基于边缘特征匹配的遥感影像变化检测预处理方法

提出了一种基于边缘特征匹配的遥感影像变化检测预处理方法，在进行不同时相遥感影像配准时，一并解求两期影像的辐射校正系数，同时实现两期影像的配准和辐射校正。实验表明，经预处理后，两期影像的色调基本一致，地物没有明显的几何变形。     

一种新的遥感影像变化检测相对辐射校正方法

分析了相对辐射校正在变化检测中的重要性,以基于植被指数的变化检测为例,比较常用相对辐射校正方法及其对变化检测的影响,并且提出一种基于相关系数稳健的相对辐射校正的新方法。通过试验发现相对辐射校正能够减小多时相遥感图像间由于大气、照度和传感器标度等存在差异而造成的影响,提高了基于植被指数变化检测的精度。自动稳健的相对辐射校正方法能够减少辐射误差,提高植被变化检测的精度,与传统的方法相比具有结果稳定、不容易受到误差干扰的特点。     

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。     

融合多特征的遥感影像变化检测

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。     

顾及配准误差的遥感影像变化检测

提出了一种基于区域变化率的变化检测方法，该方法在考虑阴影及灰度匹配的基础上，采用区域信息降低由配准误差引起的虚检率。实验表明，本文方法能够在一定程度上消除配准误差的影响。     

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。     

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。     

面向类型特征的自适应阈值遥感影像变化检测

为了实现两个不同年份单时相遥感影像之间的土地覆盖变化检测，提出了一种基于土地覆盖类型特征自适应确定阈值的遥感影像变化检测方法。以2015年土地覆盖数据为基础，综合2013年和2015年Landsat 8-OLI影像数据，首先，采用时相不变点群法TIC（Temporally Invariant Cluster）保证了两期影像辐射水平的一致性。其次，对两期影像进行多尺度分割，并在各级尺度下构建分割对象的变化向量。然后，采用最大类间方差的方法分别进行单一变化阈值变化检测以及基于土地覆盖类型的多阈值变化检测分析，并利用目视解译样点进行精度验证与评价。结果表明：（1）单一阈值变化检测结果的总体精度为79.6%，Kappa系数为0.601，多阈值变化检测结果的总体精度为87.2%，Kappa系数为0.741，多阈值变化检测具有更高的精度。（2）进一步逐土地覆盖类型精度评价可知，多阈值变化检测能在一定程度上减弱物候期的影响，具有更高的稳定性。该研究以土地覆盖数据为底图，逐类别的选取变化检测阈值，提高了变化区域检测的精度，在大范围高效更新土地覆盖数据的应用中具有一定的参考价值。     

基于多特征差异的随机森林遥感影像变化检测

为充分发挥遥感影像中多种特征的优势及不同时相影像对象之间特征差异优势,本文利用预测精度高性能稳定的随机森林算法,提出一种基于特征差异的面向对象变化检测方法.首先,基于变化向量分析法对影像进行像元级变化检测,并多尺度分割检测结果;然后,提取每个对象在前后时相影像上的光谱、纹理特征及特征差值作为随机森林的输入数据,在像素级...     

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。     

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。     

多特征差分核支持向量机遥感影像变化检测方法

讨论了利用遥感影像光谱、纹理等多种特征信息的多核函数组合方式,给出了多特征空间差分核函数的构建方法,设计了多特征差分核支持向量机变化检测算法,该算法能够实现联合类别样本加权和遥感影像多种变化类别信息的直接检测。实验结果表明,该算法综合利用多种特征信息,检测精度明显高于传统方法,有利于提取小样本的变化信息,避免了以往检测方法需要确定变化阈值的复杂性和不确定性。     

基于证据理论的遥感图像分类方法探讨

遥感图像分类是一项十分重要而且复杂的问题。传统的图像分类方法多数是基于贝叶斯主观概率理论的图像分类方法,由于其在解决不确定性问题上存在诸多缺陷,近年来,将数学的证据理论应用于遥感图像分类已成为新的发展趋势。本文首先介绍了证据理论与贝叶斯主观概率理论对于解决不确定性问题的差异,证据理论的主要定义和算法。文中还重点介绍了证据理论用于模式识别的支持度函数,并将支持度应用于图像分类,得到像元级按大类（如土地利用的城镇用地、耕地、林地和水体）划分的支持度表面,然后进行硬分类叠加,得到初次分类结果,再进行精度评估。如果不满足精度要求,再对各类支持度小于某域值的像元进行二次分类,如此下去,直到达到分类所要求的精度。该方法的主要优点是可以进行分类后的再分类,且精度非常高,而贝叶斯分类不可以进行分类后的再分类,只能重新训练样本进行整体分类,效率低,精度也难提高。该方法理论可靠,实用性强,易操作,有研究潜力。     

航空遥感影像的变化检测

针对以农田为主的某地区的航空影像,利用图像差值和比值法分析比较了取不同阈值时的变化检测效果;最后采用实际的航空影像进行实验比较,证明使用两种方法集成的检测结果比单独使用其中一种更准确.     

基于遥感影像的地图道路网数据变化检测研究

在遥感影像和地图道路网数据精确配准的基础上,提出了利用缓冲区约束下的、基于知识判断的多尺度模板匹配方法检测变化的道路,对旧地图中的道路变化情况自动检测;采用自动赋初值的LSB-Snake模型半自动检测新增道路。实验表明,所提出的方法可以有效地检测道路变化,达到较高的自动化程度。     

基于差值PCA的高分辨率影像变化检测

目前,影像变化检测研究主要针对多波段低空间分辨率影像,而多波段高空间分辨率影像的变化检测研究则相对较少。本文以时相为2015年和2016年的资源三号卫星影像为研究对象,采用差值主成分分析方法提取研究区的变化图斑。实验证明,该方法在多波段高分辨率卫星影像变化检测中有效,对影像变化检测的研究和应用具有重要的参考价值。     

多时相遥感影像的变化监测方法研究

多时相遥感影像图变化监测已经在国民经济及国防建设领域得到了广泛应用。通过分析同一地域不同时相的遥感图像变化监测提供地物发生变化的信息,对资源环境数据进行更新及利用。论文围绕变化监测中的一些关键理论方法进行了研究。     

基于图斑的高分辨率遥感影像变化检测

高分辨率影像具有空间分辨率高、光谱分辨率相对不足的特点,传统基于像元的变化检测方法在高分辨率遥感变化检测中显示出不足。研究一种基于图斑的多时相高分辨率影像变化检测方法,以光谱特征为依据,对影像进行分割,然后以图斑为基本分析单元进行变化检测研究。引入概率统计学中的t检验方法,并与相关系数法相结合,采用区域内的光谱、纹理特征进行变化检测。选取城市区域的高分辨率影像进行试验,结果表明该方法可以很好地实现高分辨率影像的变化检测,具有一定的理论研究和实际应用价值。     

基于ERDAS的遥感影像变化检测技术的研究

变化检测是遥感图像处理中经常使用的一门技术,随着遥感技术的发展,变化检测的应用越来越广泛。本文介绍了变化检测的定义、流程和应用,利用ERDAS软件进行遥感影像的变化检测实验,并对ERDAS变化检测的几种不同的方法进行比较分析,得出的结论是利用变化检测模块(Change Detection)进行检测的效果较好,最后将这种方法同监督分类技术一起应用于厦门市城市建设用地的变化检测中。