遥感影像CVA变化检测的CUDA并行算法设计

随着遥感影像数据量以及复杂程度的日益增加,遥感图像的快速处理成为实际应用过程中亟需解决的问题。为了实现遥感影像的实时变化检测,针对基于变化矢量分析CVA的变化检测算法,设计了一种基于统一计算设备构架CUDA的并行处理模型。首先利用地理空间数据提取库GDAL实现大数据量遥感影像的分块读取、操作和保存;其次将基于变化矢量分析的变化检测过程分为变化强度检测、映射表构建和变化方向检测,并借助CUDA C将变化矢量分析算法的3个步骤嵌入到CPU和GPU组成的异构平台上进行实验;最后利用该模型对不同数据量的遥感影像进行CVA变化检测并作对比分析。实验结果表明:与CPU串行相比,基于GPU/CUDA的遥感影像CVA的变化检测速度提高了10倍左右;在一定程度上,达到了实时变化检测的效果。     

利用土地利用状态转移分析的变化检测

辅助数据在遥感影像变化检测中的应用研究目前还不充分,在分析已有变化检测方法的基础上提出了一种基于状态转移分析的面向对象的变化检测方法。该方法通过历史影像辅助数据估计地物土地利用类型的变化趋势,并利用生成的地物类型状态转移矩阵(STM)对变化检测结果进行修正。对不同时期历史影像生成的状态转移矩阵进行误差分析,结果与本文假设前提相符,而不同方法变化检测结果的对比也证明了本文方法的有效性。     

结合IR-MAD与均值漂移算法的密集城区遥感影像变化检测

不同时相遥感影像变化检测已成为土地利用变更调查、城市扩张分析、自然灾害分析及其他环境问题必不可少的技术手段之一。本文提出了一种结合IR-MAD与均值漂移算法的密集城区遥感影像变化检测方法。该方法通过伪不变特征法完成两期影像的相对辐射校正，有效改善影像间的配准误差，并利用IR-MAD算法对校正后的影像进行迭代运算，采用均值漂移算法对迭代后的影像进行分割，同时运用形态学方法处理分割后的影像，最终提取变化图斑。试验结果表明，该方法可以有效检测出变化区域，可应用于城市地表覆盖的变化检测。     

基于ERDAS的遥感影像变化检测技术的研究

变化检测是遥感图像处理中经常使用的一门技术,随着遥感技术的发展,变化检测的应用越来越广泛。本文介绍了变化检测的定义、流程和应用,利用ERDAS软件进行遥感影像的变化检测实验,并对ERDAS变化检测的几种不同的方法进行比较分析,得出的结论是利用变化检测模块(Change Detection)进行检测的效果较好,最后将这种方法同监督分类技术一起应用于厦门市城市建设用地的变化检测中。     

遥感时间序列影像变化检测研究进展

同一区域、不同时期大量历史数据的积累,以及同一区域能够方便地获取高时间分辨率遥感数据,使遥感时间序列影像变化检测成为近年来遥感技术与应用的研究热点。本文系统总结和评述了当前遥感时间序列影像变化检测的相关研究进展和应用状况,在阐明遥感时间序列分析的意义,以及时间序列影像在变化检测中的优势的基础上,从非遥感领域时间序列变化检测方法出发,针对遥感时间序列影像变化检测的需求,明确和归纳了遥感时间序列变化检测的问题与类型,并对当前最新研究进行了综述,总结了各种方法的优点与不足,重点介绍了基于经验模态分解的遥感时间序列影像异常信息检测方法和基于隐马尔可夫模型的土地利用/覆盖变化检测方法,以期能够为相关研究提供参考。最后总结了该研究领域的发展趋势和存在问题,并对今后的研究工作和未来发展方向进行了展望。     

基于孪生神经网络的土地利用现状年度变化检测

近年来,利用多期高分遥感影像,构建土地利用现状年度变化检测模型,并以此为基础支持土地利用现状年度变化检测的智能化发展,正是当前研究的难点所在。本文探讨了构建土地利用现状年度变化检测模型存在的问题。通过对土地资数据进行预处理,构建基于孪生神经网络的变化检测模型,以及对模型输出结果进行GIS优化获取目标区域的变化图斑,实现针对土地利用现状变化区域的快速提取。试验结果表明,该方法可快速发现不同时期影像中土地利用现状的变化位置,有效提升了土地利用现状年度变化检测的智能化水平,可服务于日常土地利用现状年度变更检查工作。     

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。     

粒子群算法及多阈值指数熵的遥感影像变化检测方法研究

在遥感影像检测中,一般采用多变化阈值来提高检测精度,但会导致运算量的增加。为解决该问题,提出利用粒子群算法及多阈值指数熵的遥感影像变化检测新方法。首先采用影像差值法构造差异影像;然后提出利用粒子群和多阈值指数熵的遥感影像分割方法,并将其用于对差异影像进行分割获取变化区域;最后对选取的实验数据进行变化检测,并与基于模糊C均值、双阈值指数熵、三阈值指数熵的非监督变化检测方法进行比较。实验结果显示,提出的变化检测方法其精度为94.77%,本案方法是一种有效地、可靠的遥感影像变化检测方法。     

