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。     

基于遥感影像的土地利用变化检测

随着遥感科学技术的发展、各种遥感数据的累加以及遥感变化检测研究的深入,基于遥感影像的土地利用变化检测手段也日新月异。本文主要阐述利用不同的遥感影像处理方法对不同影像之间的土地利用变化进行检测,同时利用影像融合对比法、影像差值法、主成分分析法(PCA法),以及影像分类法等遥感影像处理方法,对同一地区前后不同时相的土地利用变化检测效果进行精度对比,并总结出不同检测方法在不同条件下的检测效果。     

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。     

在GIS辅助下的地物变化检测

提出了将遥感图像和GIS相结合的变化检测和分析方法,并模拟地物环境变化对两幅不同时相的遥感图像进行了变化检测。实验证明,将特定目标的GIS辅助数据引入变化检测方法中能够大大提高检测精度和效率。     

增强型形态学建筑指数的建筑物变化检测

针对在高分辨率遥感影像中,利用形态学建筑指数提取建筑物时,同质性区域内部会出现噪声影响建筑物变化检测精度的问题,该文提出一种基于增强型形态学建筑指数的建筑物变化检测方法。采用增强型形态学建筑指数进行建筑物的提取,较好地去除了同质性区域内部的噪声,提高了建筑物提取精度;利用变化向量分析法获得建筑物变化检测结果,并采用LFI指数对变化检测结果进行后处理,有效地区分出建筑物对象和城市道路等地物,提高了建筑物变化检测精度。最后通过实验证明:该文算法可以有效地进行建筑物的提取和变化检测。     

基于CRF模型的高分辨率遥感影像变化检测

针对传统高分辨率遥感影像变化检测方法大多直接利用光谱信息进行计算,导致检测精度不高的缺陷,提出了一种基于条件随机场模型（CRF）的高分辨率遥感影像变化检测方法。该方法利用CRF模型融合差值影像的光谱项和空间项,在融合过程中,引入EM迭代策略不断更新影像检测结果,提高变化检测精度。试验结果表明,本文方法的分类精度好于传统方法,并且稳定性良好。     

孪生高分辨率卷积神经网络遥感影像变化检测方法

针对遥感影像变化检测问题,提出了一种孪生高分辨率卷积神经网络模型。该模型首先基于孪生网络模型提取不同时相遥感影像的特征,然后将特征拼接后输入到嵌套U形网络中输出变化检测区域。为了提升变化检测效果,进一步设计了高分辨率卷积神经网络用于提取不同时相遥感影像的特征,以充分利用不同分辨率的特征来提升变化检测效果。在LEVIR-CD变化检测数据集上的大量实验表明,所提出方法能够比对比方法获得更高的变化检测精度。     

基于HRNet的高分辨率遥感影像建筑物变化信息提取

建筑物图斑变化检测是遥感影像信息提取的重要内容之一,对于土地调查、自然资源常态化监测、土地执法监测等具有重要意义。岭南地区建设结构复杂,高分辨率遥感影像信息丰富,包含建筑结构细节多种多样,加上成像的季节不同、时间不同等因素导致建筑物变化信息的自动提取十分困难。针对此问题,本文提出了基于HRNet的语义分割模型,通过筛选保留高分辨率的特征层,从而保留更细节的图像信息。此外,结合图像分割二值化对结果进行优化,在一定程度上提高了高分辨率遥感影像建筑物变化自动检测的能力。     

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。     

建筑物变化的多特征融和及随机多图综合检测法

针对遥感影像建筑物变化检测过程中存在构造的差异影像凸显建筑物效果不理想 、提取训练样本质量差及分类精度低等问题,本文从差异影像构造、高质量训练样本提取及分类方法等3方面进行研究,提出一种基于多特征融合及随机多图的遥感影像建筑物变化检测方法.首先,把通过CVA获取不同时相遥感影像光谱特征差异图、纹理特征(灰度共生矩阵法)差异图及通过求差获取不同时相遥感影像形态学建筑物指数特征差异图、最佳尺度分割后的形状特征差异图按照一定比例相加来构造差异影像,从而有效凸显建筑物变化信息;然后采用构造的变分去噪模型对差异影像进行去噪处理,利用频域显著性方法获取去噪差异影像的显著性图,通过模糊c-均值算法对显著性图选取阈值得到的粗变化检测图进行预分类,从而获取高质量建筑物及非建筑物训练样本;最后,把从遥感影像及特征影像上提取建筑物和非建筑物训练样本的邻域特征引入随机多图分类模型中进行标签训练,并利用训练好的随机多图分类器对粗变化检测图进行建筑物变化检测,从而得到高精度的建筑物变化检测结果.为了验证本文方法的有效性,选择同源及多源遥感影像进行试验分析.试验结果表明,本文方法可以检测出更多建筑物变化信息及较少的非建筑物变化信息,同时Com值、Cor值及FM值也明显高于其他比较方法.