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基于贝叶斯最小错误率阈值的遥感影像变化检测开题报告

 2022-01-25 11:01  

全文总字数:3504字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

自人造飞行器兴起后,伴随着计算机技术的进步,遥感作为一种新兴的探测技术逐渐建立起来。遥感是利用安装在人造卫星、飞机、无人机等飞行器上的传感器感测地物目标辐射的电磁波,并将电磁波记录下来。通过遥感技术最终获得数字化的遥感影像图,广泛应用于军事、交通、林农业、城市建设、灾害救治等领域。

遥感变化检测是目前遥感研究领域的热点题材之一,利用多时相获取的覆盖同一地表区域的遥感影像及相关辅助数据信息来分析地表变化情况,在灾害评估、土地利用和覆盖监测、环境监测、国土规划、城市变迁等研究领域发挥着极大的作用,具有很强的现实性。遥感影像变化检测技术利用计算机对图像进行处理,识别并分析不同时段的地表现象变化,确定一定时间间隔内地表的变化情况,且提供地物的空间分布及其变化的定性和定量信息。由于地表信息的复杂性、遥感影像的分辨率、遥感信息的不确定性等问题,对遥感变化检测方法提出了很高的要求。

基于差分图像进行变化检测,是由于图像中与变化相关联的像素值与未变化相关的像素值有显著的差异。假设差分影像中像素的灰度值彼此独立,应用最小误差的贝叶斯规则,自动选择出在变化检测过程中使总体错误概率最小的决策阈值,根据阈值对差分影像进行像素级检测分析,最终定性定量得出遥感影像的变化情况。

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2. 研究的基本内容

多时相遥感影像检测分析进行非监督检测,需要获取影像数据信息,对影像进行预处理,然后建立差分影像,对差分影像数据数据进行分析。

利用贝叶斯定律,通过em算法,迭代计算出像素检测阈值,利用阈值检测出与变化相关的像素数据。本论文分为章,每章内容如下:

第一章 引言,主要阐述本论文的研究目的和意义,并介绍遥感影像处理的国内外研究现状,及基于贝叶斯最小错误率阈值计算方法的综述。

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3. 实施方案、进度安排及预期效果

实施方案:通过阅读相关文献,了解变化检测的原理和实行方法,学习基于贝叶斯理论、em算法的变化检测过程,掌握运用matlab读取影像信息、建立差分影像,计算检测阈值,进行多时相影像变化检测。

进度安排:启动阶段(2018年11月15日前):确定论文选题;

开题阶段(2018年12月10日前):完善课题方案,完成外文翻译;

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4. 参考文献

[1] 周启明.多时相遥感影像变化检测综述[a].地理信息世界,2011:1672 -1586.

[2] 张鑫龙,陈秀万,李飞,杨婷.高分辨率遥感影像的深度学习变化检测方法[j].测绘学报,2017,46(8):999-1008.

[3] 佟国峰,李勇,丁伟利,岳晓阳.遥感影像变化检测算法综述[a].中国图象图形学报,2015:1006-8961.

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