基于遥感影像的变化检测研究动态

变化检测是遥感应用的重要领域之一,同时也是遥感科学研究的难点问题.随着对地观测技术的不断发展,影像分辨率的逐渐提高,基于遥感影像的变化检测在理论方法和技术手段上也有了显著的进展.本文以第21届国际摄影测量与遥感大会(ISPRS)中的变化检测相关文章为主,参考相关文献,从理论模型、技术方法、应用实例及平台这三个方面介绍基于影像的变化检测研究动态.     

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面临很多挑战.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...     

基于图分割的高分辨率遥感影像建筑物变化检测研究

建筑物是城市地理数据库中最容易发生变化和最需要更新的部分,其更新工作量巨大,因此开展对高分辨率遥感影像中的建筑物进行自动提取和变化检测研究具有重要的意义.本文以精确提取变化建筑物的位置和轮廓为目标,基于图分割提出一种高分辨率遥感影像建筑物变化检测方法.首先,将遥感影像中的每个像元映射成图的顶点,利用像元之间的距离阈值构造图的边,综合利用位置,灰度和边缘3种特征计算边的权值,将遥感影像的分割转化为图的分割,并用归一化图分割方法得到分割对象集合;然后,以长宽比和矩形度作为约束条件,对2期遥感影像中的分割对象集合进行筛选,提取建筑物对象;最后,根据2期影像中建筑物之间的空间,面积和格局关系识别建筑物的变化类型(包括新增,消失和改建),并对其进行可视化表达.为了验证本文方法的有效性,分别以深圳市的WorldView影像和北京市的QuickBird全色影像为数据源,从中选取13组具有代表性的子影像进行实验.结果表明,本文提出的方法对配准精度较低的影像组具有一定的适应性,容许的配准误差达到20个像元(10 m),平均查准率和平均查全率分别达到93.16%和87.90%.     

面向单波段高分辨率遥感影像的人工目标变化检测技术研究

针对利用遥感影像进行目标变化检测的特点,设计了一套面向单波段高分辨率遥感影像的人工目标的变化检测处理流程,集成运用人工变化检测的影像分析工具,最大限度地发挥自动和人工两种变化检测方式的优点,特别是提出了基于变化目标相似度验证的检测算法,提高了影像变化检测的效率并有效地保证了检测的可靠性。     

超像素与主动学习相结合的遥感影像变化检测方法

针对高分辨率遥感影像变化检测结果较破碎,易产生椒盐噪声、监督训练过程中人工标注成本较高、训练样本冗余以及大量未标注样本信息未有效利用等问题,提出一种超像素与主动学习相结合的高分辨率遥感影像变化检测方法。利用超像素分割算法得到超像素对象,提取其光谱和纹理特征;引入并借助主动学习样本选择策略充分利用未标注样本信息,挖掘不确定性最大、最易错分的样本交由用户人工标注;为保证所选样本的多样性,加入基于余弦角距离的样本相似性度量,以减少样本间信息冗余,在减轻人工标注负担的同时获得良好的分类性能。通过对2组不同场景的遥感影像的实验,表明本文提出的2种方法能够在标注少量训练样本的情况下获得较好的变化检测结果,且加入样本相似性度量的变化检测方法在有效减少人工标注成本和训练样本冗余的同时,能够更快地达到收敛、提升检测质量。     

基于对象BOW特征的高分辨率遥感影像变化检测方法

针对传统基于像素的变化检测方法的缺点,以及底层特征表现能力不足等问题,提出一种基于对象BOW特征的变化检测方法。首先,将经过预处理操作的两期影像进行波段组合得到组合后影像,再考虑地物光谱特征和几何空间信息对组合后影像进行多尺度分割,获得相对应的对象基元;同时,分别提取两幅影像的底层特征（包括影像各波段的均值和方差以及灰度图像的6种纹理特征）。其次,将对象视作文档,像素的特征向量视作单词,利用BOW模型构建影像对象的中层表达,即对象的BOW特征。最后,通过相似性度量算法比较相应对象的BOW特征,从而识别出影像上的变化区域。本文利用2组WorldView-2影像进行了检验,结果表明本文方法的变化检测结果较为完整,精度优于对比方法。本文方法基本能够满足变化检测的需求,为高分辨率遥感影像上的数据挖掘分析提供了有效的手段。     

基于Adaboost的高分遥感影像自动变化检测方法

基于监督分类的高分辨率遥感影像变化检测需要大量人工标注,且单个监督分类器难以适应高分影像中复杂多样的地表变化信息提取,检测结果中“椒盐噪声”严重、变化图斑破碎。因此,本文提出一种基于Adaboost集成算法、自动标注训练样本的变化检测方法。首先利用非监督分类方法完成变化初检,接着在初检结果中进行“非等距”区间采样自动获取均匀分布的训练样本;然后以Adaboost算法为集成框架,选择决策树桩、Logistic回归和kNN作为弱分类器,构建一种混合分类器集成系统,充分挖掘和利用高分影像中的空间信息以提升分类精度和分类器泛化能力,最后利用SLIC分割算法和空间邻域信息对像元级检测结果进行空间约束滤波,进一步提升变化检测精度。为验证本文方法的有效性,选取SPOT-5和WorldView-2影像为实验数据,结果表明本文方法能有效降低训练样本人工标注成本、提高变化检测精度。     

