本书对现有变化检测方法存在的不确定性进行深入分析，针对不同空间分辨率的遥感影像，分别在像素级、对象级和特征级进行研究，通过增强空间信息的准确性，提出可靠性的光谱与空间信息结合的变化检测方法，降低遥感数据本身与变化检测方法的不确定性对变化检测结果的影响，很终提高变化检测精度。研究成果分别在像素级、对象级和特征级为光谱与空间信息结合的变化检测提供新的思路，在遥感变化检测和遥感应用等方面具有重要理论意义与应用价值。本书主要读者对象为地学领域的研究人员、相关领域的研究生，也可供从事测绘、遥感和地理信息系统的研究人员参考。
第1章绪论
1.1研究背景
1.2国内外研究进展
第2章基于主动轮廓模型的遥感彩像变化检测
2.1主动轮廓模型
2.2EM算法与主动轮廓模型结合的变化检测方法
2.3基于主动轮廓模型的优势融合变化检测方法
2.4利用主动轮廓模型检测由地震引起的倒塌建筑物
第3章基于马尔可夫随机场的遥感影像变化检测
3.1模糊C均值聚类算法
3.2马尔可夫随机场模型
3.3基于模糊C均值聚类算法和马尔可夫随机场的变化检测
3.4基于对比敏感Potts模型的自适应马尔可夫随机场化检测
第4章面向对象的多尺度遥感影像变化检测
4.1统计区域融合分割方法
4.2统计区域融合与主动轮廓模型结合的面向对象的变化检测
4.3基于对象尺度不确定性分析的变化检测
第5章融合多特征的遥感彩像变化检测
5.1遥感影像多特征提取
5.2遥感影像特征小波分解
5.3融合光谱、边缘和纹理的遥感影像变化检测方法
5.4实验结果与分析
5.5结论
第6章结论与展望
6.1研究结论
6.2研究展望
参考文献
暂无
