IR-MAD算法的遥感影像变化检测方法研究

变化检测技术是遥感图像处理的研究热点之一。针对目前多元变化检测方法不能有效地去除波段间相关性且检测结果对噪声敏感等问题,在深入研究迭代加权多元变化检测算法原理的基础上对黄河入海口区域的Landsat影像进行变化检测试验,选择了变化剧烈的黄河河道进行精度评价。其中迭代加权多元变化检测方法检测精度高达76.8%,直接相减法精度为50.5%,主成分分析法精度为13.2%,与这两种传统检测算法相比具有明显的提高。研究表明,IR-MAD算法能够有效地去除噪声和去相关,且检测精度高,同时也具有人工干预少、执行效率高等显著优点。     

基于Adaboost的高分遥感影像自动变化检测方法

基于监督分类的高分辨率遥感影像变化检测需要大量人工标注,且单个监督分类器难以适应高分影像中复杂多样的地表变化信息提取,检测结果中“椒盐噪声”严重、变化图斑破碎。因此,本文提出一种基于Adaboost集成算法、自动标注训练样本的变化检测方法。首先利用非监督分类方法完成变化初检,接着在初检结果中进行“非等距”区间采样自动获取均匀分布的训练样本;然后以Adaboost算法为集成框架,选择决策树桩、Logistic回归和kNN作为弱分类器,构建一种混合分类器集成系统,充分挖掘和利用高分影像中的空间信息以提升分类精度和分类器泛化能力,最后利用SLIC分割算法和空间邻域信息对像元级检测结果进行空间约束滤波,进一步提升变化检测精度。为验证本文方法的有效性,选取SPOT-5和WorldView-2影像为实验数据,结果表明本文方法能有效降低训练样本人工标注成本、提高变化检测精度。     

Landsat/OLI与夜间灯光数据在提取城市不透水面中的精度差异分析

不透水面作为反映城市发展程度和表征城市生态环境的重要指标,在城市化研究中成为重要的数据源。当前,不透水面信息的获取通常基于遥感数据来开展,包括不同分辨率的遥感数据。这些遥感数据在高精度提取城市不透水面的能力具有较大的差异,会因尺度不同而带来提取精度的偏差。因此,理解不同遥感数据源在不透水面提取上的差异尤为重要。本文利用Landsat/OLI光谱数据和VIIRS/DNB夜间灯光数据分别采用线性光谱混合分析法和大尺度不透水面指数法提取珠江三角洲研究区的不透水面信息,并从不透水面总体精度、不同密度精度对比分析2类数据源提取不透水面的差异。结果表明：① Landsat/OLI和VIIRS/DNB两者提取不透水面的总体精度差异不大,Landsat/OLI提取不透水面的精度总体上略高于VIIRS/DNB。2种数据提取不透水面的均方根误差RMSE分别是0.18和0.21,系统误差SE分别是0.12和0.13,决定系数R ²分别是0.76和0.67。② Landsat/OLI和VIIRS/DNB数据对不同密度不透水面分布区域的提取能力不同：VIIRS/DNB在低密度不透水面区域提取精度高于Landsat/OLI;而Landsat/OLI在中、高密度不透水面区域提取精度均高于VIIRS/DNB。通过2种数据提取精度差异的对比,以期为不同密度的不透水面分布区域提取找到最佳尺度的数据源,提高不透水面提取的效率和精度。     

基于Landsat 8 QA云标识的云影识别方法研究

Landsat系列卫星数据是对地观测研究中应用最为广泛的遥感数据源之一,但是Landsat数据易受云及云影的影响,因此,在Landsat数据的应用中,云和云影的识别十分关键。美国地质调查局（United States Geological Survey,USGS）在其分发的最新的Landsat 8 数据中新增了一个质量评估（Quality Assessment）波段,能快速提供高精度的云掩膜,然而并不能识别云影。本文在Landsat 8 QA波段云识别基础上,对影像的近红外和短波红外波段进行种子填充变换,提取影像中的潜在云影,采用非监督分类的方法识别影像中的水体,将水体从潜在云影中去除。利用太阳方位角和太阳高度角对云及云影相对位置的影响,对云和云影进行匹配,识别真实的云影。利用全球云和云影验证数据集对本文的云影识别结果进行了精度评价,结果表明：不同生态区域云影识别精度达到87%以上。与Fmask云影检测方法相比,本文方法所需波段数更少,流程简单,简化了云高度估算和视角问题,可以快速、准确地识别云影,对基于Landsat 8数据的定量分析或时序研究有重要价值。     

