高分辨率遙感影像變化檢測

定　價：￥86.00

作　者：	王超，石愛業(yè)，陳嘉琪著
出版社：	人民郵電出版社
叢編項：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787115486660	出版時間：	2018-11-01	包裝：	平裝
開本：	小16開	頁數(shù)：	182	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　高分辨率遙感影像變化檢測已成為遙感與GIS領(lǐng)域的研究熱點，目前已廣泛應(yīng)用于自然災(zāi)害監(jiān)測與評估、土地資源規(guī)劃等各個領(lǐng)域。它涉及幾何校正、影像分割、目標(biāo)提取、變化信息提取等諸多相關(guān)技術(shù)，具有重要的理論研究意義和實用價值。本書系統(tǒng)地介紹了高分辨率遙感影像變化檢測及相關(guān)技術(shù)的有關(guān)概念、原理、方法和新進(jìn)展，共分為10章。第1章主要介紹高分辨率遙感影像變化檢測的意義、基本概念、相關(guān)技術(shù)及分類。第2~10章主要介紹高分辨率遙感影像變化檢測中所涉及的配準(zhǔn)、分割、目標(biāo)識別、變化檢測等相關(guān)技術(shù)的基本原理、方法及應(yīng)用。本書內(nèi)容新穎、理論聯(lián)系實際，可作為遙感技術(shù)與應(yīng)用、地球信息科學(xué)、計算機(jī)應(yīng)用技術(shù)、土地資源管理等相關(guān)專業(yè)的研究生和高年級本科生、科研人員、工程技術(shù)人員的參考書。

作者簡介

　　王超，男，1984年生，工學(xué)博士，南京信息工程大學(xué)電子與信息工程學(xué)院講師、碩士生導(dǎo)師，主要研究方向為遙感信息智能處理。相關(guān)成果已發(fā)表論文16篇，其中以D一作者被SCI收錄4篇、EI收錄4篇。主持國家自然科學(xué)基金青年項目、中國博士后基金面上項目、江蘇省自然科學(xué)基金青年項目、江蘇省高校自然科學(xué)基金面上項目各一項。石愛業(yè)，男，1969年生，工學(xué)博士，河海大學(xué)計算機(jī)與信息學(xué)院副教授、碩士生導(dǎo)師，主要研究方向為遙感信息智能處理。相關(guān)成果已發(fā)表論文20篇，其中以D一作者被SCI收錄6篇、EI收錄4篇。主持國家自然科學(xué)基金面上項目一項。陳嘉琪，男，1984年生，工學(xué)博士，河海大學(xué)計算機(jī)與信息學(xué)院副教授、碩士生導(dǎo)師，德國錫根大學(xué)（Siegen）訪問學(xué)者，主要研究方向為深度學(xué)習(xí)與遙感影像識別。相關(guān)成果已發(fā)表論文35篇，其中以D一作者被SCI收錄9篇、EI收錄17篇。主持國家自然科學(xué)基金青年項目一項。

