多時(shí)相遙感影像處理與應(yīng)用

目錄
第1章 緒論 1
1.1 多時(shí)相遙感的機(jī)遇與挑戰(zhàn) 1
1.1.1 多源多時(shí)相遙感數(shù)據(jù)現(xiàn)狀與機(jī)遇 2
1.1.2 地表過程時(shí)間維信息需求與挑戰(zhàn) 4
1.2 多時(shí)相影像處理框架體系 6
1.2.1 框架體系 6
1.2.2 多時(shí)相遙感影像變化檢測 8
1.2.3 多時(shí)相遙感影像分類 11
1.2.4 時(shí)間序列遙感數(shù)據(jù)分析 12
1.3 多時(shí)相遙感影像分析的發(fā)展趨勢 14
參考文獻(xiàn) 16
第2章 多時(shí)相遙感影像預(yù)處理 21
2.1 多時(shí)相遙感影像預(yù)處理概述 21
2.2 多時(shí)相光學(xué)遙感影像預(yù)處理 22
2.2.1 多時(shí)相光學(xué)遙感影像幾何校正 22
2.2.2 多時(shí)相光學(xué)遙感影像輻射校正 24
2.2.3 多時(shí)相光學(xué)遙感影像配準(zhǔn) 25
2.3 多時(shí)相SAR影像預(yù)處理方法 28
2.3.1 多時(shí)相SAR影像配準(zhǔn) 28
2.3.2 多時(shí)相SAR輻射校正 28
2.4 多源遙感影像時(shí)空融合 29
2.4.1 時(shí)空融合概念 30
2.4.2 基于變換模型的時(shí)空融合 30
2.4.3 基于學(xué)習(xí)模型的時(shí)空融合 31
2.4.4 基于重建模型的時(shí)空融合 31
2.4.5 新型高分辨率時(shí)空融合算法介紹 32
2.4.6 時(shí)空融合實(shí)例 34
參考文獻(xiàn) 34
第3章 多時(shí)相遙感影像變化檢測 37
3.1 變化檢測基本概念與方法演進(jìn) 37
3.2 多特征融合的變化檢測 40
3.2.1 基本思路與方法 40
3.2.2 多特征提取與融合 41
3.2.3 試驗(yàn)與分析 44
3.3 多差異信息融合變化檢測 48
3.3.1 基本思路與方法 48
3.3.2 多差異影像生成與融合 49
3.3.3 試驗(yàn)與分析 53
3.4 多層次融合變化檢測 56
3.4.1 基本思路與方法 56
3.4.2 試驗(yàn)與分析 58
3.5 聯(lián)合多層次空間特征的變化檢測方法 61
3.5.1 多層次空間特征提取 62
3.5.2 多特征降維 65
3.5.3 訓(xùn)練樣本優(yōu)化 66
3.5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 67
3.6 顧及地表變化邏輯信息的三時(shí)相變化檢測方法 73
3.6.1 錯(cuò)誤檢測判定 74
3.6.2 樣本自動(dòng)提取 75
3.6.3 錯(cuò)誤檢測修正 77
3.6.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 78
3.7 深度學(xué)習(xí)與多時(shí)相變化檢測 82
3.7.1 監(jiān)督型深度學(xué)習(xí)變化檢測 82
3.7.2 半監(jiān)督型深度學(xué)習(xí)變化檢測 82
3.7.3 非監(jiān)督型深度學(xué)習(xí)變化檢測 83
3.7.4 自監(jiān)督型深度學(xué)習(xí)變化檢測 83
3.7.5 試驗(yàn)與分析 84
參考文獻(xiàn) 90
第4章 多時(shí)相遙感影像分類與應(yīng)用 96
4.1 多時(shí)相影像分類基本概念與方法 96
4.1.1 基本概念與方法演進(jìn) 96
4.1.2 多時(shí)相影像特征提取 97
4.1.3 多時(shí)相影像分類算法 98
4.1.4 多時(shí)相訓(xùn)練樣本選擇 99
4.2 多時(shí)相影像遷移學(xué)習(xí)與分類 99
4.2.1 遷移學(xué)習(xí)概述 100
4.2.2 多時(shí)相影像知識遷移 101
4.2.3 多時(shí)相影像樣本遷移 104
4.2.4 知識遷移與地表覆蓋更新試驗(yàn) 108
4.3 多時(shí)相影像農(nóng)作物分類 112
4.3.1 數(shù)據(jù)集 112
4.3.2 分類方法與實(shí)現(xiàn) 113
4.3.3 時(shí)間序列特征集構(gòu)建 113
4.3.4 分類體系構(gòu)建與分類器 115
4.3.5 試驗(yàn)與分析 116
4.4 多時(shí)相影像建筑物分類應(yīng)用 123
4.4.1 基于多時(shí)相影像的新增建設(shè)用地提取技術(shù) 123
