高分辨率图像变化检测及其在应急灾害评估中的应用研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 课题背景及来源 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究目的及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 | 第11-16页 |
| 1.2.1 高分辨率图像感兴趣区域定位 | 第12-13页 |
| 1.2.2 高分辨率图像特征提取与多尺度分割 | 第13-15页 |
| 1.2.3 遥感图像变化检测及灾情评估 | 第15-16页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第16-18页 |
| 1.4 论文结构 | 第18-19页 |
| 第2章 基于Gabor滤波的图像居民区定位 | 第19-36页 |
| 2.1 高分辨率遥感卫星图像特性分析 | 第19-20页 |
| 2.2 遥感图像预处理方法 | 第20-22页 |
| 2.3 快速居民区定位方法 | 第22-29页 |
| 2.3.1 Gabor滤波器 | 第22-27页 |
| 2.3.2 快速居民区定位算法原理及实现 | 第27-29页 |
| 2.4 快速居民区定位实验及分析 | 第29-35页 |
| 2.4.1 Gabor滤波器参数选择 | 第29-32页 |
| 2.4.2 快速居民区定位方法分析 | 第32-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 高分辨率图像的多尺度分割 | 第36-52页 |
| 3.1 基于区域生长的多尺度分割方法 | 第36-40页 |
| 3.1.1 种子点选择 | 第36页 |
| 3.1.2 异质性计算 | 第36-37页 |
| 3.1.3 局部最佳相互适配 | 第37-38页 |
| 3.1.4 分割算法实现 | 第38-40页 |
| 3.2 统计区域合并多尺度分割方法 | 第40-42页 |
| 3.2.1 合并准则 | 第40-41页 |
| 3.2.2 合并顺序 | 第41页 |
| 3.2.3 合并算法实现 | 第41-42页 |
| 3.3 基于异质性的统计区域合并方法 | 第42-43页 |
| 3.4 多尺度分割实验及分析 | 第43-51页 |
| 3.4.1 三种多尺度分割方法的比较 | 第43-50页 |
| 3.4.2 与单一尺度分割结果的比较 | 第50-51页 |
| 3.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第4章 面向对象变化检测及震害损失评估 | 第52-68页 |
| 4.1 传统变化检测方法 | 第52-54页 |
| 4.1.1 直接比较法 | 第52-53页 |
| 4.1.2 分类后比较法 | 第53页 |
| 4.1.3 多光谱变换法 | 第53-54页 |
| 4.1.4 光谱变化向量分析法 | 第54页 |
| 4.2 面向对象变化检测 | 第54-59页 |
| 4.2.1 基于特征组合的面向对象变化检测 | 第54-55页 |
| 4.2.2 面向对象特征提取 | 第55-59页 |
| 4.3 震害损失评估 | 第59页 |
| 4.4 变化检测与损失评估实验及分析 | 第59-65页 |
| 4.4.1 面向对象变化检测与传统方法比较 | 第59-64页 |
| 4.4.2 震害损失评估结果 | 第64-65页 |
| 4.5 系统集成及实现 | 第65-67页 |
| 4.5.1 灾情检测与评估系统 | 第65-66页 |
| 4.5.2 多源遥感资源综合应用及管理系统 | 第66-67页 |
| 4.6 本章小结 | 第67-68页 |
| 结论 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
