2.2.3 图的表示
2.3 判别式图融合特征提取
2.3.1 异源多属性特征提取
2.3.2 多属性特征图构造
2.3.3 判别式图融合
2.4 实验结果与分析
2.4.1 对比方法与参数分析
2.4.2 异源多属性特征融合性能分析
2.5 本章小结
第3章 多/高光谱图像和LiDAR数据多尺度多核分类
3.1 引言
3.2 特征-尺度双层判别多核学习
3.2.1 多核学习理论
3.2.2 特征-尺度双层多核学习框架
3.2.3 判别多核学习
3.3 实验结果与分析
3.3.1 实验设置
3.3.2 特征-尺度双层判别多核学习分类性能分析
3.3.3 判别多核学习特征选择与分类性能分析
3.3.4 计算复杂度分析
3.4 本章小结
第4章 三波段LiDAR数据几何结构-强度特征提取
4.1 引言
4.2 多波段点云张量模型
4.2.1 张量代数
4.2.2 多波段点云数据张量表示
4.3 点云几何结构-强度特征提取
4.3.1 类内特征分布集中
4.3.2 类间判别信息最大化
4.3.3 目标函数与求解
4.3.4 算法复杂度分析
4.4 实验结果与分析
4.4.1 实验设置
4.4.2 参数分析
4.4.3 几何结构-强度特征地物识别能力分析
4.5 本章小结
第5章 三波段LiDAR点云多属性平滑图卷积网络分类
5.1 引言
5.2 图卷积网络
5.2.1 空间图卷积
5.2.2 谱图卷积
5.3 多属性平滑图卷积网络
5.3.1 三波段点云分割
5.3.2 三波段点云图构建
5.3.3 多尺度平滑图卷积
5.4 实验结果与分析
5.4.1 实验设置
5.4.2 参数影响
5.4.3 多属性平滑图卷积网络分类有效性验证
5.5 本章小结
结论
参考文献
攻读博士期间所发表的论文及其他成果
致谢
个人简历
本文编号：3769404
【文章页数】：150 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题背景及研究目的和意义
1.1.1 课题背景
1.1.2 课题研究的目的和意义
1.2 研究现状及存在的问题
1.2.1 图谱-高程数据融合特征提取研究现状
1.2.2 图谱-高程数据联合分类研究现状
1.2.3 多波段LiDAR数据分类研究现状
1.2.4 当前研究存在的问题
1.3 实验数据与评价指标
1.3.1 实验数据
1.3.2 评价指标
1.4 论文主要研究内容与结构安排
1.4.1 论文各章内容逻辑关系
1.4.2 论文主要内容与组织结构
第2章 多/高光谱图像和LiDAR数据判别式图融合特征提取
2.1 引言
2.2 图基本理论
2.2.1 有向图
2.2.2 无向图
2.2.3 图的表示
2.3 判别式图融合特征提取
2.3.1 异源多属性特征提取
2.3.2 多属性特征图构造
2.3.3 判别式图融合
2.4 实验结果与分析
2.4.1 对比方法与参数分析
2.4.2 异源多属性特征融合性能分析
2.5 本章小结
第3章 多/高光谱图像和LiDAR数据多尺度多核分类
3.1 引言
3.2 特征-尺度双层判别多核学习
3.2.1 多核学习理论
3.2.2 特征-尺度双层多核学习框架
3.2.3 判别多核学习
3.3 实验结果与分析
3.3.1 实验设置
3.3.2 特征-尺度双层判别多核学习分类性能分析
3.3.3 判别多核学习特征选择与分类性能分析
3.3.4 计算复杂度分析
3.4 本章小结
第4章 三波段LiDAR数据几何结构-强度特征提取
4.1 引言
4.2 多波段点云张量模型
4.2.1 张量代数
4.2.2 多波段点云数据张量表示
4.3 点云几何结构-强度特征提取
4.3.1 类内特征分布集中
4.3.2 类间判别信息最大化
4.3.3 目标函数与求解
4.3.4 算法复杂度分析
4.4 实验结果与分析
4.4.1 实验设置
4.4.2 参数分析
4.4.3 几何结构-强度特征地物识别能力分析
4.5 本章小结
第5章 三波段LiDAR点云多属性平滑图卷积网络分类
5.1 引言
5.2 图卷积网络
5.2.1 空间图卷积
5.2.2 谱图卷积
5.3 多属性平滑图卷积网络
5.3.1 三波段点云分割
5.3.2 三波段点云图构建
5.3.3 多尺度平滑图卷积
5.4 实验结果与分析
5.4.1 实验设置
5.4.2 参数影响
5.4.3 多属性平滑图卷积网络分类有效性验证
5.5 本章小结
结论
参考文献
攻读博士期间所发表的论文及其他成果
致谢
个人简历
本文编号：3769404
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