 |
-- 會員 / 註冊 --
|
 |
|
|
|
高分辨率遙感影像變化檢測 ( 簡體 字) |
| 作者：王超，石愛業，陳嘉琪 | 類別：1. -> 教材 -> 數位影像處理 |
| 譯者： |
| 出版社：人民郵電出版社 |  3dWoo書號： 50120
詢問書籍請說出此書號！【有庫存】
NT售價： 430 元 |
| 出版日：11/1/2018 |
| 頁數：182 |
| 光碟數：0 |
|
站長推薦：   |
| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 簡體 版 ) |
| |
加入購物車  │加到我的最愛
(請先登入會員) |
| ISBN：9787115486660 |
| 作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 序 |
| (簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證) |
| 作者序： |
| 譯者序： |
| 前言： |
內容簡介：高分辨率遙感影像變化檢測已成為遙感與GIS領域的研究熱點，目前已廣泛應用于自然災害監測與評估、土地資源規劃等各個領域。它涉及幾何校正、影像分割、目標提取、變化信息提取等諸多相關技術，具有重要的理論研究意義和實用價值。本書系統地介紹了高分辨率遙感影像變化檢測及相關技術的有關概念、原理、方法和新進展，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、相關技術及分類。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、分割、目標識別、變化檢測等相關技術的基本原理、方法及應用。
本書內容新穎、理論聯系實際，可作為遙感技術與應用、地球信息科學、計算機應用技術、土地資源管理等相關專業的研究生和高年級本科生、科研人員、工程技術人員的參考書。 |
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技術 2
1.2.1 多時相遙感影像數據選擇 2
1.2.2 影像預處理 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外研究現狀 5
1.3.1 監督與非監督變化檢測 5
1.3.2 數據源不同的變化檢測 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勢及特性 12
1.4.2 對象級變化檢測方法的分類及優缺點比較 13
1.4.3 對象級變化檢測面臨的挑戰 15
參考文獻 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 28
2.1 問題分析 28
2.1.1 影像配準的基本框架 28
2.1.2 影像配準的分類 29
2.1.3 存在問題與研究思路 30
2.2 JSEG與NMI相結合的配準方法 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三角網的影像配準 36
2.3 實驗與分析 36
2.3.1 數據集1實驗 37
2.3.2 數據集2實驗 40
2.3.3 數據集3實驗 43
參考文獻 46
第3章 基于小波變換與改進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算法及存在的關鍵問題 51
3.2.1 JSEG算法實現 51
3.2.2 JSEG在高分辨率遙感影像分割中的關鍵問題 52
3.3 WJSEG算法實現流程 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 數據集1實驗與目視分析 59
3.4.3 數據集2實驗與目視分析 61
3.4.4 定量分析 62
參考文獻 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 構建初始種子區域集合 70
4.2.2 對象置信度指引下的多尺度區域合并 72
4.3 實驗與分析 75
4.3.1 實驗數據 75
4.3.2 對比算法及參數設置 75
4.3.3 實驗結果及定性分析 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 81
第5章 基于頑健卡方變換的高分辨率遙感影像非監督變化檢測 84
5.1 問題分析 84
5.2 研究算法 85
5.2.1 協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 結論 94
參考文獻 94
第6章 基于空間約束卡方變換和馬爾可夫隨機場的非監督變化檢測 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 偽訓練數據集決定參數α 99
6.2.3 基于MRF模型的檢測優化 101
6.3 實驗與分析 102
6.3.1 南京數據集檢測結果 104
6.3.2 美國阿拉斯加數據集檢測結果 105
6.3.3 OSR MiPy數據集檢測結果 106
6.3.4 Mina數據集檢測結果 107
6.3.5 Bastrop數據集檢測結果 108
6.3.6 變化檢測法中置信度的作用 109
6.3.7 有關變化檢測中 值的分析 110
參考文獻 111
第7章 基于FCM和D-S證據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 確定區域與不確定區域的劃分 120
7.3.2 基于FCM和D-S證據融合的質量函數的構建 122
7.3.3 基于沖突指數的參數優化 122
7.3.4 實施步驟 123
7.4 實驗與分析 124
7.4.1 陸地探測衛星（TM）影像的實驗 124
7.4.2 SPOT影像的實驗 127
參考文獻 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 方法實現流程 138
8.4 實驗與分析 139
8.4.1 數據集1實驗 139
8.4.2 數據集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 147
第9章 基于SAR影像的水陸區域提取 150
9.1 引言 150
9.2 湖泊輪廓線提取 151
9.2.1 SAR影像預處理 151
9.2.2 主動輪廓模型算法描述 152
9.2.3 粗精結合的主動輪廓模型 156
9.3 城鎮區域提取 156
9.3.1 基本概念 157
9.3.2 基于DBSCAN算法城鎮區域提取 158
9.4 實驗結果與分析 159
9.4.1 實測數據的輪廓線提取 159
9.4.2 實測數據城鎮區域提取 161
參考文獻 162
第 10章 高分辨率SAR影像洪水災害變化檢測 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記點提取 167
10.2.2 基于標記點的分水嶺分割及區域合并 172
10.2.3 虛假目標消除 172
10.3 實驗與分析 173
10.3.1 水體提取實驗 173
10.3.2 水體區域變化檢測實驗 178
參考文獻 181 |
| 序： |
|
