基于IR-MAD的高分辨率遥感影像交叉融合变化检测方法

高分辨率遥感影像数据在带来丰富地物信息的同时,也对变化检测提出了新的问题和挑战。本文从高分辨率遥感影像数据的空间结构特征和光谱分布信息入手,针对多光谱数据交叉融合的变化检测方法展开研究。采用基于GSA(Gram-Schmidt Adaptive Pansharpening Algorithm)法对全色和多光谱影像数据处理,生成四幅交叉融合影像;将迭代加权多元变化检测(Iteratively Regularized Multivariate Alteration Detection,IR-MAD)算法应用于高分辨率融合影像,提取变化信息。结果表明,本研究方法能够有效提取变化信息,并降低数据配准不一致所造成的误检测。     

结合纹理信息的高分辨率遥感图像变化检测方法

高分辨率遥感图像的纹理信息同光谱信息一样能有效地用于检测变化信息,而一些基于中低分辨率遥感图像的变化检测方法多以光谱信息为研究对象,忽略了图像中的纹理信息.针对这一问题,尝试将高分辨率图像的光谱信息与纹理信息一起用于“差值主成分变化检测”方法中,一方面借助高分辨率图像间纹理信息的差异获取变化区域内部的细节信息,以弥补高分辨率图像间光谱区分度相对不足的缺点;另一方面借助纹理信息在变化区域内部的连结作用,对变化检测结果进行狭窄缺口连结、内部孔洞填充等后续处理,从而使检测结果更加完整.实验结果表明,该方法对光谱反射信息相近、但纹理信息有较大差异的变化区域具有良好的检测效果.     

结合空间上下文与慢特征分析的多光谱影像变化检测

为了提高多光谱影像变化检测的精度,本文提出了一种结合空间上下文与慢特征分析的方法。首先采用自适应空间上下文提取算法围绕像素构建自适应区域,探索像素周围的上下文信息;然后通过迭代慢特征分析,由相应像素周围的成对自适应区域定量计算成对像素之间的变化强度,增强变化区域与未变区域的可分性;最后生成变化强度图像,采用大津阈值法作二值分类,将变化强度图划分为二值变化检测图。利用Landsat 7卫星ETM+传感器的图像,与4种基于代数的方法及基于变换的方法进行对比试验,结果表明,本文方法在降低漏检方面有所改善,提高了召回率。     

像素级和对象级高分辨率遥感图像变化检测分析

高分辨率遥感图像具有丰富的纹理信息,而像素级变化检测方法主要分析图像的光谱信息,导致将像素级变化检测方法用于高分辨率遥感图像具有一定的局限性。因此,本文提出了一种像素级与对象级相结合的高分辨率遥感图像变化检测方法,解决了像素级与对象级变化检测方法中存在的椒盐现象、误检等问题。首先,结合高分辨率遥感图像的多维特征,构建遥感图像变化检测模型;其次,利用随机森林分类器对图像进行分类,得到像素级变化检测结果;最后,将像素级变化检测结果与图像对象分割结果进行融合,得到图像变化区域和不变区域。试验结果表明,该算法具有较高的准确率和检测精度。     

多波段信息融合的遥感影像变化检测

传统遥感影像变化检测方法大多基于单波段信息,难以完整检测影像的变化信息。针对该问题,提出了一种基于马尔可夫随机场模型(MRF)的多波段遥感影像变化检测方法,利用MRF模型融合所有波段的变化信息。在求解MRF模型参数的过程中,引入MoLC与EM混合模型进行迭代计算。实验结果表明,本文方法的检测精度优于现有的变化检测方法,并且稳定性良好。     

结合偏最小二乘法和支持向量机的遥感影像变化检测

针对多光谱遥感影像通道之间相关性影响难以消除及变化检测的阈值难以确定的问题,提出了一种结合偏最小二乘法（PLS）和支持向量机（SVM）的遥感影像变化检测方法。将两个时相的多通道遥感影像视为两组多元随机变量,引入多元统计数据分析方法中的PLS理论,进行成分提取并构造差异影像;再通过SVM将差异影像分为变化与不变化两类别;最后利用形态学算子对分类结果作处理。选取Landsat8多光谱遥感影像进行试验,结果表明该方法可以很好地实现多光谱影像的变化检测,对地理国情数据监测具有重要意义。     

