| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第12-24页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-14页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第14页 |
| 1.2 变化检测方法 | 第14-18页 |
| 1.2.1 遥感数据变化检测的特殊性 | 第15页 |
| 1.2.2 变化检测的基本流程 | 第15-18页 |
| 1.3 变化检测技术的国内外研究现状 | 第18-21页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第19-20页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第20-21页 |
| 1.4 结构路线图 | 第21-22页 |
| 1.5 本章小结 | 第22-24页 |
| 2 研究区域与软件平台概述 | 第24-32页 |
| 2.1 地理位置 | 第24页 |
| 2.2 自然环境状况 | 第24-26页 |
| 2.3 人文社会状况 | 第26页 |
| 2.4 程序运行平台 | 第26-31页 |
| 2.4.1 GoogleEarthEngine | 第26-29页 |
| 2.4.2 Docker交互式软件 | 第29-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 3 迭代加权多元变化检测算法 | 第32-44页 |
| 3.1 IR-MAD检测算法的发展 | 第32-33页 |
| 3.2 IR-MAD算法的数学原理与模型 | 第33-37页 |
| 3.2.1 算法思路 | 第33页 |
| 3.2.2 典型相关分析 | 第33-35页 |
| 3.2.3 参数值的求解过程 | 第35-37页 |
| 3.2.4 迭代加权的多元变化检测(IR-MAD) | 第37页 |
| 3.3 IR-MAD算法多元遥感影像中的应用 | 第37-39页 |
| 3.3.1 多元检测变化 | 第37-38页 |
| 3.3.2 MAD变换方法 | 第38-39页 |
| 3.4 MAD与IR-MAD检测算法对比分析 | 第39-42页 |
| 3.4.1 MAD算法检测变化 | 第40-41页 |
| 3.4.2 IR-MAD算法检测变化 | 第41页 |
| 3.4.3 结果分析与精度评定 | 第41-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-44页 |
| 4 南昌市城市变化检测与分析 | 第44-62页 |
| 4.1 云平台影像数据与预处理 | 第44-49页 |
| 4.1.1 遥感影像数据 | 第44-46页 |
| 4.1.2 平台云覆盖检测与影像配准 | 第46-49页 |
| 4.2 GoogleEarthEngine平台下算法实现与结果输出 | 第49-52页 |
| 4.2.1 IR-MAD在云平台下的流程图 | 第49-50页 |
| 4.2.2 典型相关变量变化图 | 第50-52页 |
| 4.3 四个时间段的典型变化影像 | 第52-61页 |
| 4.3.1 影像的裁剪 | 第52-54页 |
| 4.3.2 影像的分割 | 第54-57页 |
| 4.3.3 制作检测变化专题图 | 第57-59页 |
| 4.3.4 精度分析 | 第59-61页 |
| 4.4 本章小节 | 第61-62页 |
| 5 城市变化结果分析 | 第62-66页 |
| 5.1 自然环境因素 | 第62-64页 |
| 5.2 社会经济因素 | 第64-65页 |
| 5.3 本章小结 | 第65-66页 |
| 6 总结与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 研究结论 | 第66页 |
| 6.2 研究不足与展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |