【摘 要】
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深度学习技术已经成为遥感影像变化检测研究的主流方法，现有的基于深度学习的变化检测方法主要是获取单一尺度的变化特征，而在现实场景中，变化区域的尺度具有多样性。为此，本文提出了一种融和多尺度特征注意力融合的融合遥感影像变化检测方法，通过关注多尺度融合策略来解决变化检测存在的多尺度问题。本文利用了特征金字塔网络自身的多尺度特性，目的是使网络学习到不同尺度的变化特征；同时，为了提升网络感受野和利用全局特征
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深度学习技术已经成为遥感影像变化检测研究的主流方法，现有的基于深度学习的变化检测方法主要是获取单一尺度的变化特征，而在现实场景中，变化区域的尺度具有多样性。为此，本文提出了一种融和多尺度特征注意力融合的融合遥感影像变化检测方法，通过关注多尺度融合策略来解决变化检测存在的多尺度问题。本文利用了特征金字塔网络自身的多尺度特性，目的是使网络学习到不同尺度的变化特征；同时，为了提升网络感受野和利用全局特征信息，在特征提取网络末端引入扩张卷积空间金字塔模块；此外，在不同变化特征融合时，使用变化特征融合模块来控
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北运河流域作为北京城市副中心建设涉及的重要自然地理单元，流域内人类活动剧烈，生态问题突出，植被覆盖率下降，能够快速全面地基于植被覆盖度对流域内生态环境质量进行评价是打造生态和谐宜居示范区的重要支撑与实现新时期首都生态文明建设的关键.本文选取1990年、2004年、2018年时相相近的3期Landsat TM/OLI数据，首先采用线性光谱混合模型进行植被覆盖度（FVC）的计算，再利用主成分分析法构建
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Sentinel-2作为新型独特的光学对地观测遥感卫星，因拥有对植被生物监测的红光边缘波段而备受关注.植被生物物理特征对监测植被生长状况及研究全球碳氮循环过程等都具有重要意义.然而，在小尺度上利用统计模型方法进行植被理化参数反演的研究比较多，在大尺度上利用生物物理参数快速、高精度反演的研究较少.因此，本文以江苏省为研究区，对2019—2020年Sentinel-2A/B数据进行预处理和分析，利用S
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在复杂背景下易混入随机噪声，导致无人机导航信号检出率较低、跟踪误差较大，为此本文提出了基于改进图像特征块匹配的无人机导航信号稳定跟踪方法。利用图像传感器、CCD摄像机等设备采集序列图像；采用Harris算法提取特征点确立匹配准则，选取估计量最优值完成特征点匹配；使用改进的图像模块匹配法计算目标模块与子模块的相似度，同时匹配当前模块与周期更新模块，在模块更新过程中获取无人机导航信号，实现稳定跟踪。仿