自适应区间二型模糊聚类的遥感影像变化检测

由于遥感影像变化检测面临"同物异谱"、"同谱异物"等诸多不确定的问题,传统一型模糊聚类算法不能描述其高阶不确定性,难以对差异影像进行准确建模分割出变化信息。针对上述问题,在引入区间二型模糊聚类的基础上,提出了一种自适应区间二型模糊聚类的遥感影像变化检测算法。通过构造自适应邻域加权距离度量的方式更新隶属度,不仅降低了传统区间二型模糊分析算法对参数的依赖,还可以有效利用邻域信息,最后通过迭代更新隶属度实现地物变化信息的提取。利用两组遥感影像数据验证了该方法的有效性。     

结合变化向量分析和直觉模糊聚类的遥感影像变化检测方法

针对多时相遥感影像变化检测存在数据不确定性、检测精度不高等问题,提出了一种结合变化向量分析（CVA）和直觉模糊C均值聚类算法（IFCM）的多时相遥感影像变化检测方法. 首先通过CVA构建两个时相遥感影像的差异影像;然后采用直觉模糊C均值聚类算法对差异影像进行聚类得出变化区域和未变化区域;最后对变化检测结果进行二值化处理并进行精度评价. 选取两个时相的高分一号遥感影像和Szada数据集影像作为实验数据. 实验结果表明,采用提出的方法可有效解决传统方法存在的数据不确定性问题,变化检测精度达到了95.92%和92.70%,是一种可行的遥感影像变化检测方法. 研究结果可用于森林动态变化监测、土地复垦利用规划变化分析以及灾损评估.      

基于融合和IFLICM算法的非监督遥感影像变化检测

提出了一种基于多尺度小波融合和改进的非监督模糊聚类的多光谱遥感影像变化检测方法。该算法解决了目前很多算法造成虚警率较高,而且未能充分利用像元之间空间关系的问题。首先利用二维离散小波（DWT）多尺度分解的方式来构造差异图,通过对两种小波分解系数融合的方式来抑制噪声点和突出变化区域。考虑到像元之间的空间位置信息,在融合后的基础上采用改进的模糊局部信息聚类（IFLICM）的方法得到变化检测结果。对两个时相的多光谱遥感卫星影像进行变化检测试验,试验表明基于融合的变化检测结果精度更高,并且改进后的聚类算法效果比其他聚类算法效果更好。     

一种改进的多光谱影像模糊加权聚类方法

多光谱影像具有丰富的地物信息,利用多光谱影像进行聚类分析可以充分利用遥感影像为在大范围地区进行变化检测和土地利用分析作出应有的贡献。而模糊聚类更接近实际情况,能提高影像分类精度,缩短分类时间,提高系统运行效率。本文采用对多光谱影像先进行K-L变换去除了大量的冗余数据后,再进行改进的加权模糊聚类处理方法,取得了较理想的分类效果。     

改进的区间二型模糊聚类遥感影像变化检测

遥感影像的复杂模糊性问题会干扰影像变化检测的结果,可引入区间二型模糊C均值聚类算法解决此问题,但算法参数的随机性导致检测结果不稳定。本文首先利用局部最优解优化萤火虫算法中的候选解,引入可变步长因子,以此自适应寻优区间二型模糊C均值聚类算法的模糊因子;然后结合寻优得到的模糊因子进行区间二型模糊C均值聚类,迭代更新隶属区间提取变化信息;最后通过基于复合梯形法则的加权Karnik-mendel算法降型和解模糊优化聚类中心,依据最大隶属度原则判断变化类型。通过试验验证,本文方法得到更优模糊因子和更精确的聚类中心,具有更好的稳健性,变化检测精度得到提高,检测得到的变化区域更加精细。     

方差齐性检验与模糊评价的遥感影像变化检测

针对高分辨率遥感影像地物空间结构复杂、光谱纹理信息丰富的特点,该文提出一种基于Levene检验及模糊评价的遥感影像变化检测方法。首先,对预处理后的两期影像叠置分割得到图斑对象,提取其光谱、纹理等特征;其次,利用改进的Levene检验法统计各图斑变化信息得到候选变化图斑,经IHS变换获取影像色调信息,结合纹理特征进行变化向量分析;最后,通过迭代的方式确定阈值并计算候选图斑的变化隶属度,确定最终变化区域。选取江苏省某地区ZY-3高分辨率遥感影像进行实验,结果表明:改进的Levene检验法很大程度地减少了后续的计算量,提高了变化检测精度,对于相对辐射差异较大的非变化图斑具有良好的容错性;采用色调-纹理特征及模糊评价法可以有效地降低漏检及虚检率,提高变化检测精度。     

FCM聚类算法协同Canny算子的遥感影像边缘检测方法

提出一种FCM聚类算法协同Canny算子的遥感影像边缘检测方法,算法采用中值滤波消除原始遥感影像中的非高斯噪声;采用FCM(Fuzzy C-mean)聚类算法将滤波处理后的遥感影像中的像素分为两类:边缘类像素和非边缘类像素,并得到聚类影像;最后采用Canny算子对聚类影像进行边缘检测得到遥感影像地物边缘信息。实验结果表明,文中提出的方法能有效消除遥感影像中的混合噪声并准确地检测出地物目标的边缘,是一种有效的遥感影像边缘检测方法。     

模糊C均值聚类的波段修正法变化检测

针对遥感影像变化检测中同物异谱、异物同谱导致的波段间敏感性差异、孤立噪声干扰等问题研究的不足,文章提出了一种基于模糊C均值聚类的波段修正法变化检测算法:采用差值/比值复合法构造分波段对比差异影像,增强了复合影像的振幅及结构信息;基于差异影像的邻域熵权修正多波段联合的邻域互信息量建立修正影像,较好整合了影像不同波段间的反射差异和邻域空间信息;最后利用改进的模糊C均值算法对修正影像进行变化检测。多组实验结果表明,波段修正法缓解了单波段敏感性差异对变化检测的影响,有效避免了局部最优、孤立噪声干扰等问题,检测结果更接近客观实际。     

基于Matlab平台的遥感图像变化检测算法改进策略

利用多源遥感影像获得变化的地物信息的过程称为变化检测。变化检测的方法多种多样,由影像分析的层次不同分为像素级的变化检测、特征级的变化检测和目标级的变化检测3种类型;由不同的数据分析机理,变化检测又可分为非监督类变化检测和监督类变化检测。试验证明,基于边缘特征与灰度差值法相结合的变化检测试验更适用于基于Matlab平台的遥感图像变化检测。     

遥感影像直觉模糊集分割法

针对传统模糊聚类算法在影像分割中忽略影像成像过程带来的光谱测度不确定性及聚类过程中像素类属非隶属性的问题,本文提出了一种基于直觉模糊集的遥感影像分割算法。首先,设计直觉模糊发生器,并通过最大熵法分析影像光谱测度不确定性,求解波段指数以将遥感影像转化为直觉模糊集,从而对影像的光谱测度不确定性进行建模。然后,在聚类过程中同时考虑像素类属隶属度和像素类属非隶属度,结合直觉模糊集间距离定义目标函数,提高算法对类属模糊信息的处理能力,实现遥感影像的精准分割。最后,分别利用本文算法和比较算法对模拟影像和真彩色遥感影像进行分割试验。分割结果的定性、定量评价表明,本文算法能够更好地处理影像本身和聚类过程中的不确定性,获得更高精度的影像分割结果。