线性迭代聚类和主成分分析的遥感影像变化检测

针对像素级变化检测方法对高空间分辨率遥感影像进行变化检测时存在检测结果过于细碎、错检和漏检过多等问题,该文提出一种结合简单线性迭代聚类(SLIC)和主成分分析(PCA)的对象级遥感影像变化检测方法。该方法首先采用SLIC算法分别对两期遥感影像进行分割得到超像素并标记颜色;然后采用PCA法对分割标记图进行降维并采用差值运算方法对两期分割标记图进行处理得到差异图;最后采用OTSU法对差异图进行二值分割得到最终的变化检测结果。为了验证实验结果,选取两组多时相遥感影像作为实验数据。实验结果表明,该方法得到的变化检测精度分别达到95.96%和91.9%,是一种可行的变化检测方法。     

高分辨率遥感影像的随机森林变化检测方法

基于面向对象分析(OBIA)的遥感影像变化检测研究已取得显著的进展,代表了遥感影像变化检测的发展范式,未来是发展更加智能的解译分析方法。随机森林作为一种新的机器学习算法,其预测效果和性能稳定性要优于许多单预测器和集成预测方法。本文充分利用OBIA及随机森林机器学习算法的优势,提出了利用随机森林进行面向对象的遥感影像变化检测。首先基于熵率对影像进行超像素分割,通过最优超像素个数评价指数来获取最佳的影像分割结果,并提取每个超像素在前、后时相影像上的光谱特征和Gabor特征作为随机森林的特征输入数据,用于模型的训练。在初始像素级检测结果之上,自动进行分类样本选择并构建分类器模型,用训练好的模型来提取最终的变化区域。利用Quickbird、IKONOS、SPOT-5等3组多光谱影像进行试验,结果表明,本文方法在变化检测精度上要优于对比方法。     

高分辨率遥感影像超像素的模糊聚类分割法

传统模糊C均值聚类在影像分割中只考虑影像的灰度特征,导致该算法用于高空间分辨率遥感影像分割时分割结果不理想。针对该问题,本文提出了一种高分辨率遥感影像超像素的模糊聚类分割方法。该方法首先利用分水岭变换算法产生多个超像素子区域;然后比较各个子区域间光谱特征的相似性;最后利用融合光谱特征的模糊C均值聚类对这些超像素子区域进行合并。试验选用4组不同场景的遥感影像,采用定性和定量相结合的方法评价试验结果。试验结果表明,该方法有效提高了分割区域的分割精度,并取得了较好的分割视觉效果。     

多尺度对象高空间分辨率遥感影像谱聚类分割

针对基于像素模型的单尺度或多尺度谱聚类影像分割方法在相似矩阵存储、特征分解效率及分割精度方面存在的不足。该文首先通过给定多组空间及光谱带宽参数,利用mean-shift初分割生成不同尺度的超像素对象层;然后联合像素与超像素对高空间分辨率影像中的不同类别地物进行的多尺度建模表达其空间拓扑关系,即在图割理论框架下建立"像素-超像素"联合的多尺度无向权图模型G(V,E,W),同时根据遥感影像纹理特征丰富的特点,在顶点相似性计算过程中融合纹理特征;最后使用基于normalized cut准则的谱聚类算法,对图模型划分得到最终分割结果。该方法较好地降低了基于像素的谱聚类分割方法的计算复杂度,同时提高分割结果准确率。标准测试数据集和"高分2号"遥感影像分割结果表明了该方法的有效性。     

基于KL散度的面向对象遥感变化检测

遥感影像的变化检测从基于像素到面向对象,从阈值分割到相似性度量已有众多的研究成果;但在对面向对象遥感图像变化检测中,存在分割参数的选择、变化阈值的确定、对象变化程度的表达等问题。为此,提出一种基于相似度测度的面向对象遥感影像变化检测方法,并打破了以往仅以有/无变化的检测结果所呈现的表现形式。首先计算了图像对象分割的最优参数,得到了2个时相的图斑对象,并进行了空间叠加处理;然后利用KL相似度计算方法计算了图斑对象的相似度系数,利用直方图统计了该系数的自然聚类特征;再运用不同的自然聚类特征值,分级得到了图斑对象的变化程度;最后,分析了不同参数分割结果、不同分级方法对图像变化程度检测的影响,同时通过对比有/无变化的检测结果,验证了本研究所提方法的科学性和有效性。     

一种超像素上Parzen窗密度估计的遥感图像分割方法

图像分割是高分辨率遥感图像分析中的关键步骤,对信息提取精度起到重要作用.为提高传统基于像素的遥感图像分割算法性能,提出一种在超像素上进行Parzen窗密度估计的分割算法.包括超像素初始分割、特征测量、密度估计并重新聚类3个主要步骤.在超像素初始分割阶段,采用简单线性迭代聚类算法将图像进行超像素粗分割,并将每个超像素块标...     

