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常规多时相遥感影像变化检测主要基于光谱信息,没有充分利用纹理、几何、形状等多种特征信息,不足以体现检测目标的完整性和准确性。本文针对不同特征在变化检测中应用的优势,在提取影像多种特征的基础上,构建了1维和多维两种基于信息融合策略的变化检测方法,即利用1维特征空间加权距离相似度运算、多维特征空间的模糊集融合和支持向量机融合策略进行变化检测。利用多时相QuickBird高分辨率遥感影像进行城市土地覆盖变化检测试验,结果表明,本文方法可以有效集成不同特征的优势与表征变化信息的能力,提高变化检测过程的稳定性和适用性,同时能够更好地保持变化地物的结构和形状,突出主要变化目标。 相似文献
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提出了一种将遥感影像用于查处城市违法建设的方法。本文根据遥感影像变化检测相关理论,对当前常用的遥感影像变化检测方法进行了对比和分析。通过实验验证,本文结合城市建筑物目标变化状况和相关信息,为查处违法建设提供快速、精确、有效的方法。 相似文献
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基于概率统计模型的遥感影像变化检测 总被引:5,自引:0,他引:5
基于概率统计理论,提出了一种基于t检验的遥感影像自动变化检测方法,并实现了其与相关系数法的有效结合,运用于复杂城区环境下地物类型的自动变化检测。对于高空间分辨率影像,有效引入纹理特征,减少了房屋阴影的影响,对最终变化检测结果起到了明显的增强效果。实验采用不同类型的数据,详细叙述了变化目标的提取以及本文方法的特点,结果真实反映了实际地物的变化,表明该方法具有很好的实用价值。 相似文献
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基于遥感图像中的光学信号检测出一定时间内特定区域的变化状态的遥感图像变化检测方法,在国防安全、环境监测、城市建设等领域具有重要应用价值。由于多时相异源图像在成像机理、光谱范围、空间分辨率等方面存在差异,现阶段异源遥感图像变化检测仍存在精度不够高、漏检和误检等问题,本文提出一种基于Transformer网络的异源变化检测网络框架,该框架能够利用不同类别的异源遥感图像获得准确的变化检测结果。首先,所提出检测网络为多时相遥感图像自适应生成对应的光学信号Token (光信Token);然后,以光信Token作为引导与对应图像块Token进行交互计算,从而对双时相序列特征进行变化分析,并且在交互学习过程中构建了差分放大模块以提高网络对特征间差分信息的提取精度;最后,利用多层感知机对输出的差分Token进行预测并分割出变化区域。采用Sardinia、Shuguang和Bastrop等3个不同类别的异源遥感图像数据集和Farmland同源高光谱图像数据集来验证本文提出的方法,结果证明在选取有限训练样本数据情况下,本文方法与现有主流变化检测方法相比,在多个客观指标以及主观视觉上都表现出先进性。 相似文献
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目的 根据高空间分辨率影像上变化区域呈聚集状分布的特点,提出了一种面向地理对象的遥感影像变化检测算法。在利用 Mean-Shift分割算法的基础上,获得不同时相地理对 象 的 灰 度特征 信息,结合 变 化 矢量 分析,采用最大数学期望算法自动提取变化区域。以 QuickBird、SPOT、TM 三组不同空间分辨率的影像进行算法验证并比较了该方法与单像素变化检测算法的差异。结果表明,三组影像中面向对象的变化检测算法的检测精度分 别 为 91.1%,87.3% 和 84.3%,单像素 的 变 化 检 测算法 检测精度分别为 86.41%,82.48% 和81.02%。试验结果显示面向对象的算法检测精度高于基于单像素的变化检测算法,且对高空间分辨率的影像检测效果要优于对中低空间分辨率的影像的检测效果。该算法减少了变化阈值确定中的人工干预,克服了以像素为单位的变化检测算法中由于缺少空间邻域信息而产生孤立、离散、不连通变化结果的问题,能够满足在不同土地覆盖类型下的变化检测要求,在国土资源监测中具有一定的使用价值。 相似文献
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地理要素的时空变化分析对于了解和掌握地表的规律性有着重要的作用。利用地面站点观测、实地调查等传统方式获取数据,对地理要素进行时空变化分析是最常用的方法。但该类方法往往表现的是"点尺度"观测,不能在大尺度情况下准确地反映地表的时空变化信息。遥感卫星能以一定的时间间隔获得空间连续的对地"面尺度"观测数据,然而其特定的空间和时间分辨率使其获取的地表信息仍十分有限。同时地表的空间异质性和个别地表短时间内的快速变化,使得利用遥感数据对地理要素进行时空变化分析时,时空变化分析结果会随观测尺度而发生改变。本文从空间尺度和时间尺度两方面综述遥感数据时空尺度对地理要素的时空变化分析产生的影响和原因,并针对这些问题总结了减小时空尺度对结果不确定性影响的现行方法。可以通过多源遥感协同观测和反演、尺度转换、空间建模等方法减小空间尺度引起的不确定性;通过联合多时相遥感数据的方法减小时间尺度引起的不确定性。在实际应用中,应根据所观测地理要素的实际情况,综合分析选择合适的方法。 相似文献
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为了提高高分辨率遥感影像变化检测的可靠性,提出了一种基于模糊综合评判的遥感影像变化检测方法。首先对两个时相的影像进行波段叠加,对多波段新影像进行多尺度分割;然后针对单一尺度上的对象,综合考虑两时相遥感影像对象的光谱特征和纹理特征,建立模糊综合评判模型,对各个对象内的像素是否发生变化进行隶属度计算;最后采用熵权法对影像各个像素在不同尺度的"软"模糊评判结果进行定权处理和加权融合。实验以两组不同时相的高分影像为例,实现了基于模糊逻辑的多尺度变化检测有效融合,充分利用了多层次的像素特征,得到了整体优于单一尺度面向对象变化检测的结果,为多尺度变化检测提供了新的思路。 相似文献
