面向影像对象的高分辨率遥感多特征变化检测

　　本书针对高分遥感影像变化检测中多特征分析利用和多变化类型识别相关科学问题，以面向对象影像分析为指导，综合应用多尺度影像分割、一致性差异分析、遗传粒子群多特征优化选择、自适应权重变化矢量分析等关键技术，依据高分遥感“对象生成—多特征选择—变化检测”的研究技术路线，重点探索了一种基于面向对象的高分遥感影像多特征变化检测理论方法和流程。主要内容包括：影像分割参数的优选与一致性差异评价；影像对象多特征选择优化算法的改进与验证；自适应变化矢量多特征变化检测方法与模式。

　　陈强，博士，讲师，硕士生导师，北京建筑大学。浩，北京师范大学，教授。杜明义，北京建筑大学，教授。

目 录
章 绪 论\t1
1．1 研究背景\t1
1．2 国内外研究进展\t5
1．3 研究内容\t14
第2章 研究区域与研究数据\t17
2．1 研究区域概况\t17
2．2 研究数据\t17
2．3 数据预处理\t20
第3章 影像对象生成及分割参数优选\t23
3．1 多尺度影像分割理论\t24
3．2 分割参数优选\t25
3．3 分割参数优选评价\t28
3．4 实验与结果分析\t31
3．5 讨 论\t47
3．6 本章小结\t50
第4章 影像对象多特征选择\t52
4．1 特征选择相关的理论基础\t53
4．2 基于GPSO的特征优化选择\t54
4．3 实验与结果分析\t59
4．4 讨 论\t67
4．5 本章小结\t71
第5章 影像对象多特征变化检测\t73
5．1 标准变化矢量分析\t75
5．2 基于SAW?CVA的多特征变化检测理论框架\t76
5．3 基于SAW?CVA影像对象多特征变化检测\t81
5．4 实验与结果分析\t84
5．5 总结与讨论\t94
5．6 本章小结\t99
第6章 结论与展望\t101
6．1 研究结论\t101
6．2 创新点\t103
6．3 研究展望\t103
缩略词\t105
参考文献\t107