基于高分辨率遥感影像空--谱特征联合的地表覆盖变化检测方法研究

目录

声明

1 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 存在的问题与挑战

1.4 本文研究内容与章节安排

1.4.1 研究内容

1.4.2 章节安排

1.5 本章小结

2 遥感影像地表覆盖变化检测方法概述

2.1 地表覆盖变化检测概念

2.1.1 地表覆盖变化检测定义

2.1.2 地表覆盖变化检测基本流程

2.1.3 地表覆盖变化检测评价体系

2.2 像素级变化检测与对象级变化检测

2.2.1 像素级变化检测特点

2.2.2 对象级变化检测特点

2.3 深度学习与变化检测

2.3.1 深度学习理论基础

2.3.2 深度学习与变化检测

2.4 本章小结

3 像素级自适应空-谱特征的变化检测

3.1 自适应邻域定义

3.2 自适应上下文均值距离

3.2.1 方法描述

3.2.2 实验与结果

3.2.3 讨论与小结

3.3 自适应邻域K-means聚类和投票决策

3.3.1 算法流程

3.3.2 实验与结果

3.3.3 讨论与小结

3.4 自适应光谱直方图趋势相似性

3.4.1 方法背景

3.4.2 方法流程

3.4.3 实验与结果

3.4.4 讨论与小结

4 对象级空-谱特征提取的地表覆盖变化检测

4.1 多尺度分割

4.2 多尺度对象直方图距离

4.2.1 方法流程

4.2.2 实验与结果

4.2.3 讨论与小结

4.3 对象最大期望投票的后处理方法

4.3.1 方法框架

4.3.2 实验与结果

4.3.3 讨论与小结

5 双通道全卷积网络的山体滑坡变化检测

5.1 DP-FCN框架

5.1.1 深度特征提取网络

5.1.2 联合特征学习网络

5.1.3 训练DP-FCN

5.2 山体滑坡实例应用研究

5.2.1 数据描述

5.2.2 实验设置

5.2.3 实验结果

5.3 讨论与小结

6 总结与展望

6.1 全文工作总结

6.2 未来工作展望

致谢

参考文献

攻读学位期间主要研究成果