城市遥感信息提取的多源数据融合理论及应用

【摘要】：正 本研究发展多源遥感数据融合的理论与方法,着重实现城市地区地表变化的自动检测、城市地物的监督分类和城区主干道路的自动提取。其中包括: (1)提出双阈值的期望极大化(Expectation Maximum,EM)与马尔科夫随机场(Markov RandomField,MRF)算法,实现城市地表多时相SAR图像的差值图像自动检测。用EM算法将差值图像分成:散射增强区、散射减弱区和散射不变区,获取两个阈值。将EM的结果作为初始值,利用MRF的迭代条件模式(Iterated Conditional Modes,ICM)算法迭代计算,得到关于城市地表的空间相关结构变化的分类结果。作为实例,对上海地区1996和2002年的ERS-2 SAR观测图像进行了EM-MRF自动检测与分析研究,该地区实际的变化证实了这种方法的有效性。