多时相遥感影像变化检测方法综述

遥感影像变化检测一直是国际遥感领域研究的热点和难点,尽管各国学者对变化检测问题进行了大量深入的研究,但是目前尚未出现一种普适性强、适用于所有情况的通用方法。随着遥感对地观测技术的快速发展和应用,变化检测技术体系也在不断地发展和演化。回顾了多时相遥感影像变化检测技术的发展历程,对多时相遥感影像变化检测方法的分类体系进行了归纳总结,从变化检测预处理、变化检测方法、精度评价3个方面详细总结了变化检测研究的最新进展,并指出了变化检测面临的核心困难及可能的应对措施,以期推动遥感影像变化检测研究更加深入的发展。     

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匝临很多挑战。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。这些发展推动了更先进的影像处理方法的开发和处理时间维度影像数据新方法的研究工作。本文回顾了多时相数据处理和变化检测的发展现状。作者首先对地球表面环境变化的性质进行了分析,从四个方面总结了遥感变化检测技术的发展,包括变化检测影像预处理、变化检测方法和途径分类、遥感变化检测方法和多时相影像处理的准确度评估。文章试图在先验知识的基础上从多源数据、集成处理和智能方法角度提出综合解决方案。为促进遥感影像变化检测技术的深入研究,本文还指出了变化检测所面临的挑战和可能的对策。     

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。     

多时相遥感影像的变化检测研究现状与展望

变化检测作为摄影测量与遥感领域的研究热点之一,也是人工智能体系中极具研究价值的技术分支。二者的快速发展与深度融合,已使海量、复杂和多样的遥感数据快速智能化处理成为可能,广泛应用于资源监测、城市规划、灾害评估等诸多领域。随着遥感技术和计算能力的不断革新,变化检测体系也在不断发展和演化。本文主要从几何和语义两个角度对变化检测方法进行了分析和归纳总结,重点分析了几何信息的利用方式及深度神经网络的特征融合方式,随后总结了常用的变化检测公开样本数据集,最后对当前变化检测应用中遇到的核心问题及未来发展趋势进行了梳理与展望。     

多时相遥感影像变化检测的现状与展望

多时相遥感影像变化检测技术能够监测生态环境变化、跟踪城市发展,对于研究人类与自然环境之间的交互关系有着重要的意义。随着新型遥感影像的不断普及,变化检测也在高光谱影像变化检测和高分辨率影像变化检测两个方向上有了深入的探索。本文围绕变化检测的基本流程,从预处理、变化检测方法、阈值分割与精度评价4个角度介绍了变化检测研究的最新进展,并总结了变化检测技术的主要应用领域。最后,对变化检测技术未来的发展进行了展望。     

特征组合优化的高分辨率遥感影像变化检测

为充分发挥遥感影像中光谱、形状、纹理等特征的优势,本文提出一种特征组合优化的高分辨率遥感影像变化检测方法。首先利用e Cognition软件对两时期影像进行多尺度分割并计算分割像斑的特征值;其次对比不同地物的特征值分布;然后分析不同特征对地物分类的影响;最后得到最优的特征组合。本文以乌鲁木齐西山高铁新区2014和2015年的IKONOS影像为基础进行实验,实验表明,上述方法可以充分利用多特征的优势,提高变化检测的精度。     

遥感影像变化检测方法探讨

利用同一区域不同时相的遥感影像进行变化检测的应用一直是遥感应用研究的热点之一.本文对遥感变化检测技术的研究现状和新进展进行了一定的归纳和总结,对以往分类方法进行了介绍,分别对基于像素、基于对象以及结合特定理论的变化检测方法进行了重点讨论,并对每种方法涉及的理论和最新研究进展进行了评述.     

