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。     

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...     

联合像素级和对象级分析的遥感影像变化检测

为改善高空间分辨率遥感影像的变化检测精度,提出一种联合像素级和对象级分析的变化检测新框架。首先将多时相影像进行叠合,对叠加影像进行主成分分析,并利用基于熵率的方法对第一主成分影像进行分割,通过改变超像素数目来获取多层次不同尺寸大小的超像素区域。同时,对多时相影像进行光谱差异和纹理差异分析,采用自适应PCNN神经网络方法进行图像融合,利用水平集(CV)方法对融合后的影像进行分割获取像素级变化检测结果。最后,结合多尺度区域标记矩阵对检测结果进行变化强度等级量化和决策级融合,作为变化检测的后处理部分,以获取最终的对象级变化检测结果。采用SPOT-5多光谱影像进行试验。结果表明这种新框架可以有效集成基于像素和基于对象两种图像分析方法的优势,能够进一步提高变化检测过程的稳定性和适用性。     

利用多尺度融合进行面向对象的遥感影像变化检测

在面向对象的变化检测过程中,确定对象的最优分割尺度直接关系到后续的变化信息提取与分析。针对该问题,提出了基于多尺度分割与融合的对象级变化检测新方法。首先,利用由细到粗的尺度分割来获取不同尺寸的目标对象,然后依据对象的特征进行变化向量分析得到各个尺度上的变化检测结果。为了提高变化检测的精度,本文引入模糊融合及两种决策级融合方法进行多尺度融合,并利用SPOT5多光谱遥感图像进行试验。与像素级的变化检测方法相比,总体精度提高了10%左右,试验结果证明了这几种融合策略的有效性和可行性。     

融合IR-MAD与超像素分割的遥感影像变化检测方法

针对迭代加权多元变化检测（IR-MAD）方法提取高分辨率遥感影像变化结果存在信息分散、“椒盐噪声”现象,提出了一种融合IR-MAD与超像素分割的高分辨率遥感影像变化检测方法。该方法利用卡方分布概率密度函数与超像素分割方法技术对IR-MAD算法改进,通过IR-MAD算法获取初始变化检测结果;然后,采用多尺度的超像元分割方法生成多尺度超像素对象;最后,对IR-MAD算法提取的初始变化检测结果,利用多尺度超像素分割对象结合众数规则判断分割对象属性,获取最终变化区域。实验结果表明：本文提出方法能有效提取变化区域,减少“椒盐噪声”现象,能较好地保存地物边界信息,提高整体变化检测精度。     

高分辨率遥感影像的随机森林变化检测方法

基于面向对象分析(OBIA)的遥感影像变化检测研究已取得显著的进展,代表了遥感影像变化检测的发展范式,未来是发展更加智能的解译分析方法。随机森林作为一种新的机器学习算法,其预测效果和性能稳定性要优于许多单预测器和集成预测方法。本文充分利用OBIA及随机森林机器学习算法的优势,提出了利用随机森林进行面向对象的遥感影像变化检测。首先基于熵率对影像进行超像素分割,通过最优超像素个数评价指数来获取最佳的影像分割结果,并提取每个超像素在前、后时相影像上的光谱特征和Gabor特征作为随机森林的特征输入数据,用于模型的训练。在初始像素级检测结果之上,自动进行分类样本选择并构建分类器模型,用训练好的模型来提取最终的变化区域。利用Quickbird、IKONOS、SPOT-5等3组多光谱影像进行试验,结果表明,本文方法在变化检测精度上要优于对比方法。     

基于超像素分割与CRF的高分辨率遥感影像变化检测

针对目前高分辨率遥感影像变化检测算法对于光谱变化过敏感问题,本文提出了一种基于超像素分割与条件随机场（CRF）的遥感影像变化检测算法。首先采用空间约束的t混合模型驱动的分割模型,获得同质性超像素块,实现良好的边界附着性和亮度均匀性。然后计算分割得到的双时相影像块之间的特征差异性,获取变化幅度图像。最后利用模糊聚类算法（FCM）对变化幅度图像进行聚类,得到隶属度图像作为CRF一阶势,并利用光谱-空间相似度约束的函数构建CRF二阶势。试验结果表明,与现有方法相比,该方法检测精度可提高5%,错检率和漏检率可降低3%,能较好地应对输入图像的光谱变化,并保持变化检测结果的边缘细节。     

