House change detection based on DSM of aerial image in urban area

The change of house often brings on the change of DSM in an area over different periods. If we can apply information of the height of houses to reinforce the house change detection, the reliability and efficiency of detection methods will be improved greatly.From this viewpoint, a new approach taking advantage of both height data from an image pair and image data is proposed to detect the house change in urban area and is called "data fusion technology".     

DSM数据存储与变化检测算法研究

数字表面模型DSM由于其对地表空间形态的真实反映,成为土地利用变化检测中的重要数据资源。本文系统分析了DSM数据的特点,建立了一个基于Oracle的数据存储解决方案,实现了海量DSM数据的有效管理以及信息的更新;另外,本文还设计了通过DSM进行差异检测的算法,该方法能够快速、准确地发现城市建设中发生的变化,是适用于地理国情监测工作的有效技术。     

基于影像特征点、线整体匹配的DSM自动生成

DSM的自动提取是“数字摄影测量”的最重要技术之一,其关键就是全自动影像匹配。其主要难点表现在:纹理信息缺乏、重复纹理、深度断裂与阴影、较大的投影变形等。为更好地解决上述问题,本文提出了基于特征点匹配与边缘线匹配相结合的方法。实验表明无论对山区还是城区都取得了很好的效果,证实了该方法在实际应用中的有效性。     

改进Fisher判别分类的遥感影像变化检测

Fisher判别分类的好坏关键在于训练样本集选取的精度和在降维过程中样本特征信息的损失程度,基于此问题,本文根据不同时相同一地区的遥感影像的差值影像中各像素本身的灰度值及其邻域平均灰度值特征获得其一维和二维直方图,针对差值影像无噪和带噪两种情况,根据直方图信息选取Fisher判别分析所需的训练样本,同时为了尽可能降低判别分析过程中有用信息的损失,将所得到的原训练样本集进行非线性变换,使其映射到高维空间中,利用映射后的训练样本求得Fisher判别规则。实验结果表明:与基于原训练样本的Fisher判别分类和基于寻找更多的样本特征的Fisher判别分类方法生成结果相比,在差值影像无噪和带噪情况下,本文提出的方法具有更好的变化检测精度和抗噪性。     

基于MODIS 250m遥感影像的变化检测

本文采用分辨率为250m的MODIS遥感影像对土地利用类型进行动态监测,其目的是探讨在MODIS影像上,能够快速准确地获取在不同时期的变化信息,并且为进一步分析提供参考。本文主要讨论运用MODIS影像进行变化检测的几个方面:一是相对辐射校正;二是变化区域的确定,采用基于像素的阈值分割和基于区域的松弛法进来确认变化/非变化像元,并提出一种基于缓冲区方法来消除部分伪变化信息;三是精度评价,根据MO-DIS高时相的特点,本文提出了基于缺少实地观测数据情况下的精度评价。     

基于遥感信息和DSM的城市土地利用变化监测研究

建立了一套基于遥感信息和DSM的变化检测信息管理系统,该系统主要包括DSM数据管理模块、DSM变化检测模块和变化结果表达模块。系统利用多时相的数字表面模型(DSM),通过变化检测模块检测出城市地区人工建筑物、植被等的变化情况,检测结果可以应用在基本农田保护、土地利用变化监测以及违法用地查处等方面,为地理国(市)情监测提供技术支持。检测过程自动化程度高、快速、准确。     

基于主成分分析与粒子群优化的遥感影像变化检测

针对变化检测中差异影像上变化阈值选择困难的问题,该文提出了使用粒子群优化算法自动地从差异影像上选择最优变化阈值的方法。该方法首先利用主成分分析法从影像中提取包含最大信息的主分量,利用主分量构建差异影像;在此基础上,使用高斯混合模型估算差异影像的初始阈值,最后通过粒子群算法计算出最优的变化阈值。实验结果表明,该方法能够迅速地获取变化阈值,避免了人工选择时繁琐重复的尝试,且检测结果精度较高。     

TM影像的变化检测方法探究

变化检测是遥感应用中的一项重要内容。随着遥感技术的发展,变化检测技术也有了很大的进步,出现了很多的研究方法和研究成果。本文在总结前人研究的基础上,提出了TM影像变化检测的基本流程,并简单介绍了各个流程,包括数据预处理、变化信息的提取以及变化区域的确定,重点介绍了变化检测的方法尤其是目前最新的研究方法,最后对变化检测的前景提出了展望。     

从城市地区的DSM到DTM

讨论了根据影像匹配的结果将DSM修正成DTM的方法。本文针对城市地区航空影像的立体匹配结果,结合影像的结构纹理特征,提出了一种自动修正影像匹配结果以获得正确的DTM的方法。     

基于多源遥感影像融合的影像匹配技术

多源遥感影像数据配准,常用的方法是多项式纠正法。此方法简单,但不能有效实现图像之间的相互配准。本文介绍了一种基于影像匹配的图像对图像局部纠正技术,包括影像直方图匹配、特征点提取、影像匹配处理技术,以及图像对图像局部纠正等技术,用于多源数据的配准。实验证明这种流程适合不同时相、不同传感器遥感数据(TM数据、SPOT数据与航空影像数据)的精确配准,配准误差可达到子像元级别。     