Landsat-8影像的LDA模型变化检测

变化检测一直是遥感研究领域的热点,随着遥感技术的不断发展,新型数据源不断涌现,使传统遥感变化检测方法面临新的挑战。本文以Landsat-8影像为主要数据源,使用影像分割算法,设计2期遥感影像的文档-单词映射,将影像中所有的像元作为视觉单词,利用LDA模型将影像文档从单词空间转换到主题空间进行表达。在此基础上,结合实地调查对变化区域进行检测和验证,形成一套面向对象的LDA模型变化检测方法。研究表明：基于图斑的分析可有效消除以像元尺度进行变化检测产生的椒盐现象;利用LDA模型构建的变化检测方法能较好地实现影像文档特征的统一表达,有效去除2期影像相同地物因光谱差异导致的变化误检验;与差值法和波谱角等常规遥感变化检测方法相比,该方法能有效地减少错漏判,提高遥感影像变化检测的正确率,为中高分辨率遥感影像的变化检测提供新思路。     

时空轨迹分类研究进展

时空轨迹分类旨在为一条轨迹预测类别。时空轨迹分类在城市规划、个性化用户推荐等方面具有重要应用价值,其过程主要包括轨迹数据预处理、特征提取、建立分类器3个阶段。本文综述了近年来时空轨迹分类的研究进展,首先对时空轨迹分类的过程进行概述;然后将时空轨迹分类算法按特征提取的方式分为基于运动特征的轨迹分类算法、基于分类规则的轨迹分类算法和基于图像信号分析的轨迹分类算法3类,分别论述了这些算法的基本思想和优缺点;之后对现有的轨迹分类算法从数据来源、分类器、特征提取方式等方面进行对比分析;最后讨论现有的时空轨迹分类算法面临的挑战。     

基于图像分割的城市变化检测

利用遥感数据进行城市变化检测时,由于城市是包含建筑物、道路、绿地以及水体等多种地物类型的综合体,同时与农村居民地等地物类型具有相似的光谱特征,因此,传统的单纯基于光谱信息的变化检测方法很难取得理想的效果。将空间信息加入到变化检测中,可提高变化检测的精度,但常用的加入纹理的方法容易产生边缘效应。本文提出一种基于图像分割的变化检测方法,在该方法中使用一种基于组分的多尺度形态学梯度,具有对噪声不敏感、边缘不会变厚等优点;同时与现有方法进行比较。实验结果表明,该方法在加入图像空间信息的同时避免了加入纹理等空间信息所产生的边缘效应,能够有效地提高城市变化检测的精度。     

3种土壤冻融判别算法在青藏高原的分类精度评价

本文比较了基于AMSR-E被动微波数据的3种土壤冻融判别算法在青藏高原相关地区的分类精度。3种算法分别是：双指标算法、决策树算法、判别函数算法。本文选取了来自青藏高原那曲、玛曲、阿里3个地区土壤温湿度观测网的地表温度数据,并结合AMSR-E被动亮温数据,对上述算法在以上地区的分类精度分别进行了比较评价。结果表明：不论是白天还是夜间,相较于干旱区微波信号来自深层土壤的难以准确探测,在青藏高原半湿润半干旱区算法可取得相对较好的判别准确率;双指标算法相较于其他2种算法,在观测区具有较高的分类精度,且夜间分类精度高于白天;实测数据存在资料代表性不普遍即网格所包含站点信息量不够的问题,这也是后续工作中提高分类精度值得关注的着手点。     

时空轨迹相似性度量方法综述

时空轨迹数据是记录移动对象时间和空间的位置序列,它是研究移动对象最为重要的数据来源。时空轨迹数据的分析挖掘是空间数据挖掘的一个研究热点,它包括轨迹检索、轨迹分类、模式挖掘、异常检测等。在分析挖掘过程中,轨迹之间的相似性度量是一个关键问题。本文研究时空轨迹相似性度量方法,首先从理论意义和应用价值的角度分析时空轨迹相似性度量的重要性,然后根据度量方式的不同将时空轨迹相似性度量方法分为两大类:基于轨迹点的相似性度量方法和基于轨迹段的相似性度量方法。由于基于轨迹点的各种相似性度量方法的应用场景和对相似性的定义不同,再将其细分为全局匹配度量法和局部匹配度量法。对时空轨迹相似性度量方法进行分类的同时,也对各个类别中常用的相似性度量方法进行了详细阐述,分析它们的优缺点及应用场合,为时空轨迹分析挖掘提供参考。     

