多特征融合的遙感影像變化檢測技術研究.pdf

1、遙感影像的變化檢測是遙感數據處理與應用的重要環(huán)節(jié)。隨著航空航天技術和傳感器技術的快速發(fā)展，遙感影像的數據來源越來越豐富，且分辨率越來越高，傳統的變化檢測方法已經無法滿足實際應用的需要。針對這一問題，本文系統研究了多特征融合的遙感影像變化檢測技術，在影像分割和多種特征提取的基礎上，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方法。論文的主要工作和創(chuàng)新點如下：
　　1、系統總結了多特征融合的遙感影像變化檢測的研究現狀、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原理和非監(jiān)督型的多特征融合變化檢測原理，并比較了各自的特點。
　　2、提出了一種結合四元數與直方圖的多光譜圖像自適應邊緣檢測方法。該方法針對圖像自適應邊緣檢測的難點和傳統多光譜遙感圖像邊緣檢測方法的局限性，利用四元數來描述多光譜圖像，通過矢量旋轉完成了多光譜圖像的邊緣檢測，并采用直方圖統計的方法獲取自適應閾值，實現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行

3、實驗，驗證了該方法的有效性。
　　3、研究了基于BP神經網絡的多特征融合變化檢測方法和基于支持向量機（SVM）的多特征融合變化檢測方法。在一定數量的樣本支持下，利用BP神經網絡或SVM對多特征差值向量集進行處理，完成了變化類和未變化類的判別。通過理論分析與實驗比較，驗證了這兩種方法優(yōu)于傳統的影像代數法和僅使用對象光譜特征的方法，而基于SVM的多特征融合變化檢測方法要優(yōu)于基于BP神經網絡的方法。
　　4、提出了基于迭代慢特征分