圍填海遙感影像邊緣檢測與遷移分類研究.pdf

1、圍填海帶來的環(huán)境影響不斷累積，負(fù)面效應(yīng)日益凸顯，利用科學(xué)有效的技術(shù)手段對其進(jìn)行監(jiān)測是圍填海規(guī)劃與監(jiān)管的重要基礎(chǔ)。遙感技術(shù)以其快速、準(zhǔn)確的大范圍觀測能力成為圍填海監(jiān)測的有力手段，但是由于遙感影像存在嚴(yán)重的光譜混疊、光譜漂移等現(xiàn)象，導(dǎo)致目前遙感影像解譯的自動化程度不高，制約著遙感影像在圍填海動態(tài)監(jiān)測中的應(yīng)用。因此，迫切需要對遙感影像的自動信息提取技術(shù)進(jìn)行探索，這對提高圍填海動態(tài)監(jiān)測的準(zhǔn)確度與時效性具有重大意義。
　　本文立足于圍填海動

2、態(tài)監(jiān)測需求，從遙感影像數(shù)據(jù)特點出發(fā)，主要對圍填海遙感影像的信息提取技術(shù)進(jìn)行了邊緣檢測及遷移分類兩方面研究。首先，針對遙感影像光譜混疊現(xiàn)象造成地物圖斑破碎化的問題，本文指出可以利用邊緣特征對光譜信息進(jìn)行補充。由于遙感影像包含復(fù)雜的地表信息，邊緣檢測易受虛假邊緣影響，為此本文提出一種基于元胞極限學(xué)習(xí)機的遙感影像邊緣檢測算法，將極限學(xué)習(xí)機嵌入到元胞自動機空間模型中，快速挖掘光譜與邊緣間的最優(yōu)局部轉(zhuǎn)換規(guī)則，從而降低邊緣虛警率。其次，針對多時相遙

3、感影像光譜漂移問題，提出基于極限學(xué)習(xí)機的遷移學(xué)習(xí)遙感影像分類算法，利用多領(lǐng)域樣本加權(quán)策略，以域參數(shù)正則化形式提高模型對高分辨率影像的域適應(yīng)能力。在此基礎(chǔ)上，提出基于改進(jìn)貝葉斯ARTMAP的遷移學(xué)習(xí)算法，利用可塑性網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)建模能力，擺脫大場景遙感影像同物異譜現(xiàn)象對遷移學(xué)習(xí)的制約，以網(wǎng)絡(luò)參數(shù)期望最大化形式建立遙感樣本的重復(fù)利用策略。在遙感影像實驗中，本文所提方法能有效增強圍填海地物邊緣信息的提取能力，改善有限目標(biāo)樣本下影像分類精度，提高圍