基于核函数度量相似性的遥感影像变化检测

提出了一种基于核函数度量相似性的遥感影像变化检测算法。该算法通过比较两个时相特征向量的概率密度进行变化判别,将概率密度的比较转化成核函数的形式,利用核函数的相似度量功能进行变化判别,通过指定的核函数避开概率密度的估计,达到概率密度比较的目的。     

多源遥感影像变化检测方法在地震城区灾害评估中的比较

遥感技术是目前地震灾害检测与评估最经济最有效的手段,利用震前震后的遥感影像进行变化检测,是快速获取震害变化情报的关键.利用航空、航天多传感器获取的SPOT5、FORMOSAT2、TM、ADS40等汶川地震灾前、后多源遥感影像,在经过图像配准和辐射校正等预处理后,重点比较了代数比较法、分类比较法、面向对象法三种变化检测方...     

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。     

一种遥感影像核变化检测方法

提出了一种新的遥感影像核变化检测方法。该方法是将原始空间不同时相的输入矢量通过核函数非线性映射到高维特征空间，然后在高维特征空间中通过传统变化检测方法处理得到新的输入矢量，最后通过半监督的单类支持向量机算法对新的输入矢量构造变化区域与非变化区域的最优分割超平面。试验证实，本文的核变化检测方法具有较高的检测精度和效率。     

全球MODIS气温数据的修正秩克里金插值分析

高维数据插值是大数据分析的一个基本内容,传统克里金插值方法的计算复杂度,是O(n3),即随数据观测量的增大其计算复杂度以3次方速度增长,无法满足实时性应用需求强的克里金插值。修正秩克里金(FRK)方法通过矩阵分解降低大维矩阵的运算维数来简化矩阵计算,提高计算速度。在大数据分析背景下,借助FRK方法对全球MODIS气温数据进行统计建模并计算实现气温数据的插值分析。将其与普通克里金(OK)作对比实验,结果表明,相较于OK方法,FRK方法的插值精度并没有降低;在计算效率方面,使用FRK方法进行插值时,随数据量增大,耗时程度趋于缓慢平稳增长,而同一环境下的OK方法耗时随数据量增大呈指数增长趋势。相对于传统克里金方法,FRK能够在保证插值精度的同时显著降低其计算复杂度,缩短插值时间。