一种融合超像素与最小生成树的高分辨率遥感影像分割方法

影像分割是面向对象高分辨率遥感影像分析的基础与关键。针对传统影像分割方法易受噪声影响,且难以确定合适的影像分割尺度的问题,本文提出了一种融合超像素与最小生成树的高分辨率遥感影像分割方法。首先用简单线性迭代聚类算法对影像进行过分割生成超像素;然后初始设定影像分割数,采用区域动态约束聚类算法对超像素进行合并,获得分割数-方差和、分割数-局部方差、分割数-局部方差变化率指标图,依据3个指标图确定合适的影像分割数;最后根据确定的合适影像分割数,采用区域动态约束聚类算法对超像素重新合并得到分割结果。定性对比试验和定量评价结果表明,本文方法可以有效地克服影像噪声对分割结果的影响,获得良好的影像分割结果。     

联合像素级和对象级分析的遥感影像变化检测

为改善高空间分辨率遥感影像的变化检测精度,提出一种联合像素级和对象级分析的变化检测新框架。首先将多时相影像进行叠合,对叠加影像进行主成分分析,并利用基于熵率的方法对第一主成分影像进行分割,通过改变超像素数目来获取多层次不同尺寸大小的超像素区域。同时,对多时相影像进行光谱差异和纹理差异分析,采用自适应PCNN神经网络方法进行图像融合,利用水平集(CV)方法对融合后的影像进行分割获取像素级变化检测结果。最后,结合多尺度区域标记矩阵对检测结果进行变化强度等级量化和决策级融合,作为变化检测的后处理部分,以获取最终的对象级变化检测结果。采用SPOT-5多光谱影像进行试验。结果表明这种新框架可以有效集成基于像素和基于对象两种图像分析方法的优势,能够进一步提高变化检测过程的稳定性和适用性。     

遥感影像直觉模糊集分割法

针对传统模糊聚类算法在影像分割中忽略影像成像过程带来的光谱测度不确定性及聚类过程中像素类属非隶属性的问题,本文提出了一种基于直觉模糊集的遥感影像分割算法。首先,设计直觉模糊发生器,并通过最大熵法分析影像光谱测度不确定性,求解波段指数以将遥感影像转化为直觉模糊集,从而对影像的光谱测度不确定性进行建模。然后,在聚类过程中同时考虑像素类属隶属度和像素类属非隶属度,结合直觉模糊集间距离定义目标函数,提高算法对类属模糊信息的处理能力,实现遥感影像的精准分割。最后,分别利用本文算法和比较算法对模拟影像和真彩色遥感影像进行分割试验。分割结果的定性、定量评价表明,本文算法能够更好地处理影像本身和聚类过程中的不确定性,获得更高精度的影像分割结果。     

一种结合超像素和图论的高空间分辨率遥感影像分割方法

超像素分割已成为遥感影像预处理研究的新热点,但易形成过分割。为解决该问题,提出一种结合超像素和图论的高空间分辨率遥感影像分割方法。首先,采用简单线性迭代聚类(simple linear iterative clustering,SLIC)算法对遥感影像生成超像素过分割影像;然后,采用图论算法对超像素进行合并,通过计算得到每次合并后的分割数对应的局部方差,确定合适的影像分割数;最后,根据合适的影像分割数用图论算法对超像素重新聚类合并。实验数据为4幅不同空间分辨率、不同场景的遥感影像,采用定性和定量相结合的方法评价实验结果。实验结果表明,该方法能有效地解决遥感影像过分割结果的问题,获得了良好的分割结果。     

面向对象的多特征分级CVA遥感影像变化检测

变化矢量分析CVA方法在中低分辨率遥感影像变化检测中已得到广泛应用,但由于高分辨率遥感影像存在不同地物尺度差异大、不同类别地物光谱相互重叠的问题,因此对于高分影像的变化检测具有局限性。为提高高分影像变化检测精度,提出了一种面向对象的多特征分级CVA变化检测方法,首先,利用基于区域邻接图的影像分割方法分别对两时相遥感影像进行多尺度分割,提取分割图斑的光谱、纹理和形状特征;然后,在各级尺度下,分别运用随机森林方法进行特征选择,计算CVA变化强度图;最后,根据信息熵对多级变化强度图进行自适应融合,利用Otsu阈值法检测变化区域,并与仅考虑光谱特征的分级CVA变化检测方法、像元级多特征CVA变化检测方法以及仅考虑光谱特征的像元级CVA变化检测方法进行比较分析。实验表明:与比较方法相比,本文方法的变化检测精度较高,误检率和漏检率较低。     