基于多源数据的土地利用变化检测

年度土地利用变更调查是保证我国土地利用数据具有现势性的重要工作。目前的土地利用变化信息获取还是以人工目视解译遥感影像为主,效率较低。针对此问题提出一种基于多源数据的土地利用变化检测方法。利用前一时相土地利用矢量数据自动获取后一时相影像分类的训练样本并精化,实现全自动的影像分类,进而将分类结果与前一时相土地利用矢量数据对比得到全自动的变化检测结果;然后对前后时相影像利用多元变化检测(multivariate alteration detection,MAD)变换法剔除伪变化区域,在自动变化检测基础上提取变化图斑。选取黑龙江省杜尔伯特蒙古族自治县与湖南省长沙县为研究区验证方法的可靠性,研究证明本文方法相比于现有方法作业速度可以提高一倍以上,且更不易于遗漏真实变化区域。     

基于深度学习差值分析的高分影像建筑物变化检测

高分辨率遥感影像的建筑物变化检测在灾害评估、城市管理等方面应用广泛.为提高建筑物变化检测精度,提出一种对不同时相的图像分别进行建筑物提取,再利用差值法进行变化检测提取建筑物变化结果的方法.首先利用基于分类验证原理对高分辨率遥感影像进行建筑物提取与优化,进一步将两幅不同时相的建筑物提取结果转化为两幅二值图像,在此基础上使用图像差值法得出图像变化的部分,最后对初步结果进行腐蚀膨胀等后处理,得到最终的变化结果.实验表明,该方法相对于直接利用原始影像进行变化检测,能够有效对变化建筑物进行检测并提高检测的精度.     

结合变化向量分析和直觉模糊聚类的遥感影像变化检测方法

针对多时相遥感影像变化检测存在数据不确定性、检测精度不高等问题，提出了一种结合变化向量分析（CVA）和直觉模糊C均值聚类算法（IFCM）的多时相遥感影像变化检测方法. 首先通过CVA构建两个时相遥感影像的差异影像；然后采用直觉模糊C均值聚类算法对差异影像进行聚类得出变化区域和未变化区域；最后对变化检测结果进行二值化处理并进行精度评价. 选取两个时相的高分一号遥感影像和Szada数据集影像作为实验数据. 实验结果表明，采用提出的方法可有效解决传统方法存在的数据不确定性问题，变化检测精度达到了95.92%和92.70%，是一种可行的遥感影像变化检测方法. 研究结果可用于森林动态变化监测、土地复垦利用规划变化分析以及灾损评估.      

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。     

多时相遥感影像的变化监测方法研究

多时相遥感影像图变化监测已经在国民经济及国防建设领域得到了广泛应用。通过分析同一地域不同时相的遥感图像变化监测提供地物发生变化的信息,对资源环境数据进行更新及利用。论文围绕变化监测中的一些关键理论方法进行了研究。     

高分辨率遥感影像土地利用变化检测方法研究

提出一种利用高分辨率遥感影像进行土地利用变化检测的方法。以土地利用图为辅助数据,通过土地利用图和遥感影像的配准套合,获取影像像斑;同时,对遥感影像进行基于像素的监督分类,获取概略的类别图;再根据像斑内像素的类别编码完成子像斑的划分。以子像斑为影像分析的基本单位提取特征,以相关系数为相似性测度衡量不同时期子像斑的特征相似性,用ROC曲线(接受者操作特性曲线)代替经验选取的方法自动获取变化阈值,确定像斑是否发生变化。以武汉市区局部QuickBird 2002年和2005年多光谱影像、相同地区2002年1∶10 000土地利用图为实验数据进行了算法的实验,结果显示绝大部分的变化区域都可以被提取出来,实验方法可行。     

融合流程优化思维的遥感影像变化检测自动化研究

目前土地卫片执法中对影像变化图斑的提取主要依靠作业人员对两时相高分辨率卫星遥感影像的目视解译,以确定土地利用变化发生的空间位置。图斑的正确与否完全依靠解译人员的目视判读经验,容易产生错误。通用的检测流程针对特定遥感影像数据可以得到较好的检测结果,但是面对大面积、特征多样、分辨率较高的城市遥感影像时,应用效果可能不佳。融合流程优化思维,整合现有成熟的遥感影像变化检测相关技术,利用数字城市建设中积累的大量高精度GIS数据,并结合地物形状特征指数和检测人员的作业经验,进行变化检测自动化研究,包括人机交互检测和批量自动检测两个主要流程,并应用于深圳市土地卫片执法中的土地利用变化图斑提取环节,可提高其自动化程度,有效降低时间和人力成本,及时发现并阻止土地违法利用行为。     

基于相似度验证的自动变化探测研究

变化检测技术越来越多地应用于城市遥感分析和应用领域,但目前城市变化检测的研究主要基于中低空间分辨率的遥感数据,使用的方法也主要是像元直接比较法或者是分类后比较法。提出一种基于变化向量分析和相似度验证相结合的变化检测方法,应用高空间分辨率影像来快速实现城市建筑物、街道等目标的自动变化检测。并详细阐述了变化目标的提取以及验证的方法和过程,其结果真实地反映了地面目标的实际变化程度和类型。     

面向对象的遥感变化检测研究

通过分析传统的遥感变化检测方法存在的问题,提出了面向对象的遥感变化检测方法。本文利用某地ETM+两个时相的遥感影像,将面向对象和传统变化检测方法进行定性定量的比较,从而得出面向对象的遥感变化检测方法的优势。该方法采用了基于相邻影像区域合并异质性最小的面向对象的多尺度分割方法和模糊分类的方法对变化检测图像进行处理,从而提高了变化检测结果的精度。最终得到较理想的实验分析结果。     

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。