一种排除D-S证据冲突的遥感影像变化检测方法

目前的遥感影像的变化检测倾向于多特征融合方法,然而以多特征进行D-S(Dempster-Shafer)证据合成时可能存在证据冲突,直接影响特征组合的合理性。基于证据冲突改进算法,本文提出了一种排除多特征证据冲突的遥感影像变化检测方法,该法通过对影像的边缘、纹理、梯度、形态建筑物指数特征进行信息提取,并在搜索窗和匹配窗中计算先后两时相影像结构相似度,利用改进D-S方法对其进行证据融合,排除不可信证据,提取影像变化信息。实验发现,本文提出的方法可有效排除冲突证据,提高特征组合合理性,具有较高的变化检测精度,不失为一种遥感影像变化检测新方法。     

多特征融合的高分辨率影像建筑物变化检测

为充分发挥遥感影像中各特征的优势,提高遥感影像建筑物变化检测精度,基于面向对象的分析方法,提出了一种基于模糊集合的证据理论特征信息融合的变化检测方法。首先,在影像分割的基础上,利用变化矢量分析法分别计算前后时相对应对象的光谱、纹理特征差异及形态学建筑物指数差异;然后,以Sigmoid函数作为隶属度函数,计算对象属于变化类和非变化类的隶属度并以之构建证据理论所需的基本概率分配函数;最后,利用证据理论对多种特征进行融合并通过规则判定得到建筑物变化区域。利用不同地区影像的试验结果表明,该方法能够有效融合影像的多种特征,提高建筑物变化检测的精度。     

多特征模糊融合的SAR影像变化检测

针对利用SAR影像单特征变化检测精度低的问题,该文提出了一种基于模糊理论的多特征融合的变化检测方法。首先计算前后时相SAR影像的灰度、梯度和纹理特征的结构相似度,然后用Sigmoid型隶属函数描述相似度阈值附近的不确定性,计算像素分别属于变化类和非变化类的隶属度,最后根据最大隶属度原则将模糊量输出为确定量,得到融合后的变化检测图。通过两组真实SAR数据实验表明:该方法明显优于传统的方法,也提高了基于单一特征变化检测结果的精度。     

多特征证据融合的遥感图像变化检测

提出了一种以证据理论综合利用图像多种特征的变化检测方法。方法利用滑动窗口计算两时相图像3种特征的结构相似度, 以之构建D-S证据理论的基本概率赋值函数并进行证据合成, 通过规则判定得到图像变化区域。通过对不同试验区、不同证据组合方式以及方法间的比较实验表明, 相对单一特征检测方法有效地提高了检测的精度。此外, 由于采用统计而非原始图像特征度量特征相似性, 方法具有对辐射、几何配准精度要求较低等优点。     

堆叠降噪自编码器的影像特征融合变化检测

提出一种基于堆叠降噪自编码器的影像特征融合变化检测方法.首先在影像分割对象的像素级特征和对象级特征分析、设计与提取基础上,通过像素级特征主成分分析与特征优选处理算法,实现遥感影像多类型特征融合并构建分割对象的多维特征向量;其次利用堆叠降噪自编码器的高维复杂数据处理能力,实现遥感影像多维融合特征的变化检测.实验结果表明,该方法与传统的像素级或对象级特征变化检测方法相比,具有更高的变化检测精度.     

面向对象的多特征分级CVA遥感影像变化检测

变化矢量分析CVA方法在中低分辨率遥感影像变化检测中已得到广泛应用,但由于高分辨率遥感影像存在不同地物尺度差异大、不同类别地物光谱相互重叠的问题,因此对于高分影像的变化检测具有局限性。为提高高分影像变化检测精度,提出了一种面向对象的多特征分级CVA变化检测方法,首先,利用基于区域邻接图的影像分割方法分别对两时相遥感影像进行多尺度分割,提取分割图斑的光谱、纹理和形状特征;然后,在各级尺度下,分别运用随机森林方法进行特征选择,计算CVA变化强度图;最后,根据信息熵对多级变化强度图进行自适应融合,利用Otsu阈值法检测变化区域,并与仅考虑光谱特征的分级CVA变化检测方法、像元级多特征CVA变化检测方法以及仅考虑光谱特征的像元级CVA变化检测方法进行比较分析。实验表明:与比较方法相比,本文方法的变化检测精度较高,误检率和漏检率较低。     

纹理特征向量与最大化熵法相结合的SAR影像非监督变化检测

合成孔径雷达(SAR)影像具有明显的斑点噪声,在变化检测中,一般需要考虑空间邻域信息。本文结合SAR影像丰富的纹理信息,提出一种考虑空间邻域信息的高分辨率SAR影像非监督变化检测方法,用基于灰度共生矩阵(GLCM)的32维纹理特征向量构造差异影像。通过最大化熵法自动选取阈值,对精度指标随窗口大小的变化进行回归分析,得到适合于变化检测的窗口为11×11。试验表明,本文方法优于马尔科夫随机场法,可以减小斑点噪声的影响,有效提高高分辨率SAR影像变化检测的精度。     

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。     

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。     

基于融合的高分辨率遥感影像变化检测

提出一种融合分类后比较法和差异影像法的多时相高分辨率遥感影像变化检测方法.以相关系数为理论基础,通过分析差异影像直方图,确定未发生变化的区域,保证两个时相间样本的一致性.分类后比较法能够提供变化类型信息,差异影像法能够有效检测变化区域,二者的有效融合能够产生一种精确且有变化类型信息的变化检测方法.针对高分辨率遥感影像,以图斑为基本分析单元,结合差异影像法和支持向量机分类后比较法进行实验,结果表明差异影像的引入能够有效去除分类后比较法产生的伪变化信息,支持向量机分类后比较法能消除因成像条件差异而产生的伪变化信息,两种变化检测结果的有效结合能够提高变化检测结果精度,准确反映变化类型.