利用多尺度几何特征向量的变化检测方法

提出了一种利用多尺度几何特征向量的变化检测方法,其基本原理是基于多尺度影像分割将变化检测从传统的像素光谱空间转换到对象尺度空间,利用多尺度分割形成的几何特征向量进行变化检测。以陕西省渭南市为研究区域,使用本方法检测该区域2002～2009年的地表覆盖变化。从变化检测结果可以看出,本文方法的检测效果优于其他传统检测算法。     

基于面向对象孪生神经网络的高分辨率遥感影像建筑物变化检测

建筑物变化检测在城市环境监测、土地规划管理和违章违规建筑识别等应用中具有重要作用。针对传统孪生神经网络在影像变化检测中存在的检测边界与实际边界吻合度低的问题,本文结合面向对象图像分析技术,提出一种基于面向对象孪生神经网络（Obj-SiamNet）的高分辨率遥感影像变化检测方法,利用模糊集理论自动融合多尺度变化检测结果,并通过生成对抗网络实现训练样本迁移。该方法应用在高分二号和高分七号高分辨率卫星影像中,并与基于时空自注意力的变化检测模型（STANet）、视觉变化检测网络（ChangeNet）和孪生UNet神经网络模型（Siam-NestedUNet）进行比较。结果表明：（1）融合面向对象多尺度分割的检测结果较单一尺度分割的检测结果,召回率最高提升32%,F1指数最高提升25%,全局总体误差（GTC）最高降低7%;(2)在样本数量有限的情况下,通过生成对抗网络进行样本迁移,与未使用样本迁移前的检测结果相比,召回率最高提升16%,F1指数最高提升14%,GTC降低了9%;(3) Obj-SiamNet方法较其他变化检测方法,整体检测精度得到提升,F1指数最高提升23%,GTC最高降低9%。...     

利用慢特征分析进行多尺度融合的 高分辨率影像变化检测

提出利用慢特征分析的特征级多尺度融合的方法。首先对两时相影像分别进行多尺度分割,并与原始影像共同构成多尺度特征集;其次对特征集进行迭代慢特征变换,增大变化区域与未变化区域的可分性;最后通过K-means聚类完成变化区域与未变化区域的分割,得到二值变化检测结果。通过两组北京地区的多光谱影像实验发现,该方法具有更高的精度和自动化程度。     

融合像素—多尺度区域特征的高分辨率遥感影像分类算法

针对基于像素多特征的高分辨率遥感影像分类算法的"胡椒盐"现象和面向对象影像分析方法的"平滑地物细节"现象,提出了一种融合像素特征和多尺度区域特征的高分辨率遥感影像分类算法。(1)首先采用均值漂移算法对原始影像进行初始过分割,然后对初始过分割结果进行多尺度的区域合并,形成多尺度分割结果。根据多尺度区域合并RMI指数变化和分割尺度对分类精度的影响,确定最优分割尺度。(2)融合光谱特征、像元形状指数PSI(Pixel Shape Index)、初始尺度和最优尺度区域特征,并对多类型特征进行归一化,最后结合支持向量机(SVM)进行分类。实验结果表明该算法既能有效减少基于像素多特征的高分辨率遥感影像分类算法的"胡椒盐"现象,又能保持地物对象的完整性和地物细节信息,提高易混淆类别(如阴影和街道,裸地和草地)的分类精度。     

