论文摘要
滨海湿地是动态且脆弱的生态系统,遥感变化检测技术为滨海湿地动态变化监测提供了有效手段。本文针对滨海湿地场景特点,按照"先变化提取后变化类型识别"的思路,针对像元级变化检测对配准误差敏感、椒盐现象严重,而对象级变化检测过程繁琐等问题,提出了显著图引导的结合像元级与对象级变化检测方法。针对湿地变化识别中高维特征"维数灾难"问题,引入跳跃度对特征进行分层,提出了特征分层选择和样本迁移学习的变化识别方法。选用江苏盐城滨海湿地资源三号影像、高分三号影像和TerraSAR-X影像进行实验研究,研究发现像元级与对象级融合方法提高了湿地变化检测精度,特征分层选择为特征集优化提供了定量依据,跨时相的样本迁移学习方法提高了湿地变化识别的自动化水平。
论文目录
文章来源
类型: 国内会议
作者: 吴瑞娟,何秀凤,王静
关键词: 变化检测,变化识别,特征分层选择,迁移学习,滨海湿地
来源: 第六届高分辨率对地观测学术年会 2019-09-20
年度: 2019
分类: 基础科学
专业: 自然地理学和测绘学,自然地理学和测绘学
单位: 内江师范学院地理与资源科学学院,河海大学地球科学与工程学院,武汉大学资源与环境科学学院
分类号: P237;P225.1
页码: 27-47
总页数: 21
文件大小: 790k
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