DSSRM级联分割的SAR图像变化检测

SRM(Statistical Region Merging)分割算法具有快速、稳定和抗噪强的优点,基于此,本文提出一种基于DSSRM(Dynamic Sorting Statistical Region Merging)级联分割的SAR图像变化检测方法。首先,针对SRM算法基于单特征静态排序导致的过分割问题,提出一种动态排序模式的DSSRM算法以减少差异图像分割错误,该算法建立基于合并区域的多特征马氏距离排序准则,在每次合并之后更新区域邻接矩阵并重新排序;然后,基于互信息最小化准则构造多通道差异数据集以提高算法对区域合并的约束能力;最后,提出一种级联分割变化检测框架,第1级利用SRM算法将差异图像映射到超像素空间,第2级采用DSSRM算法对超像素进行动态合并获得收敛的分割结果,第3级采用简化SRM方法进行三次合并获得最终的变化检测图。实验结果表明,该方法可以获得比SRM方法和目前流行方法更好的检测性能。     

结合地表模型和遥感影像的地表变化监测

针对现有快速发现和准确更新地表变化信息的方法效率低、工作量大等问题,文章结合DSM差分算法和遥感影像变化检测算法,提出了一种三维动态监测方法:DSM差分算法能够监测地物在高度方面的变化,遥感影像解译可以弥补DSM变化图斑的属性信息,并补充DSM技术无法获得的属性变化图斑和面积变化图斑。实验结果表明,所提监测方法能动态监测工业园区的开工率和重点项目建设状态,运用在土地监管实际工作中具有可行性。     

基于MRF信息融合的多通道SAR图像变化检测算法

SAR图像变化检测是近几年SAR图像应用研究的新领域,现有的SAR图像变化检测算法大多针对单通道图像数据,而利用多通道SAR图像数据进行变化检测,可以充分利用图像信息,能够得到更好的检测效果。论文研究了基于MRF信息融合的多通道SAR图像变化检测算法,通过融合图像不同通道信息,实现变化检测;并重点论述了算法的基本原理和算法实现过程,通过实验对比,证明了论文提出的算法可以得到较高的检测精度。     

A new approach for vegetation change detection in urban areas

Because of complex change in urban areas, modified CVA application based on mask techniques can minify the effect of non-vegetation changes and improve upon efficiency to a great extent. Moreover, drawing from methods in polar plots, the technique measures changes with absolute angular and total magnitude of PVI calculated on the basis of linear fit with least-square estimation and GVI calculated using 3D G-S transformation. Finally, this application is performed with Landsat ETM+ imageries of Wuhan in 2002 and 2005, and assessed by error matrix, in the way it could detect change pixels 94.91% correct, and the total consistent coefficient Kappa and could reach to 0.85. The evaluation result demonstrates this new application trends as an efficient and effective alternative to urban vegetation change extraction.     

A new approach for vegetation change detection in urban areas

IntroductionVegetation distribution and change is regardedas ani mportant sign of urban environment . Withcity expanding and population increasing, herecomes a series of problems on environment ,andmoreover ,greening ratio is regarded as a stand-ard of ci…     

基于比值法的多源多时相数据城区变化检测

针对中、低分辨率影像采用常规分类方法进行变化检测无法取得理想效果的问题,本文提出了一种基于比值法的雷达数据和光学影像相结合的城市变化检测方法。该方法综合雷达数据和光学影像的优势,以赣州定南县为研究对象,首先利用比值法分别对两种数据源进行城市变化检测,然后通过分析城区地物目标散射特性,对多个时相变化情况进行真彩色合成,最后结合城市建设规划进行分析验证,从而完成城市实时动态变化检测。试验结果表明,利用多源多时相数据进行比值法可成功地提取出试验区域的变化信息,在城区建筑变化检测中,纹理信息更清晰,准确性更高。     

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。     

结合空间上下文与慢特征分析的多光谱影像变化检测

为了提高多光谱影像变化检测的精度,本文提出了一种结合空间上下文与慢特征分析的方法。首先采用自适应空间上下文提取算法围绕像素构建自适应区域,探索像素周围的上下文信息;然后通过迭代慢特征分析,由相应像素周围的成对自适应区域定量计算成对像素之间的变化强度,增强变化区域与未变区域的可分性;最后生成变化强度图像,采用大津阈值法作二值分类,将变化强度图划分为二值变化检测图。利用Landsat 7卫星ETM+传感器的图像,与4种基于代数的方法及基于变换的方法进行对比试验,结果表明,本文方法在降低漏检方面有所改善,提高了召回率。     

基于梯度径向夹角直方图的异源图像匹配

提出一种图像全局特征描述方法——梯度径向夹角金字塔直方图.该特征不受图像灰度级非线性变换和图像旋转的影响,具有较强的抗噪声能力.基于该特征的匹配算法能够对存在旋转变换的异源图像进行匹配.用SAR图像和可见光图像对匹配算法进行测试,结果表明基于梯度径向夹角金字塔直方图匹配方法的匹配成功率优于传统方法.由于对基准图进行离线...     

基于光谱和空域信息的城区变化检测方法研究

目前的变化检测研究主要集中在利用中、小比例尺遥感图像进行自然环境等方面的变化检测,如草场的季节性变化、灾害检测、植被分布变化、土地使用规划等。然而随着城市的快速发展,为了满足城区管理规划中对道路、房屋等变化细节进行分析的需求,并由于高分辨率卫星诸如Ikonos,Quickbird等的出现,我们有必要并且有可能开发出一套实用、有效的、可靠的城区自动变化检测系统。针对城市区域的复杂性及其高分辨率卫星影像的配准误差问题,本文提出一种通过模糊逻辑结合光谱特征和空域特征的城区变化检测方法,以期望减小图像整体及局部配准误差对变化检测精度的影响。