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地物分类是地理国情变化监测的关键技术,选用福州仓山主城区两个时期的高分辨率影像作为研究对象,研究了利用面向对象分类技术进行地表覆盖分类并生成地理国情普查数据的方法和流程。同时,探讨了基于不同时期地理国情普查数据的空间分析统计结果,揭示地理国情变化规律及原因。 相似文献
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为了有效地辅助第二次全国土地调查,对土地覆盖情况和地类遥感影像判读提供辅助,运用ASP.NET和网络服务技术,以多源遥感影像为数据源,构建了基于网络服务的地类遥感影像样本检索系统。本文重点研究了基于网络服务的地类遥感影像样本检索系统的结构、流程和功能,提出了系统的数据库表结构设计方法,为网络化遥感样本检索服务提供了解决方案。 相似文献
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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。 相似文献
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高空间分辨率遥感影像中地物目标内部光谱信息复杂性的增强,使得传统基于光谱特征值的数据处理方法效果不再显著,影像分割为解决这一问题提供了一种思路,成为当前高空间分辨率遥感影像处理的研究焦点.时刻独立脉冲耦合神经网络具有状态相近、空间相邻神经元相互耦合同步脉冲激发和区域之间神经元脉冲激发时刻独立两大特点,已被应用于非遥感影像分割中,并取得较好效果.本文结合高空间分辨率遥感影像特点,通过对网络参数进行实验和分析,提出一个基于时刻独立脉冲耦合神经网络的高空间分辨率遥感影像分割方法,并利用空间分辨率0.3m的航空影像进行了数据试验,将分割结果进行讨论并与现有时刻独立脉冲耦合神经网络方法和ISODATA方法分割结果进行对比分析.结果表明:时刻独立脉冲耦合神经网络在高空间分辨率遥感影像分割处理中具有很好的应用前景. 相似文献
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地表覆盖与更新是地理国情监测、环境变化评估、生态系统保护等不可或缺的基础地理信息。遥感制图技术已成为地表覆盖信息提取的重要手段,但因地物光谱、纹理及时相等特征复杂性,地表覆盖更新数据往往存在错分、漏分,从而导致地表覆盖时空目标不一致。现有地表覆盖更新数据不一致性探测主要以人工检查为主、部分自动化为辅的方式,生产实践中需要大量的作业人员与时间,缺乏行之有效的不一致性自动化探测工具。本文研究分析了栅格地表覆盖更新数据不一致性检查面临的挑战,提出了基于复合逻辑量词的栅格空间拓扑关系计算方法、基于置信区间的更新期地表覆盖错分目标初判规则构建,以及利用空间约束多重匹配的更新期错分目标后验判断,形成了“关系-规则-判断”的地表覆盖时空目标不一致性探测体系。试验以山东临朐、垦利GlobeLand30数据为研究对象,经与统计一致性检核方法对比分析、参照真实地表影像数据,实现了地表覆盖时空目标不一致性探测与有效性检验,验证了探测方法可行性。 相似文献
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Land cover change information is crucial to analyse the process and the change patterns of environments and ecological systems. Recent studies have incorporated object-based image analysis for its ability to generate meaningful geographical objects into studies of change detection. In this research, we developed a systematic methodology to realise multi-type land cover changed object detection with medium spatial resolution remote sensing images in Beijing, China. Optimum index factor (OIF) was applied to determine the best change indicators and the chi-square transformation was carried out to determine the change threshold of the 4 classes of changed object. The clustering change vectors in the feature space were proposed to discriminate the change types. According to the accuracy assessment, the overall accuracy of changed/unchanged object detection was approximately 93.9% with an overall kappa of 0.824, and the change type discrimination also achieved an overall accuracy of 81.67%, indicating the effectiveness of the proposed method. 相似文献