SAR与光学影像融合的变化信息提取

SAR是一种高分辨率微波成像系统，作为一种新型遥感技术，具有全天候、全天时的特点，以其特有的优势与传统遥感系统互补，但其数据解译与分析，又有自身的限制和特点。为了克服遥感影像信息提取单一信息源的不足，发挥光学影像和SAR影像补偿特性相结合的优势进行资源与生态环境的监测与评估。本书通过多时相SAR与光学影像融合的方法，实现了变化信息的提取、定性与定量分析评价。针对SAR和光学影像不同的成像机理和图像特点，本书综合运用面向对象多分类器集成的模糊信息提取方法和灰度共生矩阵（Grey Level Co-occurrence Matrix, GLCM）和分形分析技术，实现了高分辨率光学影像的高精度信息提取。同时，采用支持向量机等多尺度多纹理特征融合技术，实现了单波段、单极化SAR影像信息的高精度提取。本书进一步针对城乡接合部土地利用变化特点和研究的重点，将光学影像和SAR影像提取信息在决策级层次融合，通过建立基于规则的软决策有效解决硬决策变化信息提取存在的“夸大变化”现象。最后，本书发展了“扩展概率矢量”评价遥感分类不确定性的一般模型，对变化结果的不确定性在像元尺度上进行了分析和评价。本书适合遥感数据分析和应用的专业人士以及学术研究者阅读。