基于随机森林的遥感影像变化检测

随机森林是一种新兴的、高度灵活的机器学习算法,在预测和分类方面有着良好的稳定性,且算法性能要优于许多单预测器。鉴于此,本文提出了随机森林的遥感影像变化检测算法,利用熵率法对遥感影像进行超像素分割,获取最优分割结果;构建了基于随机森林的遥感影像变化检测模型,以所提取的Gabor特征和光谱特征作为模型输入进行训练和预测,并将有决策树的投票作为最终的变化检测结果。试验结果表明,本文所构建的随机森林变化检测模型在漏检率和虚检率上明显低于其他算法,且总体正确率高,在算法时间上也明显优于其他算法。     

融合多特征的遥感影像变化检测方法

本文提出了一种面向对象的多特征融合的变化检测方法。首先通过影像分割获取像斑,然后统计各像斑的光谱直方图和LBP(local binary patterns)纹理直方图,利用G统计量计算不同时期像斑之间的光谱距离和纹理距离,采用自适应的方法将光谱距离和纹理距离加权构建像斑的异质性,最后结合EM(expectation maximization)算法和贝叶斯最小错误率理论获取像斑的变化类别。在QuickBird影像上的实验表明该方法能够充分融合光谱特征和纹理特征,从而提高变化检测的精度。     

A Multi-Feature Fusion-Based Change Detection Method for Remote Sensing Images

An object-oriented change detection method for remote sensing images based on multiple features using a novel weighted fuzzy c-means (WFCM) method is presented. First, Gabor and Markov random field textures are extracted and added to the original images. Second, objects are obtained by using a watershed segmentation algorithm to segment the images. Third, simple threshold technology is applied to produce the initial change detection results. Finally, refining is conducted using WFCM with different feature weights identified by the Relief algorithm. Two satellite images are used to validate the proposed method. Experimental results show that the proposed method can reduce uncertainties involved in using a single feature or using equally weighted features, resulting in higher accuracy.     

面向对象的遥感影像变化检测方法

针对变化检测区域内变化区域与未变化区域面积比例较低时,通过常规的阈值计算无法在变化检测中确定准确的变化阈值问题,该文提出了一种带样本选择的面向对象遥感影像变化检测方法。该方法首先对多时相遥感影像进行多尺度分割获取像斑,并采用变化向量分析法计算像斑的差异度;然后,自适应选择训练样本,结合基于期望最大化算法和贝叶斯最小误差率理论的阈值计算方法,采用独立阈值法确定变化阈值;最后,利用变化阈值对差异影像进行二值分割,并获取变化检测结果。实验结果表明该文方法在变化检测精度上优于常规方法。     

一种面向对象的CVA变化检测方法

以两期0.3 m分辨率图像作为变化检测对象,辅以矢量数据,以图斑为最小处理单元,采用面向对象的变化矢量分析(Change Vector Analysis,CVA)方法预测变化图斑。为提高预测精度,图像的特征采用多尺度下的光谱、纹理和局部不变特征的方法提取。实验结果表明,本文采用的方法,其预测准确率与同尺度下图像特征提取的方法相比有了一定程度的提高。     

遥感图像分割的迭代上下文融合小波域HMT模型

由于已有小波域HMT(hidden Markov tree)图像分割算法在上下文融合阶段直接对数据块大小不等的相邻两尺度进行信息融合,导致细节信息分割不充分。为此,提出一种基于迭代上下文融合的小波域HMT模型图像分割算法。该算法在上下文融合阶段采用迭代融合方法,将每一尺度的融合结果作为该尺度的上下文信息再次融合,并设置变化阈值作为迭代终止条件。利用Brodatz纹理组合图像和Formosat-2遥感图像进行分割试验。定性和定量分析表明本文算法能改善图像分割的细节效果,进一步提高图像分割精度。     

一种结合语义分割模型和图割的街景影像变化检测方法

由于街景影像具有地物尺度多样化、地物界限不明确、地物光谱信息复杂等问题,造成应用统计方法、机器学习等方法对复杂度高的街景影像变化检测性能欠佳.因此提出一种结合语义分割模型和图割(GC)的街景影像变化检测方法.该方法首先采用Camvid数据集训练DeeplabV3+网络得到的迁移学习模型对两个时期的街景影像进行语义分割;...