一种多特征融合的面向对象多源遥感影像变化检测方法

当前,随着遥感影像数据来源越来越丰富,且分辨率越来越高,传统的变化检测方法已经无法满足实际应用的需要。针对这一问题,提出了一种多特征融合的面向对象多源遥感影像变化检测方法。在对象获取和多种特征提取的基础上,利用SVM对高维数据分类的优异特性,将基于SVM的二类分类方法与对象级变化检测有机结合,提高了多源遥感影像变化检测的精度和可靠性。结合人工目视判读,设计了一种面向地物的指标计算方法。实验采用多源多时相的遥感影像进行,并对不同地物变化检测的精度进行统计,验证了提出方法的有效性。     

多特征模糊融合的SAR影像变化检测

针对利用SAR影像单特征变化检测精度低的问题,该文提出了一种基于模糊理论的多特征融合的变化检测方法。首先计算前后时相SAR影像的灰度、梯度和纹理特征的结构相似度,然后用Sigmoid型隶属函数描述相似度阈值附近的不确定性,计算像素分别属于变化类和非变化类的隶属度,最后根据最大隶属度原则将模糊量输出为确定量,得到融合后的变化检测图。通过两组真实SAR数据实验表明:该方法明显优于传统的方法,也提高了基于单一特征变化检测结果的精度。     

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。     

多特征融合的高分辨率遥感影像飞机目标变化检测

为利用高分辨率遥感影像实现高精度的飞机目标变化检测,提出了一种自适应的多特征融合变化检测与深度学习相结合的方法。首先,通过加权迭代的多元变化检测法获取变化强度图,并结合自适应的直方图统计法自动获取显著的变化与不变化样本;然后,提取多时相影像的光谱、边缘和纹理特征,完成多特征融合的变化检测,并通过形态学处理得到变化图斑;最后,利用训练的NIN(Network in Network)结构的卷积神经网络飞机识别模型,完成变化图斑的类型判别,实现变化飞机的检测。实验结果表明,本文方法在两组数据的正确率分别达到100%和91.89%,均优于对比方法,能实现准确可靠的飞机目标变化检测。     

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。     

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。     

融合多尺度特征注意力的遥感影像变化检测方法EI北大核心CSCD

深度学习技术已经成为遥感影像变化检测研究的主流方法,现有的基于深度学习的变化检测方法主要是获取单一尺度的变化特征,而在现实场景中,变化区域的尺度具有多样性。为此,本文提出了融合多尺度特征注意力的遥感影像变化检测方法,通过关注多尺度融合策略来解决变化检测存在的多尺度问题。首先,利用特征金字塔网络自身的多尺度特性,使网络学习到不同尺度的变化特征,为了提升网络感受野和利用全局特征信息,在特征提取网络末端引入扩张卷积空间金字塔模块;然后,在不同变化特征融合时,使用变化特征融合模块来控制信息传播以减少特征融合时的差异性;最后,使用门控机制,将不同尺度预测的变化特征图进行加权求和,最终产生具有高精度的变化特征图。本文方法不仅能获取多尺度变化特征,还能利用全局信息和精确的空间细节来提升预测特征图的空间精度。对比试验表明,本文方法在变化检测基准数据集CDD和LEVIR-CD上取得了较好的结果,召回率分别提高了6.58%和5.26%。     

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。     

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。     

多特征融合的LSSVM遥感影像道路提取

针对高分辨率遥感影像上道路与相邻近地物的光谱信息相似导致提取道路不理想问题,提出多特征融合的最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)遥感影像道路提取方法.该方法首先对原始影像进行色彩变换(HIS)提取光谱饱和度(Saturation,S)分量;然后,采用...     

利用最小交叉熵的多时相影像变化检测

针对目前多时相遥感影像变化检测中缺少有效的确定变化阈值方法的问题,文章提出一种基于最小交叉熵的方法:采用中值滤波方法分别消除两个时相遥感影像中的噪声;将比值法和差值法融合构造两个时相遥感影像的差异影像;通过最小交叉熵确定差异影像的最佳变化阈值,并对差异影像进行分割得到变化区域;最后对变化检测精度进行评估。实验结果表明,提出的方法具有较高的检测精度,是一种有效的多时相遥感影像变化检测方法。     

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。     

多核多类关联向量机的高分辨率影像目标检测

从高分辨率遥感图像数据中准确检测多类目标的任务对于检测速度和模型训练时间提出了较高的要求.文章提出了一种MKL_mRVM方法:该方法采用基于快速边缘似然最大算法直接计算mRVM分类器的决策函数,避免了传统RVM重复计算目标函数Hessian矩阵的过程,并且因为不需要构造一系列两类分类器,缩短了多类模型的训练时间;同时,将多个基础核引入多类模型,训练过程中采用交叉验证方法确定基础核权重,在随机分出的确认集上检验分类器的精度,选取使得分类模型精度最高的值作为权重的优化结果.实验结果表明,该方法能够在保持解的稀疏性的前提下,有效地缩短模型训练时间.     