一种顾及空间关系的遥感影像阴影检测算法

以城市区域内高大建筑阴影为研究对象,针对现有的阴影检测算法在复杂地物环境下检测精度和可靠性不高的问题,提出了一种结合颜色空间特征和空间关系的遥感影像阴影检测方法。首先,采用SLIC超像素算法对影像进行分割;然后基于Lab和HSI颜色空间构建初步检测条件,将阴影划分为阴影主体区域和待检测区域;最后,借助Canny边缘检测信息合并待判别区域内的超像素块,并利用阴影区域与造成干扰区域间的空间位置关系构建的检测条件进行判别。实验结果表明,该方法可以有效提高复杂地物环境下遥感影像阴影的检测精度和算法可靠性。     

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。     

利用矢量影像法进行土地利用变化自动检测

为解决土地利用矢量图与遥感影像的变化检测问题,提出了一种基于类别的矢量图与遥感影像变化检测方法。在矢量图约束下,对遥感影像进行影像分割获取像斑;提取像斑在遥感影像上的直方图特征,采用G统计量度量像斑之间的特征距离;利用像斑与其他相同类别像斑之间的特征距离,构建单波段上像斑的类别异质度,自适应加权组合各波段上像斑的类别异质度构建像斑的类别异质度;依据最大熵方法获取各地物类别对应的异质度阈值,以类别为单位对各像斑进行变化判别,获取变化检测结果。在QuickBird遥感影像上的试验验证了本文方法的有效性,实现了矢量图与遥感影像的自动变化检测。     

五种分割算法在高分辨率遥感图像中的适用性分析

本文将5种图像分割算法应用在高分辨率遥感图像分割上,并利用图像分割评价指标,对5种分割算法进行了对比分析,评价了各种方法的优缺点,讨论了它们在高分辨率遥感图像分割中的适用性,明确了不同分割方法的适用条件。实验结果表明,改进的分水岭分割法与JSEG分割法在高分辨率遥感图像分割中的适用性比较强,对大小斑块分割结果都比较好,而其他3种方法不能兼顾不同等级的斑块。     

基于随机森林的遥感影像变化检测

随机森林是一种新兴的、高度灵活的机器学习算法，在预测和分类方面有着良好的稳定性，且算法性能要优于许多单预测器。鉴于此，本文提出了随机森林的遥感影像变化检测算法，利用熵率法对遥感影像进行超像素分割，获取最优分割结果；构建了基于随机森林的遥感影像变化检测模型，以所提取的Gabor特征和光谱特征作为模型输入进行训练和预测，并将有决策树的投票作为最终的变化检测结果。试验结果表明，本文所构建的随机森林变化检测模型在漏检率和虚检率上明显低于其他算法，且总体正确率高，在算法时间上也明显优于其他算法。     

融入超像素分割的高分辨率影像面向对象分类

针对高分辨率遥感影像面向对象分类中容易受分割参数的影响、分类精度不稳定的问题,本文提出了一种融入超像素分割的高分辨率影像面向对象分类方法。该方法通过简单线性迭代聚类（SLIC）算法对原始影像进行聚类生成超像素影像,并在此基础上采用分形网络演化方法（FNEA）进行多尺度分割生成同质性对象,最后利用最邻近分类方法进行地物分类。试验结果表明,该方法不易受多尺度分割参数的影响,分类效果稳定,而且分类精度明显高于传统的面向对象分类方法,对于高分辨率遥感影像的广泛应用具有重要意义。     

深度神经网络条件随机场高分辨率遥感图像建筑物分割

高分辨率遥感图像建筑物分割的实质是构建一个输入图像到分割结果之间的高维强非线性映射模型。然而,建筑物可能遍布整幅遥感图像,则在语义分割过程中,当前像素点可能与非邻域的像素点存在直接关系。为了更加精确地逼近建筑物分割的真实映射模型,克服道路、建筑物错层和阴影的影响,提高分割精度,本文以深度残差神经网络为基础,构建Encoder-Decoder的深度学习架构,自动提取建筑物的特征,学习建立高维强非线性分割模型;同时,通过条件随机场的成对势函数调节当前像素点与其他像素点之间的关联关系,从而构成全连接条件随机场对Encoder-Decoder的分割结果进行调节,提升分割精度。在全连接条件随机场的计算过程中,采用循环神经网络的运行机制来完成均值场的计算,这将条件随机场与深度神经网络有机融合,实现了Encoder-Decoder和全连接条件随机场参数的同步训练。实验结果表明,本文采用的深度神经网络条件随机场方法能有效克服道路、建筑物错层和阴影的影响,提升高分辨率遥感图像中建筑物的分割精度;同时,在一定范围内对多分辨率遥感图像具有较好的泛化能力。