基于馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)的遙感圖像變化檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)研究的開(kāi)題報(bào)告

基于馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)的遙感圖像變化檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)研究的開(kāi)題報(bào)告一、研究背景與研究意義隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展，遙感圖像變化檢測(cè)成為遙感圖像處理領(lǐng)域中一個(gè)重要的研究方向，具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值。遙感圖像變化檢測(cè)主要是通過(guò)比較兩幅或多幅遙感圖像之間的差異，識(shí)別出圖像中出現(xiàn)的新的物體、新的結(jié)構(gòu)和新的區(qū)域。目前，遙感圖像變化檢測(cè)主要分為兩類方法：基于像素的方法和基于目標(biāo)的方法。基于像素的方法主要是通過(guò)比較圖像中每個(gè)像素的差異來(lái)判斷是否發(fā)生了變化。這種方法的主要缺點(diǎn)是對(duì)遙感圖像的差異比較敏感，但是對(duì)于像水體這樣的大面積變化區(qū)域的檢測(cè)效果不佳?；谀繕?biāo)的方法則是先對(duì)圖像進(jìn)行分割，然后再比較分割后得到的各個(gè)目標(biāo)之間的差異。這種方法主要依賴于圖像分割的質(zhì)量，但在大面積變化區(qū)域檢測(cè)方面表現(xiàn)更好。本研究主要致力于基于馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)的遙感圖像變化檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)研究，旨在通過(guò)改進(jìn)和優(yōu)化算法來(lái)提高遙感圖像變化檢測(cè)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，以滿足實(shí)際應(yīng)用需求。二、研究?jī)?nèi)容和研究方法1.研究?jī)?nèi)容本研究的主要內(nèi)容包括以下幾個(gè)方面：(1)馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)及其在遙感圖像變化檢測(cè)中的應(yīng)用(2)馬爾可夫網(wǎng)格模型的構(gòu)建及其在遙感圖像變化檢測(cè)中的應(yīng)用(3)基于馬爾可夫網(wǎng)格模型的遙感圖像變化檢測(cè)算法研究(4)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與結(jié)果分析2.研究方法本研究的研究方法主要包括以下幾個(gè)步驟：(1)閱讀文獻(xiàn)，深入了解馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)及其在遙感圖像中的應(yīng)用，對(duì)各種算法進(jìn)行分析和比較，確定研究方向和關(guān)鍵問(wèn)題。(2)構(gòu)建馬爾可夫網(wǎng)格模型，考慮圖像像素之間的依賴性，確定每個(gè)像素的狀態(tài)空間和轉(zhuǎn)移概率矩陣。(3)基于構(gòu)建的馬爾可夫網(wǎng)格模型，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)遙感圖像變化檢測(cè)算法，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和優(yōu)化。(4)實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析和總結(jié)。三、研究進(jìn)度計(jì)劃本研究的進(jìn)度計(jì)劃分為以下幾個(gè)階段：第一階段（1個(gè)月）：對(duì)馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)及其在遙感圖像中的應(yīng)用進(jìn)行文獻(xiàn)調(diào)研和分析，確定研究重點(diǎn)和方向。第二階段（2個(gè)月）：構(gòu)建馬爾可夫網(wǎng)格模型，考慮圖像像素之間的依賴性，確定每個(gè)像素的狀態(tài)空間和轉(zhuǎn)移概率矩陣。第三階段（3個(gè)月）：基于構(gòu)建的馬爾可夫網(wǎng)格模型，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)遙感圖像變化檢測(cè)算法，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和優(yōu)化。第四階段（1個(gè)月）：實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析和總結(jié)，并撰寫研究報(bào)告。四、參考文獻(xiàn)[1]F.He,B.Huang,C.Ye,C.Sun.Changedetectioninremotesensingimagesbasedonafullyconvolutionalnetwork.RemoteSensing,2018,10(4):554.[2]K.JafariKojour,A.Safari,A.R.Amini,H.Ghassemian.ChangedetectionofSARimagesbasedonafeatureextractionalgorithmandtheMarkovrandomfieldmodel.ImageandVisionComputing,2013,31(3):255-266.[3]M.A.V.Borges,P.R.M.DeOliveira,J.J.DeV.Rodrigues.Markoviansegmentationappliedtochangedetectioninhigh-resolutionmultispectralimages.ISPRSJournalofPhotogrammetryandRemoteSensing,2005,60(1):29-32.[4]Y.Chen,X.Wang,J.Li,Z.Chen,S.Tang.AhierarchicalMarkovmodelforunsupervisedmultispectralimagesegmentationandchangedetection.ISPRSJournalofPhotogrammetryandRemoteSensing,2015,104:31-43.[5]Z.Li,J.Shen,Y.Wang,Q.Zhang,M.S.Brown.UnsupervisedchangedetectioninsatelliteimagesusingPCAandopt