多特征融合的遙感影像變化檢測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、遙感影像的變化檢測(cè)是遙感數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用的重要環(huán)節(jié)。隨著航空航天技術(shù)和傳感器技術(shù)的快速發(fā)展，遙感影像的數(shù)據(jù)來源越來越豐富，且分辨率越來越高，傳統(tǒng)的變化檢測(cè)方法已經(jīng)無法滿足實(shí)際應(yīng)用的需要。針對(duì)這一問題，本文系統(tǒng)研究了多特征融合的遙感影像變化檢測(cè)技術(shù)，在影像分割和多種特征提取的基礎(chǔ)上，分別研究了監(jiān)督型和非監(jiān)督型的多特征融合變化檢測(cè)方法。論文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下：
　　1、系統(tǒng)總結(jié)了多特征融合的遙感影像變化檢測(cè)的研究現(xiàn)狀、一般原理、方法

2、分類和主要流程。介紹了監(jiān)督型的多特征融合變化檢測(cè)原理和非監(jiān)督型的多特征融合變化檢測(cè)原理，并比較了各自的特點(diǎn)。
　　2、提出了一種結(jié)合四元數(shù)與直方圖的多光譜圖像自適應(yīng)邊緣檢測(cè)方法。該方法針對(duì)圖像自適應(yīng)邊緣檢測(cè)的難點(diǎn)和傳統(tǒng)多光譜遙感圖像邊緣檢測(cè)方法的局限性，利用四元數(shù)來描述多光譜圖像，通過矢量旋轉(zhuǎn)完成了多光譜圖像的邊緣檢測(cè)，并采用直方圖統(tǒng)計(jì)的方法獲取自適應(yīng)閾值，實(shí)現(xiàn)了邊緣圖像的二值化。利用陸地多光譜遙感圖像和水域多光譜遙感圖像分別進(jìn)行

3、實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了該方法的有效性。
　　3、研究了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多特征融合變化檢測(cè)方法和基于支持向量機(jī)（SVM）的多特征融合變化檢測(cè)方法。在一定數(shù)量的樣本支持下，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或SVM對(duì)多特征差值向量集進(jìn)行處理，完成了變化類和未變化類的判別。通過理論分析與實(shí)驗(yàn)比較，驗(yàn)證了這兩種方法優(yōu)于傳統(tǒng)的影像代數(shù)法和僅使用對(duì)象光譜特征的方法，而基于SVM的多特征融合變化檢測(cè)方法要優(yōu)于基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。
　　4、提出了基于迭代慢特征分