| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 | 第10-15页 |
| 1.2.1 遥感图像配准技术研究现状分析 | 第10-12页 |
| 1.2.2 遥感图像变化检测研究现状分析 | 第12-14页 |
| 1.2.3 多时相遥感图像变化趋势研究现状分析及综述简析 | 第14-15页 |
| 1.3 论文主要研究内容及结构安排 | 第15-18页 |
| 第2章 基于特征的多时相遥感图像配准方法 | 第18-30页 |
| 2.1 基于特征的遥感图像配准基本原理 | 第18-19页 |
| 2.2 基于改进SIFT算法的同源遥感图像配准 | 第19-21页 |
| 2.3 基于定向相位一致性算法的多源遥感图像配准 | 第21-25页 |
| 2.4 实验结果及分析 | 第25-29页 |
| 2.4.1 改进SIFT算法配准结果 | 第26-28页 |
| 2.4.2 定向相位一致性算法配准结果 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 不同分辨率遥感图像的变化检测方法 | 第30-56页 |
| 3.1 遥感图像变化检测基本原理 | 第30-32页 |
| 3.2 中低分辨率遥感图像变化检测 | 第32-36页 |
| 3.2.1 直方图阈值化 | 第32-33页 |
| 3.2.2 分块PCA变换与聚类 | 第33-34页 |
| 3.2.3 脉冲耦合神经网络 | 第34-35页 |
| 3.2.4 ITTI显著特征融合 | 第35-36页 |
| 3.3 高分辨率遥感图像变化检测 | 第36-45页 |
| 3.3.1 基于多尺度分割和融合的高分辨率遥感图像变化检测 | 第37-38页 |
| 3.3.2 基于协同显著模型的高分辨率遥感图像变化检测 | 第38-43页 |
| 3.3.3 基于色彩空间平滑模型的高分辨率遥感图像变化检测 | 第43-45页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第45-55页 |
| 3.4.1 中低分辨率遥感图像变化检测实验结果 | 第47-50页 |
| 3.4.2 高分辨率遥感图像变化检测实验结果 | 第50-55页 |
| 3.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第4章 基于分类和空-时预测模型的多时相遥感图像趋势分析 | 第56-67页 |
| 4.1 多时相遥感图像变化属性分析 | 第56-58页 |
| 4.2 基于空-时联合预测模型的遥感图像自然地物趋势预测分析 | 第58-60页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第60-66页 |
| 4.3.1 多时相遥感图像变化属性分析实验结果 | 第60-63页 |
| 4.3.2 多时相遥感图像自然地物趋势预测分析实验结果 | 第63-66页 |
| 4.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 结论 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
