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《空間信息準確性增強遙感變化檢測》對現有變化檢測方法存在的不確定性進行深入分析，針對不同空間分辨率的遙感影像，分別在像素級、對象級和特征級進行研究，通過增強空間信息的準確性，提出可靠性的光譜與空間信息結合的變化檢測方法，降低遙感數據本身與變化檢測方法的不確定性對變化檢測結果的影響，終提高變化檢測精度。研究成果分別在像素級、對象級和特征級為光譜與空間信息結合的變化檢測提供新的思路，在遙感變化檢測和遙感應用等方面具有重要理論意義與應用價值。
《空間信息準確性增強遙感變化檢測》主要讀者對象為地學領域的研究人員、相關領域的研究生，也可供從事測繪、遙感和地理信息系統的研究人員參考。
《空間信息準確性增強遙感變化檢測》主要讀者對象為地學領域的研究人員、相關領域的研究生，也可供從事測繪、遙感和地理信息系統的研究人員參考。
目次
章 緒論
1．1 研究背景
1．2 外研究進展
第2章 基于主動輪廓模型的遙感影像變化檢測
2．1 主動輪廓模型
2．2 EM算法與主動輪廓模型結合的變化檢測方法
2．3 基于主動輪廓模型的優勢融合變化檢測方法
2．4 利用主動輪廓模型檢測由地震引起的倒塌建筑物
第3章 基于馬爾可夫場的遙感影像變化檢測
3．1 模糊C均值聚類算法
3．2 馬爾可夫場模型
3．3 基于模糊C均值聚類算法和馬爾可夫場的變化檢測
3．4 基于對比敏感Potts模型的自適應馬爾可夫場變化檢測
第4章 面向對象的多尺度遙感影像變化檢測
4．1 統計區域融合分割方法
4．2 統計區域融合與主動輪廓模型結合的面向對象的變化檢測
4．3 基于對象尺度不確定性分析的變化檢測
第5章 融合多特征的遙感影像變化檢測
5．1 遙感影像多特征提取
5．2 遙感影像特征小波分解
5．3 融合光譜、邊緣和紋理的遙感影像變化檢測方法
5．4 實驗結果與分析
5．5 結論
第6章 結論與展望
6．1 研究結論
6．2 研究展望
參考文獻
1．1 研究背景
1．2 外研究進展
第2章 基于主動輪廓模型的遙感影像變化檢測
2．1 主動輪廓模型
2．2 EM算法與主動輪廓模型結合的變化檢測方法
2．3 基于主動輪廓模型的優勢融合變化檢測方法
2．4 利用主動輪廓模型檢測由地震引起的倒塌建筑物
第3章 基于馬爾可夫場的遙感影像變化檢測
3．1 模糊C均值聚類算法
3．2 馬爾可夫場模型
3．3 基于模糊C均值聚類算法和馬爾可夫場的變化檢測
3．4 基于對比敏感Potts模型的自適應馬爾可夫場變化檢測
第4章 面向對象的多尺度遙感影像變化檢測
4．1 統計區域融合分割方法
4．2 統計區域融合與主動輪廓模型結合的面向對象的變化檢測
4．3 基于對象尺度不確定性分析的變化檢測
第5章 融合多特征的遙感影像變化檢測
5．1 遙感影像多特征提取
5．2 遙感影像特征小波分解
5．3 融合光譜、邊緣和紋理的遙感影像變化檢測方法
5．4 實驗結果與分析
5．5 結論
第6章 結論與展望
6．1 研究結論
6．2 研究展望
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