基于遥感的城市地表覆盖变化检测综述

遥感地表覆盖变化检测是地理国情常态化监测的内容,是地形图快速更新和信息化测绘的要求,也是提高测绘保障能力的具体体现。基于遥感技术的计算机辅助变化检测,不仅能够提高变化检测的效率,而且能为土地利用变化发现提供有效的监测手段。遥感影像变化检测是遥感研究的热点之一,呈现了数据多源化、过程一体化、方法智能化和知识综合化的发展趋势。归纳综述了城市遥感变化检测涉及的数据和方法,分析提出了当前遥感变化检测存在的一些问题,为相关研究和应用提供参考。     

基于深度学习的遥感变化检测技术应用研究

传统的人工目视变化提取的方式耗费大量的人力、物力且作业周期长，已经无法满足当今快速监测分析的需求，现在利用不同期影像进行智能变化检测和提取成为专家学者和软件方研究的热点。本文将浅析基于深度学习的遥感影像变化检测方法，旨在探索基于遥感影像进行常态化、快速化变化检测的技术路线和相关业务的应用，如基础测绘地形图更新、土地变更调查、地理国情监测更新等，为城市变化信息、地理信息数据的快速更新提供支撑。     

基于多时相遥感图像灰度差值法的地表变化检测

为快速利用多时相遥感数据实现地表信息的变化检测,探讨了使用多时相遥感图像的灰度差值法来进行地表变化检测.计算差值图像的均值和标准差,建立其数学关系,确定变化阈值;通过差值运算后处理方法获得变化信息,并结合地表信息的光谱反射特性,进行城市地表信息的变化检测.     

多时相遥感影像变化检测方法综述

遥感影像变化检测一直是国际遥感领域研究的热点和难点,尽管各国学者对变化检测问题进行了大量深入的研究,但是目前尚未出现一种普适性强、适用于所有情况的通用方法。随着遥感对地观测技术的快速发展和应用,变化检测技术体系也在不断地发展和演化。回顾了多时相遥感影像变化检测技术的发展历程,对多时相遥感影像变化检测方法的分类体系进行了归纳总结,从变化检测预处理、变化检测方法、精度评价3个方面详细总结了变化检测研究的最新进展,并指出了变化检测面临的核心困难及可能的应对措施,以期推动遥感影像变化检测研究更加深入的发展。     

顾及纹理特征贡献度的变化影像对象提取算法

遥感影像变化检测是全球变化研究的重要内容。基于两期遥感影像的变化检测方法存在数据条件要求苛刻、难以充分利用快速发展的多源遥感影像数据等问题。目前许多变化检测的参考数据中包含了一期分类矢量数据,矢量数据中往往包含了位置、形状、大小和类别属性等先验信息,充分利用这些先验信息将可提高变化检测精度。提取变化影像对象是结合矢量数据和遥感影像进行变化检测的核心步骤。本文提出了一种顾及纹理特征贡献度的变化影像对象提取方法。该方法利用矢量数据分割遥感影像,获取影像对象,计算影像对象纹理特征值。根据信息增益原理计算纹理特征参数的特征贡献度,选择特征参数。由贡献度指数大小确定纹理特征参数权重,计算影像对象与先验要素类别的相似度系数,提取变化影像对象。试验结果表明,基于纹理特征贡献度的特征参数选择,能有效地提高变化影像对象提取结果的精度。     

遥感时间序列影像变化检测研究进展

同一区域、不同时期大量历史数据的积累,以及同一区域能够方便地获取高时间分辨率遥感数据,使遥感时间序列影像变化检测成为近年来遥感技术与应用的研究热点。本文系统总结和评述了当前遥感时间序列影像变化检测的相关研究进展和应用状况,在阐明遥感时间序列分析的意义,以及时间序列影像在变化检测中的优势的基础上,从非遥感领域时间序列变化检测方法出发,针对遥感时间序列影像变化检测的需求,明确和归纳了遥感时间序列变化检测的问题与类型,并对当前最新研究进行了综述,总结了各种方法的优点与不足,重点介绍了基于经验模态分解的遥感时间序列影像异常信息检测方法和基于隐马尔可夫模型的土地利用/覆盖变化检测方法,以期能够为相关研究提供参考。最后总结了该研究领域的发展趋势和存在问题,并对今后的研究工作和未来发展方向进行了展望。     