4.4.2 研究區(qū)與數(shù)據(jù) 126
4.4.3 新增建設(shè)用地提取結(jié)果 127
4.4.4 討論與分析 130
參考文獻(xiàn) 132
第5章 時(shí)間序列光學(xué)遙感影像分析與應(yīng)用 135
5.1 雙向連續(xù)變化檢測與分類 135
5.1.1 連續(xù)變化檢測與分類方法 135
5.1.2 連續(xù)變化檢測的方向性 136
5.1.3 雙向連續(xù)變化檢測與分類模型構(gòu)建 137
5.1.4 應(yīng)用試驗(yàn) 141
5.2 基于時(shí)序遙感影像的水體演變分析 145
5.2.1 地表水體各要素的地物特征 145
5.2.2 地表水體覆蓋范圍識別方法 146
5.2.3 基于地理知識的地表水體分類 147
5.2.4 地表水體年度分類和精度評價(jià) 149
5.2.5 太湖流域地表水體時(shí)空變化分析 149
5.3 基于時(shí)序遙感影像的土地利用變化分析 154
5.3.1 城鄉(xiāng)要素的分類體系 154
5.3.2 基于SNIC 的城市地表對象分割 155
5.3.3 城鄉(xiāng)用地分類模型 156
5.3.4 城鄉(xiāng)用地年度分類和精度評價(jià) 158
5.3.5 太湖流域城鄉(xiāng)土地時(shí)空變化分析 159
5.4 基于時(shí)序遙感影像的城市擴(kuò)張與物候響應(yīng)分析 163
5.4.1 基于集成學(xué)習(xí)的連續(xù)變化檢測與分類方法 163
5.4.2 基于高時(shí)空分辨率時(shí)序植被指數(shù)的物候提取方法 166
5.4.3 顧及土地覆蓋變化的地表物候分析方法 167
5.4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 168
5.5 基于時(shí)序遙感影像的冰川變化分析 174
5.5.1 研究方法與技術(shù)路線 174
5.5.2 基于對象的圖像分析 174
5.5.3 基于多層次規(guī)則的分類 175
5.5.4 時(shí)間序列處理和變化分析 176
5.5.5 研究區(qū)與數(shù)據(jù) 177
5.5.6 結(jié)果與分析 179
5.6 基于時(shí)間序列遙感影像的地表水體分析 184
5.6.1 方法與技術(shù)路線 184
5.6.2 復(fù)雜場景水體時(shí)序提取指數(shù) 185
5.6.3 多源數(shù)據(jù)融合的水體提取規(guī)則 187
5.6.4 基于時(shí)序頻率的水體分類 187
5.6.5 研究區(qū)與數(shù)據(jù) 188
5.6.6 結(jié)果與分析 190
5.7 時(shí)序遙感影像深度學(xué)習(xí)分類與作物識別 195
5.7.1 深度學(xué)習(xí)時(shí)序分類算法 195
5.7.2 注意力機(jī)制融合的時(shí)間卷積網(wǎng)絡(luò) 196
5.7.3 注意力感知的動(dòng)態(tài)自聚合網(wǎng)絡(luò) 197
5.7.4 CA-TCN試驗(yàn)與分析 200
5.7.5 ADSN試驗(yàn)與分析 202
參考文獻(xiàn) 205
第6章 時(shí)間序列SAR 影像分析與應(yīng)用 212
6.1 時(shí)間序列InSAR技術(shù)與方法 212
6.1.1 PSInSARTM技術(shù) 212
6.1.2 SBAS-InSAR技術(shù) 213
6.1.3 StaMPS/MTI方法 214
6.1.4 DS-InSAR技術(shù) 215
6.2 融合PSI與PCA 的城市地表形變監(jiān)測分析 216
6.2.1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)源 217
6.2.2 研究方法 218
6.2.3 結(jié)果分析與討論 223
6.3 時(shí)間序列SAR影像水體月度制圖 227
6.3.1 方法與技術(shù)路線 227
6.3.2 地表水體SAR粗提取 228
6.3.3 基于Sentinel-1的水體變化范圍反演 229
6.3.4 基于連續(xù)變化檢測的水體雙向迭代制圖 230
6.3.5 研究區(qū)與數(shù)據(jù) 231
6.3.6 結(jié)果與分析 232
6.4 時(shí)間序列SAR洪災(zāi)動(dòng)態(tài)監(jiān)測與分析 238
6.4.1 方法與技術(shù)路線 238
6.4.2 汛期初水體精準(zhǔn)提取方法 239
6.4.3 基于頻率差異的時(shí)序異常檢測及汛情識別 240
6.4.4 結(jié)果與分析 242
參考文獻(xiàn) 248