一种新的遥感影像变化检测方法

针对地理国情监测中大幅面多时相遥感影像变化检测的需求,提出了一种基于卡方变换和样本选择的面向对象遥感影像变化检测方法。首先对多时相遥感影像进行多尺度分割获取像斑;然后,提取像斑的多维特征,采用基于卡方变换的特征融合方法计算像斑的加权差异度;最后,自适应选择训练样本,通过基于最大期望算法的贝叶斯阈值确定方法获取变化阈值,并对加权差异影像进行二值分割获取变化检测结果。以武汉市东湖高新技术开发区为例,利用多时相高分辨率遥感影像进行土地覆盖变化检测。试验结果表明,该方法可以克服全样本变化向量分析法及全样本卡方变换检测法难以满足阈值确定条件的不足,获得更准确的变化阈值,保证变化检测正确率高而又有效地降低漏检率,从而获得更好的变化检测结果,在地理国情监测中具有一定的应用价值。     

基于像斑异质度的矢量图与遥感影像变化检测

为实现矢量图与遥感影像的自动变化检测,提出一种基于像斑异质度的矢量图与遥感影像变化检测方法。以旧时期矢量图为约束,对新时期遥感影像采用标记分水岭算法进行影像分割获取像斑;提取兼顾光谱特征与纹理特征的像斑直方图作为像斑的特征,利用直方图相交距离构建像斑特征距离;利用新时期像斑与旧时期同类别像斑特征距离的平均值计算像斑的异质度,采用最大熵法自动获取各地物类别的异质度阈值;通过比较像斑异质度与矢量图所在时期对应类别的异质度阈值,实现像斑的变化/未变化判别。对QuickBird遥感影像的实验验证了所提方法的有效性,变化检测正确率达到了95%。     

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。     

一种综合光谱、纹理、结构特征的高分辨率遥感影像变化检测方法

为充分利用像斑的多特征以提高变化检测精度,提出了一种综合光谱、纹理、结构特征的高分辨率遥感影像变化检测方法。通过影像分割获取像斑,利用灰度直方图、局部二值模式/对比度(LBP/C)直方图、方向梯度直方图(HOG)分别表达像斑的光谱、纹理、结构特征;采用直方图相交距离度量像斑的特征距离,采用大津法获取变化阈值,分别获得光谱、纹理、结构特征下的变化检测结果;综合3种变化检测结果,将像斑划分为变化、不确定、未变化3类;以变化与未变化两类像斑作为训练样本像斑,利用支持向量机(SVM)算法对不确定类像斑进行变化/未变化划分。在QuickBird遥感影像上的试验结果验证了本文方法的有效性。     

融合光谱及纹理异质度的遥感影像变化检测

为解决矢量数据与遥感影像的变化检测难题,提出了一种融合光谱异质度与纹理异质度的变化检测方法。以矢量数据为约束,对遥感影像进行分割获取像斑;提取像斑的光谱直方图与局部二值模式(LBP)纹理直方图;采用G统计量度量直方图的距离,利用像斑与其他同类像斑特征距离的平均值分别构建像斑的光谱异质度与纹理异质度,加权组合光谱异质度与纹理异质度构建像斑异质度;利用大津法获取各地物类别的异质度阈值,比较像斑的异质度与对应类别的异质度阈值,对像斑进行变化/未变化判别。在IKONOS遥感影像上的试验验证了本文方法的有效性。     

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。     

高分遥感影像与矢量数据结合的变化检测方法

针对高分辨率遥感影像与矢量数据配准套合之后存在的不一致性问题,该文探讨了多尺度分割算法获取同质像斑的方法。在此基础上,发展了一种基于最近邻分类算法的分类后处理变化检测方法。结果表明,通过多尺度分割算法能够获取"类内光谱相同"和"类间光谱相异"的像斑;分类后处理变化检测方法能够正确检测出80%以上的变化区域,在获取变化检测结果的同时能够获取变化像斑的类别,而且检测精度较高,具有较高的应用价值。     

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。     

利用最小交叉熵的多时相影像变化检测

针对目前多时相遥感影像变化检测中缺少有效的确定变化阈值方法的问题,文章提出一种基于最小交叉熵的方法:采用中值滤波方法分别消除两个时相遥感影像中的噪声;将比值法和差值法融合构造两个时相遥感影像的差异影像;通过最小交叉熵确定差异影像的最佳变化阈值,并对差异影像进行分割得到变化区域;最后对变化检测精度进行评估。实验结果表明,提出的方法具有较高的检测精度,是一种有效的多时相遥感影像变化检测方法。     

方差齐性检验与模糊评价的遥感影像变化检测

针对高分辨率遥感影像地物空间结构复杂、光谱纹理信息丰富的特点,该文提出一种基于Levene检验及模糊评价的遥感影像变化检测方法。首先,对预处理后的两期影像叠置分割得到图斑对象,提取其光谱、纹理等特征;其次,利用改进的Levene检验法统计各图斑变化信息得到候选变化图斑,经IHS变换获取影像色调信息,结合纹理特征进行变化向量分析;最后,通过迭代的方式确定阈值并计算候选图斑的变化隶属度,确定最终变化区域。选取江苏省某地区ZY-3高分辨率遥感影像进行实验,结果表明:改进的Levene检验法很大程度地减少了后续的计算量,提高了变化检测精度,对于相对辐射差异较大的非变化图斑具有良好的容错性;采用色调-纹理特征及模糊评价法可以有效地降低漏检及虚检率,提高变化检测精度。     

