通过软硬变化检测识别冬小麦

提出一种软硬变化检测的作物识别方法 SHLUCD(Soft and Hard Land Use/Cover Change Detection Method)。该方法利用多期遥感影像能够有效表达作物的生长物候特征,以达到在离散变化区(即纯净像元区,包括完全转换成作物的突变区域和非作物区域)和连续变化区(即渐变区,混合像元区,是部分转化为作物的区域)准确进行作物的识别。在北京市选择一个研究区,以冬小麦为研究对象,选用2011年10月6日(播种期)和2012年4月16日(拔节期)两期环境减灾1号卫星影像,分别采用硬变化检测方法 HLUCD(Hard Land Use/Cover Change Detection Method)、软变化检测方法 SLUCD(Soft Land Use/Cover Change Detection Method)和SHLUCD进行冬小麦的识别。实验结果表明:在不同尺度窗口下,SHLUCD较传统方法表现出较明显的优势,具有更低的均方根误差RMSE(SHLUCD为[0.14,0.07],HLUCD为[0.15,0.07],SLUCD为[0.16,0.08])和偏差bias(SHLUCD为-0.0008,HLUCD为-0.007,SLUCD为0.014)和更高的决定系数R2(SHLUCD为[0.68,0.86],HLUCD为[0.62,0.86],SLUCD为[0.60,0.86])。针对冬小麦突变区域、冬小麦渐变区域和非冬小麦区域分别进行评价,表明SHLUCD识别精度接近各区最佳的识别方法,进一步验证了SHLUCD的灵活性和适用性。SHLUCD方法在离散变化区能够通过土地覆盖类型状态变化来有效地识别出冬小麦,在连续变化区可识别出土地覆盖的状态变化程度定量表达冬小麦的丰度,是其他作物多时相遥感变化检测的前期实验基础。     

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。     

领域知识优化深度置信网络的遥感变化检测

为提高高分辨率遥感影像变化检测精度,提出一种以领域知识为优化策略的深度学习变化检测方法。利用改进的变化矢量分析和灰度共生矩阵算法获取影像的光谱和纹理变化,设定合理阈值获得变化区域待选样本;引入领域知识中图斑形状特征指数与光谱知识,筛选得到高质量的训练样本;构建并训练了深度置信网络模型,使用优化策略对深度学习变化检测结果进行优化,以减少“椒盐”噪声和伪变化区对检测精度的影响。通过高分二号与IKONOS影像的变化检测实验表明,该方法较优化前准确率与召回率最大增幅分别为7.58%和14.69%（高分二号）、17.08%和23.87%（IKONOS）,虚警率和漏检率最大降幅为30.22%和23.30%（高分二号）、17.08%和23.87%（IKONOS）,能够有效提高变化检测精度。     

SAR影像变化检测研究综述

本文对近年来国内外SAR影像变化检测技术的研究现状和新技术进行了总结,从像素级变化检测方法和对象级变化检测方法两方面介绍了SAR影像变化检测的研究动态。     

变化检测技术在震害信息提取中的应用

根据处理的信息层次将变化检测方法分为3类,总结了3类方法在震害信息提取中的优缺点,并找出目前变化检测存在的不足,展望了变化检测在震害信息提取中的发展趋势。     

基于NDVI城镇土地利用变化检测探讨

通过归一化植被指数（NDVI）结合影像差值，对经过辐射校正后的1993年和2005年武汉地区TM影像进行了土地利用变化检测，与监督法分类进行比较，得出NDVI更宜于实现变化信息探测和提取。     

基于高光谱影像的地形图要素变化自动检测与更新方法研究

探讨采用高光谱遥感影像自动检测地形图变化的技术途径。针对地形图变化检测特点,利用经过辐射和几何处理的高光谱影像,结合已有地面资料确定地物样区,建立地形图要素的光谱特征。在建立地物要素光谱特征过程中,提出结合地形图资料,采用迭代光谱特征重建方法,利用训练样本和初始分析结果作为新的样本进行特征提取,克服高光谱影像处理中存在的训练样本数量要求大的难点,提高地物光谱特征建立的可靠性,从而有效提高分析精度。采用EO-1数据实验表明,该方法能够有效实现地物要素信息的自动提取,是变化检测与自动更新的一种有效方法。     

基于区域特征的小波差值变化检测方法

小波变换在图像处理与分析方面的应用已取得很大的成功,如基于小波变换的图像编码、去噪、融合等,但在多时相的遥感影像变化检测方面的研究还很少.提出并实验了一种基于区域特征的小波差值变化检测方法,该方法对于高分辨率的遥感影像具有较好的检测效果,同时提高了运算速度.实验结果表明了该方法的可行性和有效性.     

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。     

DSM数据存储与变化检测算法研究

数字表面模型DSM由于其对地表空间形态的真实反映,成为土地利用变化检测中的重要数据资源。本文系统分析了DSM数据的特点,建立了一个基于Oracle的数据存储解决方案,实现了海量DSM数据的有效管理以及信息的更新;另外,本文还设计了通过DSM进行差异检测的算法,该方法能够快速、准确地发现城市建设中发生的变化,是适用于地理国情监测工作的有效技术。