圖書目錄

目錄
第 1章緒論 1
1．1 遙感影像變化檢測的基本概念 1
1．2 變化檢測的基本流程及相關(guān)技術(shù) 2
1．2．1 多時相遙感影像數(shù)據(jù)選擇 2
1．2．2 影像預(yù)處理 3
1．2．3 特征提取 4
1．2．4 變化檢測 4
1．2．5 精度評價 5
1．3 高分辨率遙感影像變化檢測國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 5
1．3．1 監(jiān)督與非監(jiān)督變化檢測 5
1．3．2 數(shù)據(jù)源不同的變化檢測 7
1．3．3 直接比較與先分析后比較的變化檢測方法 9
1．4 對象級變化檢測 12
1．4．1 對象級變化檢測的優(yōu)勢及特性 12
1．4．2 對象級變化檢測方法的分類及優(yōu)缺點比較 13
1．4．3 對象級變化檢測面臨的挑戰(zhàn) 15
參考文獻(xiàn) 16
第 2章基于JSEG與歸一化互信息的高分辨率遙感影像配準(zhǔn) 28
2．1 問題分析 28
2．1．1 影像配準(zhǔn)的基本框架 28
2．1．2 影像配準(zhǔn)的分類 29
2．1．3 存在問題與研究思路 30
2．2 JSEG與NMI相結(jié)合的配準(zhǔn)方法 32
2．2．1 多尺度控制點提取 32
2．2．2 基于NMI的控制點匹配 34
2．2．3 基于Delaunay三角網(wǎng)的影像配準(zhǔn) 36
2．3 實驗與分析 36
2．3．1 數(shù)據(jù)集1實驗 37
2．3．2 數(shù)據(jù)集2實驗 40
2．3．3 數(shù)據(jù)集3實驗 43
參考文獻(xiàn) 46
第3章基于小波變換與改進(jìn)JSEG算法的高分辨率遙感影像多尺度分割 49
3．1 問題分析 49
3．2 JSEG算法及存在的關(guān)鍵問題 51
3．2．1 JSEG算法實現(xiàn) 51
3．2．2 JSEG在高分辨率遙感影像分割中的關(guān)鍵問題 52
3．3 WJSEG算法實現(xiàn)流程 53
3．3．1 量化與小波變換 53
3．3．2 多尺度分割 56
3．3．3 區(qū)域合并 57
3．4 實驗與分析 58
3．4．1 eCognition影像分割 58
3．4．2 數(shù)據(jù)集1實驗與目視分析 59
3．4．3 數(shù)據(jù)集2實驗與目視分析 61
3．4．4 定量分析 62
參考文獻(xiàn) 64
第4章對象置信度指引下的高分辨率遙感影像多尺度分割 68
4．1 問題分析 68
4．2 研究方法 69
4．2．1 構(gòu)建初始種子區(qū)域集合 70
4．2．2 對象置信度指引下的多尺度區(qū)域合并 72
4．3 實驗與分析 75
4．3．1 實驗數(shù)據(jù) 75
4．3．2 對比算法及參數(shù)設(shè)置 75
4．3．3 實驗結(jié)果及定性分析 76
4．3．4 定量精度評價 79
4．3．5 OC曲線變化分析 79
參考文獻(xiàn) 81
第5章基于頑健卡方變換的高分辨率遙感影像非監(jiān)督變化檢測 84
5．1 問題分析 84
5．2 研究算法 85
5．2．1 協(xié)方差矩陣和均值的頑健估計 85
5．2．2 閾值自動提取 87
5．3 實驗與分析 88
5．3．1 實驗1 88
5．3．2 實驗2 91
5．4 結(jié)論 94
參考文獻(xiàn) 94
第6章基于空間約束卡方變換和馬爾可夫隨機(jī)場的非監(jiān)督變化檢測 96
6．1 問題分析 96
6．2 SCCST變化檢測 98
6．2．1 SCCST的介紹 98
6．2．2 偽訓(xùn)練數(shù)據(jù)集決定參數(shù)α 99
6．2．3 基于MRF模型的檢測優(yōu)化 101
6．3 實驗與分析 102
6．3．1 南京數(shù)據(jù)集檢測結(jié)果 104
6．3．2 美國阿拉斯加數(shù)據(jù)集檢測結(jié)果 105
6．3．3 OSR MiPy數(shù)據(jù)集檢測結(jié)果 106
6．3．4 Mina數(shù)據(jù)集檢測結(jié)果 107
6．3．5 Bastrop數(shù)據(jù)集檢測結(jié)果 108
6．3．6 變化檢測法中置信度的作用 109
6．3．7 有關(guān)變化檢測中值的分析 110
參考文獻(xiàn) 111
第7章基于FCM和D-S證據(jù)理論的遙感影像變化檢測 115
7．1 問題分析 115
7．2 D-S證據(jù)理論與FCM 117
7．2．1 D-S理論 117
7．2．2 FCM 118
7．3 基于FCM算法和D-S理論的變化檢測 119
7．3．1 確定區(qū)域與不確定區(qū)域的劃分 120
7．3．2 基于FCM和D-S證據(jù)融合的質(zhì)量函數(shù)的構(gòu)建 122
7．3．3 基于沖突指數(shù)的參數(shù)優(yōu)化 122
7．3．4 實施步驟 123
7．4 實驗與分析 124
7．4．1 陸地探測衛(wèi)星（TM）影像的實驗 124
7．4．2 SPOT影像的實驗 127
參考文獻(xiàn) 130
第8章基于多尺度融合的對象級高分辨率遙感影像變化檢測 133
8．1 問題分析 133
8．2 研究方法 134
8．2．1 對象提取 134
8．2．2 對象特征提取及比較 135
8．2．3 多尺度融合 136
8．3 方法實現(xiàn)流程 138
8．4 實驗與分析 139
8．4．1 數(shù)據(jù)集1實驗 139
8．4．2 數(shù)據(jù)集2實驗 143
8．4．3 尺度依賴性及融合策略 145
8．4．4 不同融合策略變化強度差異 146
參考文獻(xiàn) 147
第9章基于SAR影像的水陸區(qū)域提取 150
9．1 引言 150
9．2 湖泊輪廓線提取 151
9．2．1 SAR影像預(yù)處理 151
9．2．2 主動輪廓模型算法描述 152
9．2．3 粗精結(jié)合的主動輪廓模型 156
9．3 城鎮(zhèn)區(qū)域提取 156
9．3．1 基本概念 157
9．3．2 基于DBSCAN算法城鎮(zhèn)區(qū)域提取 158
9．4 實驗結(jié)果與分析 159
9．4．1 實測數(shù)據(jù)的輪廓線提取 159
9．4．2 實測數(shù)據(jù)城鎮(zhèn)區(qū)域提取 161
參考文獻(xiàn) 162
第 10章高分辨率SAR影像洪水災(zāi)害變化檢測 165
10．1 問題分析 165
10．2 研究方法 167
10．2．1 基于輪廓波變換的噪聲抑制及標(biāo)記點提取 167
10．2．2 基于標(biāo)記點的分水嶺分割及區(qū)域合并 172
10．2．3 虛假目標(biāo)消除 172
10．3 實驗與分析 173
10．3．1 水體提取實驗 173
10．3．2 水體區(qū)域變化檢測實驗 178
參考文獻(xiàn) 181