遥感影像变化检测样本自动抽样

在遥感影像结合矢量数据先验信息的变化检测中,需要从分割后的影像对象中抽取一定数量、具有相同类别属性的样本,其中不可避免地抽到类别属性不一致的样本,如何剔除这些样本是抽样过程中必须解决的重点问题,在目前已有的方法中,一般是通过人工目视判别完成的。样本的自动提取是实现自动变化检测的关键环节,本文提出一种变化检测样本自动抽样方法,主要包括样本的空间布设和异常样本自动检测两个环节。该方法首先利用矢量数据提取抽样图层,用抽样图层分割遥感影像,获取影像对象。其次是根据抽样区域范围、影像对象分布特征和地形特征布设变化检测样本。然后根据样本的先验类别属性构建特征空间向量,计算样本在特征空间的局部可达密度,由局部可达密度计算样本的异常度指数,并根据特征空间密度异常指数剔除异常样本,完成变化检测样本自动提取。最后以耕地、林地和居民地为例进行了抽样试验。结果表明,邻域参数k按样本布设总数的1/5—1/3取值、异常度阈值设定为80%时,可以实现异常样本0漏检率,能够准确、高效实现变化检测样本的自动提取。     

融合像素级和对象级的遥感图像变化检测方法

针对现有遥感影像变化检测方法常存在的检测结果破碎、虚检较多、对数据匹配要求高等问题。提出了一种融合像素级和对象级的遥感图像变化检测方法。利用光谱和纹理信息构建单高斯模型,在多尺度上进行像素级变化检测。然后,以像素级检测结果为种子区域,同时在变化前后影像上区域生长,融合生长结果提取变化对象。最后,依据检测需求对变化对象进行特征分类并滤除虚警。实验结果表明,该方法降低了虚检,保持了变化区域的结构完整性,在变化前后图像分辨率存在一定差别时仍有较高的检测精度。     

结合像元级和目标级的高分辨率遥感影像建筑物变化检测

快速、精准的建筑物变化检测对城市规划建设等业务管理具有重要意义。随着卫星遥感技术的快速发展,基于高分辨率遥感影像的建筑物变化检测得到了广泛关注。针对像元级建筑物变化检测方法往往精度不足而目标级建筑物变化检测方法过程烦琐等问题,本文提出结合像元级和目标级的高分辨率遥感影像建筑物变化检测方法。首先综合高分辨率遥感影像的多维特征,利用随机森林分类器进行影像集分类,以获取像元级建筑物变化检测结果;然后对后时相遥感影像进行图像分割,获得影像对象;最后融合像元级建筑物变化检测结果和影像对象,识别变化的建筑物目标。利用双时相QuickBird高分辨率遥感影像进行建筑物变化检测试验,结果表明：本文提出的方法能够削弱光照、观测角度等环境差异对建筑物变化检测的影响,显著改善建筑物变化的检测精度。     

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。     

遥感影像融合的自适应变化检测

提出一种基于影像融合和自适应阈值选择的遥感影像变化检测方法。首先利用经过改进的融合技术对原 始数据的差值影像和比值影像进行处理, 构造融合影像, 在该融合影像的基础上进行自适应迭代运算得到初步变 化阈值范围, 然后通过分析阈值范围两侧影像像元的离散程度, 求解最终的阈值范围, 从而得到更优变化阈值, 提 取变化区域。实验结果表明, 本文方法的检测精度优于传统的变化检测方法, 同时具有一定的稳定性和智能性。     

基于融合和广义高斯模型的遥感影像变化检测

提出了一种基于融合和广义高斯模型的遥感影像变化检测算法。该算法融合差值影像和比值影像的结果构造差异影像，然后运用灰度形态学对差异影像进行顾及空间邻域关系的处理，再对处理后的结果运用广义高斯分布模型估计变化与非变化像元的概率密度参数，最后采用改进的KI算法计算最佳分割阈值，提取变化区域。实验结果表明，所提出的变化检测算法稳健、高效，具有较大的实用价值。     

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.      

高分辨率遥感影像场景变化检测的相似度方法北大核心CSCD

针对传统高分辨率遥感影像场景变化检测流程复杂且严重依赖分类结果的问题,本文提出了一种顾及场景全局与局部相似性的变化检测方法。首先,将同一区域两个时相的遥感影像裁切成固定尺寸的图像块,构造场景对图像库,并划分为训练集和测试集;其次,构建融合场景全局与局部相似性的双分支卷积神经网络,实现场景相似度学习;然后,利用训练的相似度学习网络提取训练集场景相似度,并通过阈值遍历的方法得到最佳的相似度阈值;最后,基于相似度阈值将测试集场景对划分为变化场景和未变化场景,得到最终的变化检测结果。试验结果表明,本文方法的总体精度为0.94,Kappa系数为0.88,优于传统的分类后变化检测方法,是一种简单有效的场景变化检测方法。