一种面向对象的水体变化检测方法研究

水体信息是地理国情普查体系是重要内容之一,基于高分辨率遥感影像的有效提取,对于掌握我国的水体现状和空间分布情况具有重要意义。基于传统遥感提取地物方法的局限性,文章结合高分辨率影像所包含的空间结构信息,提出一种面向对象的水体变化检测方法。通过实验认证,认为该方法有效可行。     

遥感影像提取数据的后处理技术研究

遥感信息的自动提取是当今空间信息领域的研究难点和重点,常见的提取方法能在一定程度上实现自动提取,但提取后的空间数据如道路、建筑物,存在着属性信息缺失、质量不高等问题,无法直接用于实际生产.为了解决这个问题,本文对遥感影像提取数据后处理过程进行研究,基于自动提取结果,借鉴制图综合领域中的算子和算法,并根据典型矢量要素的自...     

高分辨率遥感影像特征分割及算法评价分析

图像分割一直是图像处理和计算机视觉领域中的一项关键技术。本文首先从遥感影像地学处理与应用的角度阐述了影像分割技术对于遥感信息提取和目标识别的重要性,然后提出了基于特征的高分辨率遥感影像信息提取技术框架,建立了一套基于特征的遥感影像分割方法及分类体系。同时,鉴于遥感影像分割方法评价的重要性, 阐述了一种高分辨率遥感影像分割方法评价的思路,并对几种典型的基于特征的遥感影像分割方法进行定性和定量的试验和评价,对其各自的性能和适用面进行对比分析。最后,指出了遥感影像特征分割方法所存在的问题及其发展趋势。     

基于分层极限学习机影像转换的多源影像变化检测方法

为提高现有多源影像无监督变化检测方法存在的检测结果易受噪声影响和计算效率低等问题,本文提出了一种基于分层极限学习机影像转换的多源影像变化检测方法。分层极限学习机（Hierarchical Extreme Learning Machine,HELM）通过多层前向编码获得丰富的特征表示,且当特征提取完成即可确定网络参数。本文方法首先通过对合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）影像进行对数转换,以获得与光学影像相同的影像噪声分布,并利用影像平滑减少影像噪声对变化检测结果的影响;然后分别对多源影像进行聚类分析,通过对比两时相影像的聚类图获得初始变化检测图,选取初始变化检测图中的未变化区域的像元作为初始训练样本,构建训练样本修正模型修正初始训练样本以提高训练样本的准确性;引入HELM以实现多源影像特征空间转换,获取多时相空间转换影像,提高了算法效率;最后通过对比原始影像和多时相空间转换影像获取变化信息。两组多源影像(Google Earth和哨兵1号影像)的实验结果表明：与现有方法相比,本文方法的Kappa系数分别至少提高了6.19%和8.94%,证明了本文方法...     

基于遥感影像的生态环境和资源保护公益诉讼调查取证方法研究

针对生态环境和资源保护领域公益诉讼工作面临的线索发现难、调查取证难等现势需求,本研究提出了一种基于遥感影像的生态环境和资源保护公益诉讼调查取证方法。利用U-Net++模型进行变化检测,结合生态环境和资源保护领域中公益诉讼对目标受损现状、变化情况等相关事实认定的要求,对变化检测图斑进行筛选,作为公益诉讼案件调查的线索或依据;并与已有方法卷积神经网络、U-Net模型进行比较实验;同时,以贵州省检察机关为试点,研发面向公益诉讼的卫星遥感与无人机联动辅助取证平台。结果表明：本方法得到的检测准确度为83.08%,精确度为93.91%,相较其他两种模型在精确度、召回率、F1分数三个指标上的表现更好;本方法已在贵州省检察机关进行了应用实践。研究成果表明可为检察机关快速发现线索、还原事实真相提供技术参考。     

基于mRMR特征优选算法的多光谱遥感影像分类效率精度分析

在遥感图像分类过程中,进行合理的特征优选操作,将有助于提高分类器的分类效率及精度。本文以淮南地区资源三号卫星多光谱遥感影像数据为例,采用二值离散化、直方图法及F统计法3种计算方法实现mRMR（minimal-Redundancy-Maximal-Relevance）算法特征优选过程。根据3种方法所得到的特征优选结果及全部特征信息,分别采用C5.0决策树和K近邻2种分类器进行图像分类实验,并利用目视解译方法对不同方法组合的影像分类结果进行精度验证。实验结果表明,利用3种计算方法实现mRMR特征优选算法对不同分类器的影响程度不同：在分类效率方面,C5.0决策树分类器可提高36.84%,而K近邻分类器可提高72.05%;在分类精度方面,C5.0决策树分类器能保证分类精度大致不变,总体分类精度可提高0.60%,Kappa系数可提高0.80%,而K近邻分类器总体分类精度可提高4.34%,Kappa系数可提高7.90%。     