基于超像元词包特征和主动学习的高分遥感影像变化检测

为解决高分辨率遥感影像变化检测中存在底层特征缺乏语义信息、像元级的检测结果存在“椒盐”现象以及监督分类中样本标注自动化程度较低,本文提出一种基于超像元词包特征和主动学习的变化检测方法。首先采用熵率分割算法获取叠加影像的超像元对象;其次提取两期影像像元点对间的邻近相关影像特征（相关度、斜率和截距）和顾及邻域的纹理变化强度特征（均值、方差、同质性和相异性）,经线性组合作为像元点对的底层特征;然后基于像元点对底层特征利用BOW模型构建超像元词包特征,并采用一种改进标注策略的主动学习方法从无标记样本池中优选信息量较大的样本,且自动标注样本类别;最后训练分类器模型完成变化检测。通过选用2组不同地区的GF-2影像和Worldview-Ⅱ影像作为数据源进行实验,实验结果中2组数据集的F1分数分别为0.8714、0.8554,正确率分别为0.9148、0.9022,漏检率分别为0.1681、0.1868,误检率分别为0.0852、0.0978。结果表明,该法能有效识别变化区域、提高变化检测精度。此外,传统主动学习方法与改进标注策略的主动学习方法的学习曲线对比显示,改进的标注策略可在较低精度损失下,有效提高样本标注自动化程度。     

Land cover change detection in West Jilin using ETM+ images

In order to assess the information content and accuracy ofLandsat ETM+ digital images in land cover change detection,change-detection techniques of image differencing,normalized difference vegetation index,principal components analysis and tasseled-cap transformation were applied to yield 13 images. These images were thresholded into change and no change areas. The thresholded images were then checked in terms of various accuracies. The experiment results show that kappa coefficients of the 13 images range from 48.05 ～78.09. Different images do detect different types of changes. Images associated with changes in the near-infrared-reflectance or greenness detects crop-type changes and changes between vegetative and non-vegetative features. A unique means of using only Landsat imagery without reference data for the assessment of change in arid land are presented. Images of 12th June, 2000 and 2nd June, 2002 are used to validate the means. Analyses of standard accuracy and spatial agreement are performed to compare the new images (hereafter called "change images" ) representing the change between the two dates. Spatial agreement evaluates the conformity in the classified "change pixels" and "no-change pixels" at the same location on different change images and comprehensively examines the different techniques. This method would enable authorities to monitor land degradation efficiently and accurately.     

一种基于面积对称模型的土地利用/覆被真伪变化图斑检测方法

不同时相土地利用/覆被数据间的空间配准误差,是产生土地利用/覆被伪变化图斑的一个主要原因。本文从土地利用/覆被原始图斑与其相邻的变化图斑间的空间关系角度,提出了由同一原始图斑产生的土地利用/覆被伪变化图斑的面积对称理论,设计和实现了针对因空间配准误差而导致的土地利用/覆被伪变化图斑自动化检测模型,并以内蒙古自治区通辽市奈曼旗1980年和2000年两期土地利用/覆被图对该模型进行了实验模拟。结果表明：当两期数据的空间配准误差不超过原始影像1个像元时,总体检测精度达到90%以上;误差不超过5个像元时,总体检测精度达到80%以上;误差不超过原始影像10个像元时,总体检测精度达到70％以上。同时,由于运行时唯一需设定的面积对称系数阈值可设为0.2-0.4（默认设为0.3）,该检测模型可适用于由空间配准误差引起的伪变化图斑的自动检查,可满足由于空间配准误差所引起土地利用/覆被伪变化图斑剔除的需求。     

Spatio-temporal variations in plantation forests’ disturbance and recovery of northern Guangdong Province using yearly Landsat time series observations (1986–2015)

