【摘 要】
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土地资源是自然资源中的基础资源,人类和国家的发展都离不开土地资源。时刻关注土地利用变化,研究其动态变化,可以为因地制宜及布局生产提供理论依据和决策参考。并且土地利用方式和人类的生产、生活密切相关,会直接影响水文循环以及物质迁移,是环境研究中的重要影响因素。现有的研究中通常采用中高分辨率的卫星数据（如分辨率为30 m的Landsat卫星）来进行土地利用分类,卫星数据分辨率的限制导致土地利用分类的质量
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土地资源是自然资源中的基础资源,人类和国家的发展都离不开土地资源。时刻关注土地利用变化,研究其动态变化,可以为因地制宜及布局生产提供理论依据和决策参考。并且土地利用方式和人类的生产、生活密切相关,会直接影响水文循环以及物质迁移,是环境研究中的重要影响因素。现有的研究中通常采用中高分辨率的卫星数据（如分辨率为30 m的Landsat卫星）来进行土地利用分类,卫星数据分辨率的限制导致土地利用分类的质量无法得到进一步提升。而高分辨率的卫星数据由于时间分辨率和幅宽等因素的限制,导致其无法得到广泛应用。本文以遥感数据源质量提升为切入点,从遥感图像处理方法入手,结合深度学习在多光谱遥感图像处理与解译方面的优势开展研究。论文的主要研究成果如下。（1）为提高高分辨率遥感图像的时间分辨率,提出了一种分步建模时空融合框架,对时空融合过程中可以观察到的空间、传感器和时间差异分别进行建模来构建完整的模型。将提出的方法与6种重建Landsat-7和Landsat-5的算法进行比较,验证了融合策略的有效性。对辐射损失、结构损失和光谱损失的数字评估表明,该方法能够稳定地获得最佳性能。通过将所提方法的空间模型和传感器模型与单对融合方法进行连接,验证了完整建模的必要性,性能的稳步提高表明,所有的差异模型都有助于性能的提高。（2）为增大高分辨率遥感图像的幅宽,针对具有或不具有重叠区域的图像提出了一种基于参考的镶嵌方法,引入了一幅跨越所有镶嵌范围的低分辨率光谱参考图像。基于时空融合算法能够重建目标时刻的高分辨率图像,利用生成对抗网络实现色彩平衡,从而将所有镶嵌图像转移到参考图像的时间,以便使用图割法和金字塔梯度法进行进一步的拼接。通过以MODIS为参考,对Landsat-8图像的红、绿、蓝波段进行镶嵌,将所提方法与3种颜色协调方法或工具进行了比较。数字评估表明,新方法在辐射和光谱保真度方面优于其他方法。（3）为提升高分辨率遥感图像的分类精度,提出了一种基于上下文感知网络和超像素后处理的多光谱图像分类方法。该方法可以更好地学习多光谱图像的空间上下文信息,并利用超像素后处理进一步提升图像的分类精度,减少分类结果的破碎度。将所提方法与6种图像分类算法在从GF-1、GF-2和DEIMOS-2卫星上获取的4张图像上进行了分类比较。总体精度、平均精度和Kappa系数的数字评价表明,新方法可以获得更好的分类精度。（4）选定高安市为示范点进行方法验证。首先利用基于参考的图像镶嵌方法得到2019-2021年共4张高安市的高分辨率镶嵌图像,之后利用图像分类算法对镶嵌图像进行解译,得到高安市的土地利用情况,最后构建研究区的遥感数据库,并对高安市的土地利用变化进行详细的分析。
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