基于高光谱图像分析的地物变化检测方法研究

发布时间：2023-04-22 08:18

　　地物目标的变化检测与城市发展、全球变化、土地利用变化等一系列问题息息相关。高光谱变化检测利用多时相同一地表区域的遥感图像,是一种快捷、适宜的技术手段。遥感图像时空分辨率限制高光谱变化检测发展,重点是要解决大尺度、大范围、高层次的变化问题。根据处理手段不同变化检测方法分为直接比较法和分类比较法,根据目标对象不同分为像素级、特征级和目标级的变化检测。基于像素的变化检测是指经过配准的遥感图像像素是否发生变化及哪些类型发生变化。这种基于像素的变化检测准确性很高,但预处理的性能对检测结果影响很大,像素会受到辐射,大气,角度等因素的干扰,可能会产生很多的错误信息,影响变化检测结果。像素级变化检测中阈值的选择起到关键性的作用,即难以确定地物变化类型。本课题以实现像素级高光谱图像地物变化检测为出发点,研究高光谱图像基于像元的一维光谱域数据的预处理即降噪测量方法研究、高光谱地物变化检测算法实现研究等两个方面开展基于高光谱图像的地物变化检测方法的研究,主要研究内容如下:(1)基于小波变换和EMD相结合的降噪方法以及特征增强EMD的地物变化检测方法研究:基于小波变换和EMD的降噪方法克服了传统傅里叶变换易造...

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【学位级别】：硕士

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摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 课题研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 高光谱数据处理技术应用现状
        1.2.2 高光谱变化检测方法的研究现状
    1.3 论文主要研究内容和章节安排
第2章 基于降噪增强及信息度量的变化检测方法
    2.1 引言
    2.2 基于小波变换和EMD的高光谱降噪方法研究
        2.2.1 小波变换和EMD降噪方法概述
        2.2.2 小波变换和EMD降噪方法验证
        2.2.3 降噪方法效果比较
        2.2.4 小波变换和EMD降噪方法总结
    2.3 基于特征增强EMD的地物变化检测方法研究
        2.3.1 特征增强EMD方法概述
        2.3.2 特征增强EMD方法验证
        2.3.3 特征提取方法效果比较
        2.3.4 特征增强EMD方法总结
    2.4 基于相似性匹配和距离度量的地物差异特征向量提取
    2.5 基于有监督的变化图谱生成方法
    2.6 基于高光谱数据的地物变化检测实验设计
        2.6.1 高光谱实验数据集介绍
        2.6.2 实验过程及结论
    2.7 本章小结
第3章 基于CNN的高光谱空谱特征联合变化检测方法
    3.1 引言
    3.2 基于CNN的光谱域特征变化检测方法
    3.3 基于CNN的空谱联合地物变化检测方法
    3.4 实验结果及分析
        3.4.1 基于CNN的光谱域特征变化检测实验研究
        3.4.2 基于CNN的空谱联合地物变化检测实验研究
    3.5 本章小结
第4章 基于迁移学习和生成对抗网络的高光谱变化检测方法
    4.1 引言
    4.2 基于迁移学习的高光谱变化检测方法
        4.2.1 迁移学习概述
        4.2.2 基于迁移学习策略的深度卷积神经网络模型
        4.2.3 迁移学习实验结果及分析
    4.3 生成对抗网络在提高变化检测精度中的应用
        4.3.1 生成网络概述
        4.3.2 生成对抗网络实验结果及分析
    4.4 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果
致谢



本文编号：3797270