Forest disturbance plays a vital role in modulating carbon storage, biodiversity and climate change. Yearly Landsat imagery from 1986 to 2015 of a typical plantation region in the northern Guangdong province of southern China was used as a case study. A Landsat time series stack (LTSS) was fed to the vegetation change tracker model (VCT) to map long-term changes in plantation forests’ disturbance and recovery, followed by an intensive validation and a continuous 27-yr change analysis on disturbance locations, magnitudes and rates of plantations’ disturbance and recovery. And the validation results of the disturbance year maps derived from five randomly identified sample plots with 25 km² located at the four corners and the center of the scene showed the majority of the spatial agreement measures ranged from 60% to 83%. A confusion matrix summary of the accuracy measures for all four validation sites in Fogang County showed that the disturbance year maps had an overall accuracy estimate of 71.70%. Forest disturbance rates’ change trend was characterized by a decline first, followed by an increase, then giving way to a decline again. An undulated and gentle decreasing trend of disturbance rates from the highest value of 3.95% to the lowest value of 0.76% occurred between 1988 and 2001, disturbance rate of 4.51% in 1994 was a notable anomaly, while after 2001 there was a sharp ascending change, forest disturbance rate spiked in 2007 (5.84%). After that, there was a significant decreasing trend up to the lowest value of 1.96% in 2011 and a slight ascending trend from 2011 to 2015 (2.59%). Two obvious spikes in post-disturbance recovery rates occurred in 1995 (0.26%) and 2008 (0.41%). Overall, forest recovery rates were lower than forest disturbance rates. Moreover, forest disturbance and recovery detection based on VCT and the Landsat-based detections of trends in disturbance and recovery (LandTrendr) algorithms in Fogang County have been conducted, with LandTrendr finding mostly much more disturbance than VCT. Overall, disturbances and recoveries in northern Guangdong were triggered mostly by timber needs, policies and decisions of the local governments. This study highlights that a better understanding about plantations’ changes would provide a critical foundation for local forest management decisions in the southern China.     

地表温度的多源遥感数据反演算法对比分析

 多源遥感数据的综合应用是提高地表温度反演精度的有效途径.MODIS数据和Landsat TM数据在我国同一地区获取的时间相差不大,可以获取近似同步的MODIS数据和TM数据.本文将基于MODIS数据反演的大气参数应用于TM影像的地表温度反演,分别对单窗口算法和普适性单通道算法进行了实验研究,应用气象站实测的地表温度数据对反演结果进行了检验,并对比分析了不同土地覆盖条件下两种算法的精度差异.结果表明:两种算法反演精度均较高,单窗口算法反演精度为0.76K,普适性单通道算法反演精度为1.23K;在不同的土地覆盖条件下,两种算法表现出明显的差异性,水体区反演结果差异最小,均值差异仅为0.02K,植被区差异最大,均值差异为0.62K.     

基于Google Earth Engine的红树林年际变化监测研究

遥感技术已广泛应用于红树林资源调查与动态监测中,但仍然存在遥感数据获取困难、数据预处理工作量大、监测时间长而周期过大等问题,影响了学者对红树林演变过程的精细刻画与理解。本文基于Google Earth Engine（GEE）云遥感数据处理平台,选取Landsat系列卫星数据,生成长时间序列年际极少云影像集（云量少于5%）,利用3个红外波段反射率（NIR、SWIR1、SWIR2）和3个特征指数（NDVI、NDWI、NDMI）建立阈值规则集,实现对实验区越南玉显县红树林、红树林-虾塘、不透水面-裸地、水体4种目标地物的专家知识决策树分类和土地覆盖的制图,并基于分类结果监测该区域1993-2017年的红树林年际动态变化。结果表明：GEE平台可满足多云多雨地区红树林的长时间序列年际变化监测需求;本文阈值分类方法可以有效提取红树林及红树林-虾塘,实验区有86%年份的影像分类精度达到80%以上;年际变化监测可精细刻画实验区红树林面积先增后减再增的变化过程,也能准确反映红树林与红树林-虾塘养殖系统面积之间的负相关关系。红树林年际动态监测结果可以降低红树林演变分析的不确定性,并能更精细地量化红树林与其他土地覆盖类型的转化过程,从而评估经济发展、政策等因素对红树林演变的影响。     

利用MapReduce的异常轨迹检测并行算法

异常轨迹检测是移动对象数据挖掘的一个重要研究领域。TRAOD(TRAjectory Outlier Dectection Algorithm)算法是一种经典的异常轨迹检测算法,但它对于海量轨迹数据的异常检测效率低。为提高海量轨迹数据集的异常检测效率,本文提出了一种利用MapReduce 的异常轨迹检测并行算法(Parallel algorithm for TRAjectory Outlier Detection, PTRAOD),并在此基础上提出了网格索引的异常轨迹检测并行算法(Grid-based Parallel algorithmfor TRAjectory Outlier Dectection, GPTRAOD)。GPTRAOD算法在PTRAOD算法的基础上,利用网格索引实现区域查询,进一步提高算法效率。将PTRAOD算法和GPTRAOD算法在Hadoop 平台上加以实现,结果表明:本文提出的2 个并行检测算法,能实现异常轨迹的检测;GPTRAOD算法的效率优于PTRAOD算法;GPTRAOD算法具有较高的可扩展性和较好的加速比。     

