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《遙感圖像變化檢測(cè)方法研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線(xiàn)閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫(kù)。
1、西安電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文遙感圖像變化檢測(cè)方法研究姓名：張鳳玉申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專(zhuān)業(yè)：模式識(shí)別與智能系統(tǒng)指導(dǎo)教師：王桂婷20100101摘要遙感圖像的變化檢測(cè)是指通過(guò)分析在不同時(shí)間來(lái)自同一地區(qū)的兩幅或多幅遙感圖像，檢測(cè)出該地區(qū)的地物隨時(shí)間發(fā)生的變化信息。遙感圖像的變化檢測(cè)已經(jīng)廣泛地應(yīng)用于如森林資源的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)、土地覆蓋和利用的變化監(jiān)測(cè)、農(nóng)業(yè)資源調(diào)查、城市規(guī)劃布局、環(huán)境監(jiān)測(cè)分析、自然災(zāi)害評(píng)估、地理數(shù)據(jù)更新以及軍事偵察中戰(zhàn)略目標(biāo)(如道路、橋梁、機(jī)場(chǎng))等的動(dòng)態(tài)監(jiān)視等許多領(lǐng)域。本論文針對(duì)兩時(shí)相的單波段遙感圖
2、像和合成孔徑雷達(dá)(SyntheticApertureRadar，SAR)圖像進(jìn)行了變化檢測(cè)的研究。(1)針對(duì)單波段遙感圖像變化檢測(cè)，提出了一種基于感興趣區(qū)域的遙感圖像變化檢測(cè)方法。該方法首先提取兩時(shí)相圖像的差值圖的邊緣，然后采用雙閾值邊緣圖連接法閉合感興趣區(qū)域的邊緣，并對(duì)邊緣擴(kuò)充得到感興趣區(qū)域，最后根據(jù)不同區(qū)域的灰度、空間位置、類(lèi)別等特征對(duì)差值圖進(jìn)行校正，并對(duì)新差值圖中的感興趣區(qū)域進(jìn)行閡值分割，檢測(cè)出變化的區(qū)域。通過(guò)對(duì)多組真實(shí)的遙感圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，并且與差值法和基于馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)模型(MarkovRa
3、ndomField，MIU)的變化檢測(cè)方法比較，驗(yàn)證了該方法的有效性。(2)提出了基于非下采樣Contourlet變換的遙感圖像變化檢測(cè)方法。該方法先分別對(duì)兩時(shí)相圖像進(jìn)行非下采樣Contourlet變換(NonsubsampledContourletTransform，NSCT)，對(duì)變換系數(shù)中的高頻系數(shù)進(jìn)行去噪并對(duì)應(yīng)相減作為差異圖的高頻系數(shù)，依據(jù)相似度將兩時(shí)相低頻系數(shù)進(jìn)行融合得到差異圖的低頻系數(shù)，然后將差異圖的高頻系數(shù)和低頻系數(shù)進(jìn)行逆NSCT得到新差異圖，最后對(duì)新差異圖進(jìn)行閾值分割提取出變化區(qū)域。通
4、過(guò)對(duì)模擬遙感圖像和多組真實(shí)遙感圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明該方法能夠有效地去除噪聲，提高變化檢測(cè)的性能。(3)提出了基于多尺度積和主成分分析(PrincipalComponentsAnalysis，PCA)的SAR圖像變化檢測(cè)方法。該方法首先對(duì)兩時(shí)相圖像的對(duì)數(shù)比值圖進(jìn)行小波變換，對(duì)每個(gè)分解層的高頻系數(shù)進(jìn)行多尺度積去噪，然后對(duì)去噪后的每個(gè)分解層圖像進(jìn)行PCA變換得到新差異圖，最后對(duì)新差異圖進(jìn)行閾值分割提取出變化區(qū)域。通過(guò)對(duì)模擬的和真實(shí)的SAR圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果證明該方法能夠有效地抑帶IJSAR圖像中的乘性斑
5、噪，抗圖像誤配準(zhǔn)性強(qiáng)，從而提高了變化檢測(cè)性能。本論文工作得到了國(guó)家自然科學(xué)基金(No．60970066)和國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)(2007AAl22223和No．2009AAl22210)的資助。關(guān)鍵詞：遙感圖像變化檢測(cè)感興趣區(qū)域非下采樣Contourlet變換多尺度積主成分分析AbstractIIIThechangedetectioninremotesensingimageisdefinedastheprocedureofquantitativelyanalyzingandident
6、ifyingchangesoccurredontheearthsurfacefromtheremotesensingimagesatdifferenttimes．Suchaproblemhasbeenplayedakeyroleinthewiderangeofapplicationsinwhichchangedetectionmethodscallbeused，suchasinvestigationsofforestresources，dynamicdetectionoflanduseandland
7、cover，assessmentsofenvironmentdisaster，arrangementsofurbangrowth，andmonitoringofnationaldefense，etc．Itisurgentdemandedandhasgreatpotentialinscientifieapplications．Inthispaper，wefocusontheissuesrelatedtohowtoextractchangeinformationeffectivelyfromsingle
8、bandremotesensingimages．Themajorworkscallbesummarizedasfollows：(1)Anovelmethodofchangedetectioninsinglebandremotesensingimagesispresented．Thisapproachextractedthechangedinformationbyobtainingtheregionsofinterested(ROI)inthedifferenceima
