| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-9页 |
| Extended Abstract | 第10-26页 |
| 变量注释表 | 第26-28页 |
| 1 绪论 | 第28-39页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第28-29页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第29-36页 |
| 1.3 存在的问题 | 第36-37页 |
| 1.4 研究内容与章节安排 | 第37-39页 |
| 2 配准误差对变化检测结果的影响 | 第39-53页 |
| 2.1 研究方法 | 第39-41页 |
| 2.2 实验结果与分析 | 第41-51页 |
| 2.3 本章小结 | 第51-53页 |
| 3 基于主动轮廓模型的遥感影像变化检测 | 第53-82页 |
| 3.1 主动轮廓模型 | 第53-56页 |
| 3.2 EM算法与主动轮廓模型结合的变化检测方法 | 第56-65页 |
| 3.3 基于主动轮廓模型的优势融合变化检测方法 | 第65-74页 |
| 3.4 利用主动轮廓模型检测由地震引起的倒塌建筑物 | 第74-80页 |
| 3.5 本章小结 | 第80-82页 |
| 4 基于马尔可夫随机场的遥感影像变化检测 | 第82-98页 |
| 4.1 模糊C均值聚类算法 | 第82-83页 |
| 4.2 马尔可夫随机场模型 | 第83-85页 |
| 4.3 基于模糊C均值聚类算法和马尔可夫随机场的变化检测 | 第85-90页 |
| 4.4 基于对比敏感Potts模型的自适应马尔可夫随机场变化检测 | 第90-96页 |
| 4.5 本章小结 | 第96-98页 |
| 5 面向对象的多尺度遥感影像变化检测 | 第98-129页 |
| 5.1 SRM分割方法 | 第98-99页 |
| 5.2 SRM与主动轮廓模型结合的面向对象的变化检测 | 第99-109页 |
| 5.3 基于对象尺度不确定性分析的变化检测 | 第109-127页 |
| 5.4 本章小结 | 第127-129页 |
| 6 融合多特征的遥感影像变化检测 | 第129-159页 |
| 6.1 遥感影像多特征提取 | 第129-137页 |
| 6.2 遥感影像特征小波分解 | 第137-140页 |
| 6.3 融合光谱、边缘和纹理的遥感影像变化检测方法 | 第140-143页 |
| 6.4 实验结果与分析 | 第143-157页 |
| 6.5 本章小结 | 第157-159页 |
| 7 结论与展望 | 第159-162页 |
| 7.1 研究结论 | 第159-160页 |
| 7.2 论文创新点 | 第160-161页 |
| 7.3 研究展望 | 第161-162页 |
| 参考文献 | 第162-175页 |
| 作者简历 | 第175-178页 |
| 学位论文数据集 | 第178页 |
