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《上海交通大学》 2012年
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基于主题模型的高分辨率遥感影像变化检测

程晶  
【摘要】:随着科学技术的日益发展以及国计民生水平的不断提高,卫星遥感技术逐渐在各个方面发挥着不可替代的重要作用,而作为遥感技术的主要研究方向之一的遥感变化检测技术更是有着广泛而出色的应用,大到军事战争、灾难预警和救援,小到城市建设规划、农作物生长监控等,都可以看到它的身影。目前的遥感技术,正不断向着三高、三多的趋势发展,即高空间分辨率、高时间分辨率、高光谱分辨率以及多平台、多角度、多传感器,这也使得遥感影像数据量巨大,目标众多、地物信息繁杂的特点越来越明显,给传统的遥感变化检测方法带来了极大的挑战,迫切需要新的更加完善的变化检测方法的提出。 主题模型是一种最早起源于自然语言文本处理领域的概率生成模型,是在词包模型基础上的扩展,其主旨是通过对单词在文档层面的共现信息进行分析,抽象出文档中语义相关的隐藏主题信息。主题模型在数据降维,模糊搜索、目标分类等方面都有着广泛的应用。随着视觉单词概念的提出与研究的深入,主题模型也开始逐渐应用于数字图像处理领域并有着很好的效果。 本文提出一种基于主题模型的面向高分辨率遥感影像的变化检测方法,以前后两期遥感影像的像素点对为基本单位,提取相关度、均值、标准差、斜率、截距等低层次特征,并根据这些特征形成视觉单词特征,再通过经典的主题模型——潜在狄利克雷分配模型发掘出其隐含的变化与不变的主题信息,以达到遥感影像变化检测的目的,实验表明该方法能够有效地进行高分辨率遥感影像的变化检测。
【学位授予单位】:上海交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TP751

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【参考文献】
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中国硕士学位论文全文数据库 前2条
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【共引文献】
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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【二级参考文献】
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