高分辨率遥感图像多时相对齐与分类技术研究.pdf

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1、国内图书分类号：TP751.1学校代码：10213国际图书分类号：621.3密级：公开工学博士学位论文高分辨率遥感图像多时相对齐与分类技术研究博士研究生：高国明导师：谷延锋教授申请学位：工学博士学科：信息与通信工程所在单位：电子与信息工程学院答辩日期：2018年6月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:TP751.1U.D.C.:621.3DissertationfortheDoctoralDegreeinEngineeringRESEARCHONMULTITEMPORALALIGNMENTANDCLASSIFICATIONOFHIGHRES

2、OLUTIONREMOTESENSINGIMAGESCandidate：GaoGuomingSupervisor：Prof.GuYanfengAcademicDegreeAppliedfor：DoctorofEngineeringInformationandCommunicationSpeciality：EngineeringSchoolofElectronicsandAffiliation：InformationEngineeringDateofDefence:June2018Degree-Conferring-Institution:HarbinInstitu

3、teofTechnology摘要摘要多时相遥感图像分类主要是利用一幅有标签图像实现对采集于其他时相的无标签图像的分类(包括同源场景和异源场景图像)。多时相分类主要包含多时相图像对齐与对齐后数据分类两个方面。其中，多时相对齐是针对多时相遥感图像之间因成像环境不同造成的光谱漂移问题，通过变换统计分布方式，消除同类地物在不同时相上的分布差异，实现多时相遥感图像联合利用。多时相分类有效解决了要分类图像无标签下的图像解译问题，作为遥感图像分析的核心手段，广泛应用在人类生活相关的各个领域，包括国土、农业、林业、环保、防震减灾等。近些年，随着遥感技术的发展，遥感图像的空间分辨率

4、不断提高。对于高空间分辨率(以下简称高分)条件下的多时相遥感图像分类，除原本多时相图像间的光谱漂移问题外，还面临着其他诸多问题：因成像条件影响造成多时相数据缺失、高分下复杂统计分布与不同时相的多模问题加大了时相间的信息差异、对齐后数据分布复杂且遥感图像非线性依旧存在三方面。针对高分辨率多时相分类出现的问题，本文分别从高分下多时相缺失数据恢复、高分下多时相对齐以及对齐后数据的稀疏多核分类三个方面开展研究工作，主要做出了如下方面的研究成果：(1)针对因成像条件影响造成多时相数据缺失问题，利用时相-光谱的关联特性，研究了一种无参考图像的缺失数据多时相恢复方法。首先构建了

5、针对多时相遥感图像的时相-光谱角概念及其计算方法，实现时相-光谱信息协同利用。进一步设计了一种面向大面积缺失的快速相似点搜索与数据恢复算法，实现了面向云遮挡缺失数据的高精度恢复，有效解决了多时相分类时所面临的数据缺失问题。(2)针对高分多时遥感图像光谱波段少、统计分布复杂且光谱漂移严重问题，研究了基于拓扑结构标签优化的多时相流形对齐方法。首先，以一种具有显式投影的无监督对齐方法为基础；在此基础上，利用源时相的标签信息，构建一种结合相似权重的多数投票方法，统计拓扑结构中最大连接类，删除错误类连接，实现对齐框架中流形拓扑结构优化，提升对齐精度；最后，根据近邻相似特性，

6、提出了一种面向同源场景多时相数据的相似性度量方法，实现对同源场景多时相对齐的优化。(3)针对高分多模(多角度、多分辨率、多源等)遥感观测下多时相遥感图像面临的多维度变化(光谱漂移、空间维的形态多样性、光谱波段不一致、不同分辨率造成的富含信息不一致)，结合高分遥感场景地物自身具有的空-谱结构特性，从多维度协同对齐出发，研究了面向局部空-谱数据的多维度张量子空间对齐方法，实现对高分多时相多模数据的对齐。首先，以具有空-谱结构的张量Patch数据为基础，将不-I-哈尔滨工业大学工学博士学位论文同时相数据映射到相应的张量子空间中，通过在张量子空间上构建多维度映射关联矩阵，

7、实现多时相Patch数据的多维度对齐；其次，构建了面向张量数据本征维度估计的多通道极大似然估计算法，用于张量对齐时的最优参数估计，降低张量子空间对齐模型的计算复杂度。(4)针对高分多时相遥感图像分类时地物表达形式从像素向对象转变的问题，研究了面向对象的多时相对齐方法。首先，利用SLIC算法对多时相图像进行超像素分割；在此基础上，以超像素的中心点光谱为特征，利用拓扑结构标签优化流形对齐方法实现了面向对象的多时相对齐；进一步，针对同源场景多时相遥感图像，利用能够准保持不变地物分割一致的时-空超体素分割算法，提高同场景下面向对象对齐的精度。(5)针对对齐后数据分布复杂且

8、遥感图像非