光谱—频域属性模式融合的高光谱遥感图像变化检测

高光谱作为“图谱合一”的遥感技术,具有精细光谱和空间影像的地面覆盖观测与识别优势。然而,高光谱遥感数据的光谱信息表征以及空间信息的利用给双时相高光谱遥感图像变化检测任务带来了巨大的挑战。为此,本文探讨了一种光谱—频域属性模式融合的高光谱遥感图像变化检测方法 SFDAPF(Spectral-Frequency Domain Attribute Pattern Fusion)。首先,设计一种基于梯度相关性的光谱绝对距离,使双时相高光谱遥感图像像元对的属性模式从光谱信息表征方面得到了逐级量化;其次,基于傅里叶变换理论提出一种变化像元属性模式显著性增强策略,从全局空间信息利用方面改善了变化与非变化属性像元对的可分性;再次,将全图属性模式显著性水平与梯度相关性的光谱绝对距离进行融合,得到变化检测的综合界定值;最后,依据虚警阈值确定双时相高光谱遥感图像变化检测的二值化结果。将本文提出的SFDAPF方法在开源的双时相高光谱遥感图像河流和农场数据集上进行了变化检测性能验证,结果表明SFDAPF方法能够优于传统的和最新的变化检测方法,变化检测的总体精度在河流和农场数据集上分别达到了0.96508和0.9...     

DT-CWT结合MRF的遥感图像变化检测

为了解决多尺度遥感图像变化检测在降噪时丢失大量高频信息及单一像素孤立性的问题,提出了一种双树复小波变换DT-CWT(Dual-tree Complex Wavelet Transform)和马尔可夫随机场MRF(Markov Random Field)相结合的非监督遥感图像变化检测算法,首先采用DT-CWT对差异图像进行多尺度分解,并根据MRF模型分割算法提取高频区域的变化特征,然后进行相应层的高、低频重构,再对重构后的各层建立MRF模型并根据贝叶斯最大后验概率准则MAP(Maximum A Posterior)进行最终分割,最后对各层分割结果进行求交融合,得到最终的变化检测结果掩膜图。对比实验结果表明,该方法在去除杂点和噪声的同时能够较好地保留高频信息,并且边缘检测更加平滑,具有较高的变化检测精度和很好的鲁棒性。     

利用慢特征分析进行多尺度融合的 高分辨率影像变化检测

提出利用慢特征分析的特征级多尺度融合的方法。首先对两时相影像分别进行多尺度分割,并与原始影像共同构成多尺度特征集;其次对特征集进行迭代慢特征变换,增大变化区域与未变化区域的可分性;最后通过K-means聚类完成变化区域与未变化区域的分割,得到二值变化检测结果。通过两组北京地区的多光谱影像实验发现,该方法具有更高的精度和自动化程度。     

光学信号Token引导的异源遥感变化检测网络

基于遥感图像中的光学信号检测出一定时间内特定区域的变化状态的遥感图像变化检测方法,在国防安全、环境监测、城市建设等领域具有重要应用价值。由于多时相异源图像在成像机理、光谱范围、空间分辨率等方面存在差异,现阶段异源遥感图像变化检测仍存在精度不够高、漏检和误检等问题,本文提出一种基于Transformer网络的异源变化检测网络框架,该框架能够利用不同类别的异源遥感图像获得准确的变化检测结果。首先,所提出检测网络为多时相遥感图像自适应生成对应的光学信号Token （光信Token）;然后,以光信Token作为引导与对应图像块Token进行交互计算,从而对双时相序列特征进行变化分析,并且在交互学习过程中构建了差分放大模块以提高网络对特征间差分信息的提取精度;最后,利用多层感知机对输出的差分Token进行预测并分割出变化区域。采用Sardinia、Shuguang和Bastrop等3个不同类别的异源遥感图像数据集和Farmland同源高光谱图像数据集来验证本文提出的方法,结果证明在选取有限训练样本数据情况下,本文方法与现有主流变化检测方法相比,在多个客观指标以及主观视觉上都表现出先进性。     