基于多源数据和船舶停留轨迹语义建模的港口目标识别

港口目标识别是海事船舶监管的重中之重,船舶自动识别系统（Automatic Identification System,AIS）所获取的船舶活动信息,可为港口目标识别提供高时相和高精度的船舶航行数据。为了探究AIS数据在港口目标识别中的应用,提出一种基于多源数据和船舶停留轨迹语义建模的港口目标识别方法。通过数据挖掘和语义信息增强构建船舶停留轨迹语义模型,识别船舶港口停留轨迹;建立基于随机森林的船舶停留方式分类模型,分类船舶泊位停留轨迹和船舶锚地停留轨迹,并利用空间逐级合并方法提取港口泊位和港口锚地;综合船舶泊位停留轨迹、道路、海岸线、水深、土地利用与土地覆盖等数据,顾及情景-领域知识实现港口目标识别。基于2017年96 790艘船舶的超8300万条AIS轨迹记录,应用本文方法识别南海研究区的港口目标。实验结果表明,本文方法对于船舶轨迹停留行为总体分类精度为0.9477, Kappa系数为0.8948。提取出南海研究区447个港口区域,与Google Earth影像叠加验证结果表明,提取结果均位于真实的港口影像内,相较于Natural Earth数据集中包含的南海区域24个港口点位,提取结果的完整性大大增强。因此,基于多源数据和船舶停留语义建模的港口目标识别方法对于港口目标识别具有较高的准确性和完整性。此外,该方法提取的港口区域可为基于遥感影像的港口目标识别提供靶区,从而提高大区域甚至全球范围内港口目标动态识别的效率。     

面向土地覆盖变化信息局域精度预测的逻辑回归协变量选用的直接策略与组合策略

土地覆盖信息是地理国情监测、生态环境建模等领域的重要组成。逻辑回归方法是土地覆盖变化信息局域精度量化颇有潜力的方法之一。在逻辑回归建模中,可从待检验地图提取若干像素尺度的景观指数(如像素类别、同质性、异质性、斑块大小等),用作协变量;基于验证样本,可估计逻辑回归系数,从而进行未采样点位的的精度预测。关于协变量的选择有两种策略:一是直接使用土地覆盖变化图中的若干景观指数作为协变量(直接策略),二是使用两时相的土地覆盖图中相应的景观指数的组合作为协变量(组合策略)。基于武汉部分城区的验证结果显示,两种策略下的逻辑回归预测结果的差异不明显。因此,从提高计算效率的角度,推荐采用直接策略进行土地覆盖变化信息的局域精度预测。     

Object-oriented Urban Dynamic Monitoring——A Case Study of Haidian District of Beijing

It is crucial to conduct the land use/cover research to obtain the global change information.Urban area is one of the most sensitive areas in land use/cover change.Therefore land use/cover change in urban areas is very im-portant in global change.It is vital to incorporate the information of urban land use/cover change into the process of decision-making about urban area development.In this paper,a new urban change detection approach,urban dynamic monitoring based on objects,is introduced.This approach includes four steps:1)producing multi-scale objects from multi-temporal remotely sensed images with spectrum,texture and context information;2)extracting possible changed objects adopting object-oriented classification;3)obtaining shared objects as the basic units for urban change detection;4)determining the threshold to segment the changed objects from the possible changed objects using Otsu method.In this paper,the object-based approach was applied to detecting the urban expansion in Haidian District,Beijing,China with two Landsat Thematic Mapper(TM)data in 1997 and 2004.The results indicated that the overall accuracy was about 84.83%,and Kappa about 0.785.Compared with other conventional approaches,the object-based approach was advantageous in reducing the error accumulation of image classification of each datum and in independence to the radiometric correction and image registration accuracy.     

土地覆盖的图像融合动态监测

近20年来,关于图像融合应用分析方法,如HIS,PCS,HPF,SFIM,SVR,Wavelet和Brovey等均有新的进展。本文主要是对不同时相的影像进行融合,如Brovey-融合法将不同时相的TM(1986年7月26日)和ETM+(2000年5月4日)的PAN波段影像进行融合,然后对其采用非监督分类和PCS分析,将两时相的土地覆盖变化区域提取出来。同时将两时相影像,用后分类法进行分类提取出变化区域。研究表明融合法具有快速、简便和准确的特点。