基於證據理論的遙感圖像變化檢測理論與方法研究

《基於證據理論的遙感圖像變化檢測理論與方法研究》是依託西安交通大學，由楊藝擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：基於證據理論的遙感圖像變化檢測理論與方法研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：楊藝
• 依託單位：西安交通大學

中文摘要

遙感圖像變化檢測技術是基於同一地域不同時相的遙感圖像信息，獲取所關注對象的變化信息並評估其時空分布規律的技術。遙感圖像變化檢測具有重要的理論研究意義和重大的套用價值。遙感圖像變化檢測從數據獲取開始，一直伴隨著不確定性，這也制約著遙感圖像變化檢測的進一步發展。因此提升遙感圖像變化檢測質量，首先要對不確定信息進行有效建模與處理。作為一種不確定信息融合技術，證據理論具有強大的不確定信息表示與融合能力，但直接套用於遙感領域中存在一定的困難。本項目基於證據理論對遙感圖像變化檢測各個環節中的多源不確定信息分別進行建模與處理，包括圖像配準、特徵提取、地物分類、變化判定及性質鑑別等，並結合各環節的實際對證據理論的不足進行改進。針對上述研究問題取得的進展和突破，能從理論和套用層面完善與豐富遙感圖像變化檢測理論與方法，對提升遙感信息解譯能力以及拓展證據理論這一不確定信息融合技術的套用範圍具有重大作用和意義。

結題摘要

參照原有研究目標與計畫，項目完成情況概述如下： （1）理論研究方面 在本項目的基礎理論——證據理論層面，設計了基於不確定度最佳化的證據函式客觀生成方法。基於信度函式區間定義了嚴格滿足公理的新證據距離，具有良好特性。研究中綜合利用焦元大小及mass賦值，基於多準則排序融合實現證據函式的簡化。基於焦元相似度定義了焦元冗餘度，並據此提出了批量模式以及疊代模式的近似方法，均能有效降低運算複雜度並減少信息損失。基於證據距離定義了不一致度，實現序貫組合。基於證據距離定義了證據方差，描述組合的波動性，進而實現動態序貫組合。基於隨機集框架提出了證據融合新方法，設計了自適應批量組合方法，能有效應對衝突。提出了基於雙準則的機率轉換綜合評估方法。設計了融合規則敏感性評價指標。在證據理論框架內設計了特性優異的不確定性新度量。針對證據理論中存在的諸多誤用與混淆進行了釐清，完成了綜述長文。 在面向遙感圖像處理的模式分類方面，基於證據理論設計實現了多分類支持向量機。利用證據理論設計了基於角度信息的新型鄰域分類器。設計了基於證據理論的特徵空間評價方法。構建了多分類器系統差異性度量，並據此實現了多分類器系統的動態生成方法，實現了有效互補融合。發現了傳統差異性度量的淹沒問題，提出了多種改進方法，包括利用混淆矩陣、幾何關係等實現了新差異性度量的構造。新度量具有良好的特性。 在基於證據理論的遙感圖像處理與變化檢測方面，基於證據理論與多屬性決策實現了遙感圖像的高精度配準。設計了鄰域證據場及證據馬爾科夫隨機場，實現遙感圖像的有效分割。針對遙感圖像變化檢測中的不確定性，基於證據理論提出了綜合利用灰度、邊緣、梯度等信息的變化檢測方法，有效提升檢測的準確性。 項目研究結果的科學意義體現在面向遙感圖像變化檢測的套用需求，從理論層面完善了證據理論，進而豐富和發展了這一重要的信息融合理論與方法。 （2）工程套用方面 開發了嵌入式的不確定推理與分類融合仿真平台，可以實現對本項目相關理論與方法的仿真驗證及評估。基於本項目研究成果，已經有橫向課題合作意向1項，有望為實際工程技術問題的解決形成支撐。 在項目資助下，項目組共發表論文34篇，國際期刊7篇，國內期刊6篇，7篇SCI，11篇EI檢索。國際會議9篇，國內會議12篇，13篇EI檢索，培養碩士生4人（1人在讀，3人畢業）。總體來說，本項目按計畫完成了預定目標，部分內容超額完成。