基于边缘分析的海面溢油检测

提出一种基于边缘检测的快速溢油信息提取方法, 首先对溢油图像进行ROA(radio of average)边缘检测, 根据检测结果进行AOI(area of interest)提取, 然后使用改进的Weibull-CFAR检测算法对AOI进行溢油检测, 并与全局CFAR检测结果进行对比。实验结果证明, 所提出的方法对于非均匀灰度SAR图像溢油检测准确性较好、效率较高, 特别适用于大图像的快速溢油检测。     

集合卡尔曼滤波的GPS周跳探测

周跳的探测一直以来都是GPS载波相位测量数据预处理的一个重点和难点,准确探测周跳有利于整周模糊度的确定,大大地提高了GPS的定位精度.文章利用集合卡尔曼滤波模型对GPS周跳问题进行探测研究,针对静态载波相位数据给出了最佳的参数量,进行周跳探测试验,从理论和实践上证明了该模型对GPS周跳探测的可行性和有效性.     

基于时空域密度异常的土地利用/土地覆盖短期变化检测

论文分析了时间序列遥感影像中土地利用/土地覆盖短期变化的特点及其时空异常特征, 认为和环境、物候等因素造成的影像变化相比, 由人为活动引起的土地利用/土地覆盖变化具有典型的时间和空间异常特征, 并提出了基于密度异常的土地利用短期变化检测方法。研究工作选取珠江口地区1—5月作物生长期间的3个时间序列Radarsat雷达影像进行试验, 在影像分割的基础上, 构建了基于对象的特征变化矢量, 并将密度异常检测算法(DBAD)扩展到变化矢量的N维特征空间上, 运用随机搜索策略确定检测参数, 对Radarsat时间序列变化矢量中的“小模式”事件进行了检测。检测结果认为, 密度异常检测算法检测的是变化矢量在特征空间的密度分布, 与变化矢量的强度和方向无关, 因此能在时间序列影像中分离出由典型的、正常的作物生长或农事活动引起的影像光谱或回波变化, 进而识别出由人为活动或突发事件导致的土地利用/土地覆盖变化, 这是通常的图像差值等方法难以做到的。进一步的抽样检测说明, 密度异常检测方法对新增建设用地的检测准确率最高(>88%)；林地地表覆盖相对稳定, 检测误差也很低(8%)；农用地和养殖水面的异常变化检测误差在11%—22%之间；较大的检测误差主要集中在建设用地、农用地和未利用地之间的转换(16%—25%)；此外, 养殖水面的检测误差主要集中在河流沿岸及水面变化较大的养殖区域。影像分割结果特别是一些线状分割图斑以及混合地类图斑对误差也有一定的影响。     

任务分配均衡的双参数CFAR舰船检测并行算法

双参数恒虚警率CFAR(Constant False Alarm Rate)是舰船目标检测中的常用算法。近年来,合成孔径雷达(SAR)分辨率不断提高,SAR图像幅宽增大,并且在检测时希望尽量保持舰船轮廓以便后续的舰船目标识别。双参数CFAR算法虽然能满足目标检测需求,但算法运行时间过长,不利于信息的及时处理。传统的MPI(Message Passing Interface)并行化解决方案在分配检测任务给各进程时,没有考虑因陆地掩膜,几何校正等预处理所导致的图像中待检测点分布不均。针对这一问题,本文提出改进的MPI并行化解决方案。与传统的MPI并行化解决方案相比,该方案能较为均衡地为各个进程分配检测任务。在集群计算机上的实验结果表明,改进后并行标准效率提高约43%。为应对机载SAR实时舰船目标检测的需求,在多核PC机上进行实验,结果表明,本文算法在多核PC机上也能有效地缩短检测时间,对实现机载SAR实时舰船目标检测有积极意义。     