基于相似度验证的自动变化探测研究

变化检测技术越来越多地应用于城市遥感分析和应用领域,但目前城市变化检测的研究主要基于中低空间分辨率的遥感数据,使用的方法也主要是像元直接比较法或者是分类后比较法。提出一种基于变化向量分析和相似度验证相结合的变化检测方法,应用高空间分辨率影像来快速实现城市建筑物、街道等目标的自动变化检测。并详细阐述了变化目标的提取以及验证的方法和过程,其结果真实地反映了地面目标的实际变化程度和类型。     

多时相遥感影像的变化检测研究现状与展望

变化检测作为摄影测量与遥感领域的研究热点之一,也是人工智能体系中极具研究价值的技术分支。二者的快速发展与深度融合,已使海量、复杂和多样的遥感数据快速智能化处理成为可能,广泛应用于资源监测、城市规划、灾害评估等诸多领域。随着遥感技术和计算能力的不断革新,变化检测体系也在不断发展和演化。本文主要从几何和语义两个角度对变化检测方法进行了分析和归纳总结,重点分析了几何信息的利用方式及深度神经网络的特征融合方式,随后总结了常用的变化检测公开样本数据集,最后对当前变化检测应用中遇到的核心问题及未来发展趋势进行了梳理与展望。     

遥感在查处违法建设中的应用研究

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。     

多时相遥感影像变化检测综述

近几十年来,多时相影像处理和变化检测是遥感领域一个较为活跃的研究方向。虽然在环境变化监测和检测方面成功的应用有很多,但是从多时相影像及时提取地球环境和人类活动的动态信息仍匝临很多挑战。近年来,随着新型遥感平台和传感器的发展,在克服技术障碍方面取得了很大进步。历史影像档案提供范围的扩大也使得长期变化检测和建模成为可能。这些发展推动了更先进的影像处理方法的开发和处理时间维度影像数据新方法的研究工作。本文回顾了多时相数据处理和变化检测的发展现状。作者首先对地球表面环境变化的性质进行了分析,从四个方面总结了遥感变化检测技术的发展,包括变化检测影像预处理、变化检测方法和途径分类、遥感变化检测方法和多时相影像处理的准确度评估。文章试图在先验知识的基础上从多源数据、集成处理和智能方法角度提出综合解决方案。为促进遥感影像变化检测技术的深入研究,本文还指出了变化检测所面临的挑战和可能的对策。     

省级基础地理信息快速更新方法研究

传统省级基础地理信息更新模式,无法保证数据的现势性,直接影响其使用价值和使用范围,因此本文研究了一种省级基础地理信息快速更新方法。首先利用互联网地理分析、影像和矢量数据变化检测等技术实现变化地理信息的快速发现;接着通过无人机遥感测量系统、车载移动测量系统、内外业一体化采集平台等实施变化地理信息的快速采集;最后根据增量信息形成新的现势数据库和历史数据库。实施成果表明,该技术可以灵活地应用于特定要素或指定区域信息的快速更新,对于推进省级基础地理信息数据快速更新机制的完善具有重要作用。     

高空间分辨率遥感影像下的违法用地变化检测

遥感影像时间、空间分辨率的逐渐提高和图像识别技术的发展,使基于高分辨率遥感影像进行自动、准确、快速的违法用地检测成为可能。本文利用高空间分辨率遥感影像,提出了一种基于地物分布特性的违法用地变化检测方法,将违法用地判别特征知识融入变化检测模型,实现违法用地变化信息自动提取。选取广州市从化街口地区为研究区域,试验结果表明该方法能够辅助应用人员在大范围内快速地定位疑似违章用地图斑,提高生产效率,取得较好的应用效果。     

无人机遥感提取输电线路走廊信息

为了快速提取因输变电线路工程施工造成的走廊内原有地理环境的变化,以锡盟—山东1000kV特高压交流输变电工程为例,借助遥感变化检测技术,对获取的输电线路走廊设计阶段航空影像和施工阶段无人机影像进行变化检测分析;并结合植被覆盖范围和房屋拆迁图快速提取了施工通道内植被变化、房屋拆迁等信息,可为施工现场规范化管理工作提供参考。     