基于无人机遥感的村庄地理空间景观格局分析研究

对传统村庄景观格局进行准确检测和分析,由于人工调查费时费力,且导出的数据往往主观、定性且单调,在分析理解其社会文化环境和人与自然的关系时难以发挥关键作用。以河北某古村落为研究背景,探讨了基于低空无人机获取的遥感数据对其空间格局进行测量和分析的方法,建立了四级分层景观识别方案和相应的景观类别规制,使用面向对象的图像分析方法(OBIA)和机器学习分类器构建三级分类模型。经过交叉验证,该模型准确且稳定,最终提取了该村庄五个主要遗产景观元素,基于距离统计和聚类分析,揭示了目标景观的空间格局特征和分布差异。     

改进的分水岭变换算法在高分辨率遥感影像多尺度分割中的应用

由于高空间分辨率遥感影像自身的复杂性,传统的分水岭分割方法难以取得令人满意的效果。本文提出一种改进分水岭变换的高分辨率遥感影像多尺度分割方法,在抑制分水岭过分割现象的同时,还能实现对遥感影像的多尺度分割。该方法充分考虑了高分辨率遥感影像的多光谱和多尺度特性,首先,利用各向异性扩散滤波技术对影像进行平滑滤波,目的是在滤除各种噪声的同时还能保持影像的边缘特征和重要的细节信息;然后,提取影像的多尺度形态学梯度,并从梯度图像中提取标记;接着进行基于标记的分水岭变换;最后,利用改进的快速区域合并算法实现对影像的多尺度分割。实验表明,改进的算法能有效地抑制分水岭的过分割现象,对高分辨率遥感影像有较好的分割性能。     

遥感影像专题图制作研究

遥感软件有强大的影像处理功能,地理信息软件有强大的矢量功能;由于遥感软件以国外进口软件为主,与国内常用的地理信息基础不适应。通过对遥感影像专题图的制作的研究,有效地解决了遥感软件和国产地理信息软件不匹配的问题,为各类遥感专题图制作提供了有效的技术方法。     

多源遥感影像数据融合方法在地学中的应用

应用遥感影像数据融合理论，研究了光学遥感、热红外遥感、微波遥感卫星在地质学中的应用，论述了不同类型的遥感数据及其他地学数据在不同层次上的同一传感器多波段数据融合、不同SAR图像数据融合、HIS变换、遥感影像与地球物理、地质和航磁等数据的融合。结果表明，数据融合技术在突出地质特征信息方面具有能突出线性构造、断裂构造、地形地貌的优势。     

多源遥感影像深度特征融合匹配算法

针对多源遥感影像之间成像机理不同、非线性光谱辐射畸变大以及灰度梯度差异明显等所导致的匹配困难问题,提出深度特征融合匹配算法(Feature Fusion Matching Algorithm, FFM)。(1)通过构建特征图金字塔网络提取影像深度特征,使用特征连接结构将语义丰富的高层特征与定位精确的低层特征互补融合,解决多源影像同名特征难以表征的问题并提高特征向量的定位精度;(2)对原始维度1/8的特征图进行交叉变换来融合自身邻域信息与待匹配影像特征信息,通过计算特征向量间的相似性得分得到初次匹配结果,针对特征稀疏区域,提出滑动窗口自适应得分阈值检测算法来提升匹配效果;(3)将匹配结果映射至亚像素级特征图,在小窗口内计算像素间的匹配概率分布期望值来检校优化匹配结果,提高匹配点对的准确性;(4)使用PROSAC算法对匹配结果进行提纯,有效剔除误匹配的同时最大限度保留正确匹配点。试验选取6对多源遥感影像,将FFM同SuperPoint、SIFT、ContextDesc以及LoFTR算法进行对比,结果表明FFM算法在匹配点正确率、匹配点均方根误差以及分布均匀度等方面远优于其他算法。将FFM匹...     

土地变更调查遥感监测中QuickBird遥感影像处理方法的讨论

遥感技术在全国土地变更调查工作中得到广泛应用,主要通过从最新获取的遥感影像上提取所需信息,再对比之前的数据库信息进行分析得到一定时间阶段的土地变更情况。文章针对在全国土地变更项目中使用较广的QuickBird影像,以QuickBird影像的全色影像、多光谱影像、前时相基础底图及高程数据为基础,对影像进行拼接处理、降位处理、数据融合、影像彩色合成,以及几何纠正等处理过程,并通过实验确定一个最佳处理流程。最终得到地类清晰可见、容易判读的影像,为之后的影像信息提取打好了基础。