基于案例与概率不确定性推理的SAR影像变化检测研究

针对SAR系统参数与地物参数不同而导致地物成像不确定性，以及不同时相地物图像特征变化的复杂性特点，结合理论模型系统分析SAR成像机理以及地物后向散射不同时空特征的表达，在图像分析中引入历史土地利用分类信息，进行统计和知识规则的表达，建立区域目标特征案例库，以GIS信息指导SAR图像地物分类，获得属性类别的变化信息。通过对SAR图像差异特征分析，建立带约束的贝叶斯推理网络模型，运用基于概率的不确定性推理，得到图像目标的变化程度分布，进而得到变化区域。通过对范围变化及属性变化信息的融合，解决单一方法对SAR变化分析的不足，实现利用SAR影像对地表复杂变化的综合分析。.本研究将可促进SAR数据在土地利用/覆盖变化监测方面的应用，利用新数据源解决我国南部常年多云多雨区进行动态遥感监测获取可用光学数据困难的问题，并可为利用遥感手段进行GIS信息自动更新提供重要的参考价值。