地表覆盖与建筑物目标变化检测技术研究

正随着遥感技术发展,大量的多元异构遥感数据得以获取,为对地球表面进行及时的、精确的变化检测提供了大量的数据基础。但是,各种遥感数据在发挥各自特点的同时也对变化检测方法提出了挑战。如,高分辨率遥感影像削弱了混合像元的影响,但带来了更大的空间复杂性。又如,各种遥感数据能够在变化检测的空间和时     

光学遥感影像变化检测研究的回顾与展望

地理实体或现象的变化数据是自然资源管理、灾害监测、生态环境保护和可持续发展等的重要科学分析依据。光学遥感影像变化检测是遥感科学与技术的重要研究领域,40年来,国内外学者针对遥感影像变化检测做了大量研究工作,取得了一系列成果。力图从变化检测关键问题、方法与技术、面临的挑战以及应用领域等多个角度对光学遥感影像变化检测研究进行系统的回顾,分析变化检测技术的研究现状,并且提出未来有待进一步解决的研究问题。     

城市土地利用变化的不透水面覆盖度检测方法

通过分析城市中不透水面数量和分布的变化与城市土地利用变化之间的对应关系, 综合中、高分辨率遥感数据各自的优势, 运用CART算法进行城市不透水面覆盖度(ISP)遥感估算, 基于ISP制图结果对城市土地利用变化进行检测。以山东省泰安市为例开展实验研究, 结果表明, 与传统的变化检测方法相比, 基于ISP的变化检测方法, 不仅能够反映土地利用类型转换的潜在信息, 而且可以灵活地量化定义和解释城市用地变化情况。这种方法为城市土地利用变化信息的提取和分析提供了一种新的思路, 可以作为现有变化检测方法的有益补充。     

遥感影像面向对象变化检测综述

遥感影像变化检测作为遥感领域的热点问题一直以来备受关注,面向对象变化检测技术对高分辨率遥感影像具有良好的分析处理能力,因此,越来越受到人们的青睐.对面向对象变化检测技术进行归纳、总结,根据面向对象变化检测技术流程,从数据预处理、影像分割、特征提取、变化检测、精度评价五个方面分别阐述了面向对象变化检测的研究进展,并指出了各阶段目前依然存在的问题.最后,在总结面向对象变化检测技术的基础上,对其未来的发展进行了展望.     

基于IR-MAD的高分辨率遥感影像交叉融合变化检测方法

高分辨率遥感影像数据在带来丰富地物信息的同时,也对变化检测提出了新的问题和挑战。本文从高分辨率遥感影像数据的空间结构特征和光谱分布信息入手,针对多光谱数据交叉融合的变化检测方法展开研究。采用基于GSA(Gram-Schmidt Adaptive Pansharpening Algorithm)法对全色和多光谱影像数据处理,生成四幅交叉融合影像;将迭代加权多元变化检测(Iteratively Regularized Multivariate Alteration Detection,IR-MAD)算法应用于高分辨率融合影像,提取变化信息。结果表明,本研究方法能够有效提取变化信息,并降低数据配准不一致所造成的误检测。     

基于FastICA算法的遥感图像中地物变化检测

随着遥感技术的发展,地物变化检测在环境灾害评估、森林资源、土地资源、农业资源的动态变化检测等领域应用广泛,成为当前遥感图像应用的一个重要研究方向。采用能够消除信号间的高阶相关信息的快速独立分量分析法进行多时相多光谱遥感图像的变化检测,应用Open RS平台,实现基于Fast ICA的遥感图像变化检测算法,用检测概率、漏警率、虚警率、检测误差以及Kappa系数来进行多时相遥感图像的变化检测精度验证。     

融合Transformer结构的高分辨率遥感影像变化检测网络

为解决遥感影像变化检测全局上下文信息捕获的问题,本文提出了基于孪生结构、跳跃连接结构及Transformer结构的TSU-Net。该模型编码器采用混合CNN-Transformers结构,借助自注意力机制捕获遥感影像的全局上下文信息,增强了模型对于像素级遥感影像变化检测任务的长距离上下文建模能力。该模型在LEVIR-CD数据集和CDD数据集进行测试,F1得分分别为90.73和93.14,优于各对比模型。