多时相遥感变化检测的动态贝叶斯网络研究

动态贝叶斯网络是20世纪90年代在贝叶斯网络基础上发展起来的、利用时序动态数据产生可靠概率推理的新方法，动态贝叶斯网络为实现遥感变化检测从静态到动态分析提供了一种新的途径。在实现了贝叶斯网络遥感数据分类的基础上，把握发展动态，探索了利用动态贝叶斯网络对多时相多特征遥感数据进行变化检测的问题。以北京东部地区1994年、2001年和2003年5月Landsat TM遥感数据为例，介绍了利用动态贝叶斯网络进行多时相遥感变化检测的基本过程。实验结果表明：动态贝叶斯网络算法可以一次性输入和处理多个时相的遥感数据，并通过概率和有向无环图表达了不同时间片段之间特征和状态变化的关系。     

一种高分辨率遥感图像舰船检测方法研究

本文针对传统舰船检测方法在复杂海况条件下检测结果不佳,易造成大量虚警的问题,提出了在利用自适应分割算法进行舰船快速筛选的基础上采用方向梯度直方图(HOG)特征提取舰船的边缘结构信息,通过监督学习进行舰船检测虚警滤除的新算法。与现有算法相比,这种算法克服了由云、浪造成的舰船目标虚警滤除问题,在保证鲁棒性的同时兼顾了算法效率,并使用该方法对遥感图像进行了检测试验。     

基于主成分分析与粒子群优化的遥感影像变化检测

针对变化检测中差异影像上变化阈值选择困难的问题,该文提出了使用粒子群优化算法自动地从差异影像上选择最优变化阈值的方法。该方法首先利用主成分分析法从影像中提取包含最大信息的主分量,利用主分量构建差异影像;在此基础上,使用高斯混合模型估算差异影像的初始阈值,最后通过粒子群算法计算出最优的变化阈值。实验结果表明,该方法能够迅速地获取变化阈值,避免了人工选择时繁琐重复的尝试,且检测结果精度较高。     

基于高斯过程的高分辨率遥感图像变化检测

本文首先通过理论分析,探讨了高斯过程分类器在高分辨率遥感图像变化检测应用中的优势与不足,并针对高斯过程分类器的不足给出了相应的解决方法;其次,提出了一种基于空间上下文相关的高斯过程变化检测方法;最后,通过多个高分辨率遥感实验数据集上的实验设计与分析,验证了高斯过程分类器在高分辨率遥感图像变化检测中的应用能力,并证明了本文提出的解决方法的有效性.     

利用POS数据进行像点坐标粗差检测

本文根据同名像点存在的几何位置关系,提出一种利用POS数据进行像点坐标粗差检测的方法,用模拟数据验证了方法的正确性和有效性,并利用两组不同摄影比例尺的实际航摄资料进行了试验.试验表明,用该方法剔除像点坐标中的粗差后,立体像对相对定向精度得到很大提高.在保证POS数据内部相对精确的情况下,其整体系统误差对粗差检测结果没有...     

SAR图像ROEWA边缘检测器的改进

针对指数加权均值比(ROEWA)边缘检测算子无法准确确定边缘位置和边缘方向的问题,对其表达式进行了改进。重新定义了反转的、带符号的、归一化最小指数加权均值比(IROEWA),作为边缘强度指标,来量化描述边缘的跃变程度,并在此基础上准确计算出边缘的方位。同时将改进的非极大值抑制算法应用到边缘检测流程中,对IROEWA得到的边缘强度图进行后处理。针对自然SAR图像和仿真SAR图像的实验都表明,改进算法能够得到比ROEWA加分水岭分割的原始算法更好的边缘检测结果。利用接收者操作特征(ROC)曲线,对改进算法进行量化评价,其曲线下面积(AUC)可达0.97570,非常接近理想的检测器;在其ROC曲线的最优点处,检测率可达0.95232,而虚警率仅为0.00214左右。