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。     

构建时空融合模型进行水稻遥感识别

传统变化检测手段进行水稻遥感识别受"云污染"和影像间配准误差导致的变化检测误差累积及"椒盐"现象的影响,水稻遥感识别精度低。本文提出时空融合模型(Temporal-Spatial-Fusion Model,TSFM)进行水稻遥感识别,旨在综合像元在时间、空间维度上的信息定义像元的水稻时空归属度,根据时空归属度划分阈值提取水稻。实验结果表明:在不同窗口尺度下,TSFM在整体和"云污染"区域对水稻提取均达到了较高精度。当窗口尺度为3×3时,水稻提取的用户精度、制图精度和总体精度分别达到93.4%、83.5%和87.9%。在不同窗口尺度下水稻提取的用户精度、制图精度、总体精度均高于分类后比较PCC(Post-Classification Comparison)和多数投票法(Majority Voting,MV);在"云污染"区域,水稻识别总体精度均在92.0%以上,水稻制图精度比PCC、MV分别至少提高了14.0%、7.6%。有效地解决了传统变化检测作物遥感识别存在的误差累积问题,在一定程度上避免了"云污染"和"椒盐"现象对识别结果的影响。另外,初步探讨了TSFM水稻提取精度与景观特征关系,发现在景观规整区域适宜采用较小的窗口,在破碎区域适宜采用较大的窗口。该方法的成功实施,为大范围开展秋粮作物遥感识别,消除"云"影响进行了前期实验探讨。     

DT-CWT结合MRF的遥感图像变化检测

为了解决多尺度遥感图像变化检测在降噪时丢失大量高频信息及单一像素孤立性的问题,提出了一种双树复小波变换DT-CWT(Dual-tree Complex Wavelet Transform)和马尔可夫随机场MRF(Markov Random Field)相结合的非监督遥感图像变化检测算法,首先采用DT-CWT对差异图像进行多尺度分解,并根据MRF模型分割算法提取高频区域的变化特征,然后进行相应层的高、低频重构,再对重构后的各层建立MRF模型并根据贝叶斯最大后验概率准则MAP(Maximum A Posterior)进行最终分割,最后对各层分割结果进行求交融合,得到最终的变化检测结果掩膜图。对比实验结果表明,该方法在去除杂点和噪声的同时能够较好地保留高频信息,并且边缘检测更加平滑,具有较高的变化检测精度和很好的鲁棒性。     

一种适用于粗匹配的遥感影像快速变化发现方法

针对遥感影像变化检测过程中影像间相对配准精度对检测结果影响大,易产生细碎图斑和错检冗余等问题,本文提出了一种基于感知哈希算法适用于粗匹配的遥感影像变化发现方法,以待检测影像的光谱信息和纹理特征信息共同作为检测特征集,以分割后的格网作为检测单元,采用基于感知哈希算法的影像相似度比对方法,计算格网内图像相似度,提取变化位置...     

增强型多时相云检测

针对云检测在高亮度地表以及雪覆盖区域存在过度检测的问题,设计了一种不依赖热红外波段的增强型多时相云检测EMTCD(Enhanced Multiple Temporal Cloud Detection)算法。首先,利用云的光谱特征建立单时相云检测规则,并基于云、雪的光谱差异构建了增强型云指数ECI(Enhanced Cloud Index),改进了云、雪的区分能力;其次,以同一区域无云影像为参考,基于ECI指数构建了多时相云检测算法,较好地克服了单时相云检测中高亮度地表、雪和云容易混淆的问题,提高了云检测的精度;最后,选择两个典型区域的Landsat-8 OLI影像,对比分析了不同算法的云检测结果。实验结果表明:ECI指数能够有效区分云、雪,EMTCD方法的平均检测精度达到93.2%,高于Fmask(Function of mask)(81.85%)、MTCD(Multi-Temporal Cloud Detection)(66.14%)和Landsat-8地表反射率产品LaSRC(Landsat-8 Surface Reflectance Code)的云检测结果(86.3%)。因此,本文提出的EMTCD云检测算法能够有效地减少高亮度地表和雪的干扰,实现不依赖热红外波段的高精度云检测。     

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。