遥感影像面向对象变化检测综述

遥感影像变化检测作为遥感领域的热点问题一直以来备受关注,面向对象变化检测技术对高分辨率遥感影像具有良好的分析处理能力,因此,越来越受到人们的青睐.对面向对象变化检测技术进行归纳、总结,根据面向对象变化检测技术流程,从数据预处理、影像分割、特征提取、变化检测、精度评价五个方面分别阐述了面向对象变化检测的研究进展,并指出了...     

粒子群算法及多阈值指数熵的遥感影像变化检测方法研究

在遥感影像检测中,一般采用多变化阈值来提高检测精度,但会导致运算量的增加。为解决该问题,提出利用粒子群算法及多阈值指数熵的遥感影像变化检测新方法。首先采用影像差值法构造差异影像;然后提出利用粒子群和多阈值指数熵的遥感影像分割方法,并将其用于对差异影像进行分割获取变化区域;最后对选取的实验数据进行变化检测,并与基于模糊C均值、双阈值指数熵、三阈值指数熵的非监督变化检测方法进行比较。实验结果显示,提出的变化检测方法其精度为94.77%,本案方法是一种有效地、可靠的遥感影像变化检测方法。     

高空间分辨率遥感影像下的违法用地变化检测

遥感影像时间、空间分辨率的逐渐提高和图像识别技术的发展,使基于高分辨率遥感影像进行自动、准确、快速的违法用地检测成为可能。本文利用高空间分辨率遥感影像,提出了一种基于地物分布特性的违法用地变化检测方法,将违法用地判别特征知识融入变化检测模型,实现违法用地变化信息自动提取。选取广州市从化街口地区为研究区域,试验结果表明该方法能够辅助应用人员在大范围内快速地定位疑似违章用地图斑,提高生产效率,取得较好的应用效果。     

粒子群优化算法在遥感影像增强中的应用

遥感影像的复杂性给影像增强处理带来了困难。非完全Beta函数增强方法具有理想的增强效果,但是,其参数的合理选取是算法的关键与难点。粒子群优化算法(PSO)是基于鸟群群体智能的新型进化计算技术,具有自适应、自组织等智能特性,具有强大的寻找最优解的能力。这里将PSO用于Beta函数参数的自适应选取,实现了基于PSO的非完全Beta函数增强方法,并通过航空和卫星遥感影像的增强实验,验证了该方法的有效性。     

基于Contourlet域Hausdorff距离和粒子群的多源遥感图像匹配

为了进一步提高多源遥感图像的匹配精度和运算效率,本文提出了一种利用Contourlet变换、Hausdorff距离和改进粒子群的遥感图像匹配算法。在分别对目标图像和参考图像进行Contourlet分解的基础上,采用小波模极大值法提取低频图像的边缘信息,以LTS-HD作为图像匹配的相似性度量准则,并利用一种带极值扰动的简化粒子群优化算法对低频边缘图像进行匹配操作,得到粗匹配点;然后根据粗匹配点的位置反演计算到原始图像,进行精匹配,最终实现全分辨率情况下遥感图像的匹配。实验结果表明,该算法与目前常用的遥感图像匹配算法相比,不仅具有更高的匹配精度和运算效率,还有较强的鲁棒性。     

多时相遥感变化检测的动态贝叶斯网络研究

动态贝叶斯网络是20世纪90年代在贝叶斯网络基础上发展起来的、利用时序动态数据产生可靠概率推理的新方法，动态贝叶斯网络为实现遥感变化检测从静态到动态分析提供了一种新的途径。在实现了贝叶斯网络遥感数据分类的基础上，把握发展动态，探索了利用动态贝叶斯网络对多时相多特征遥感数据进行变化检测的问题。以北京东部地区1994年、2001年和2003年5月Landsat TM遥感数据为例，介绍了利用动态贝叶斯网络进行多时相遥感变化检测的基本过程。实验结果表明：动态贝叶斯网络算法可以一次性输入和处理多个时相的遥感数据，并通过概率和有向无环图表达了不同时间片段之间特征和状态变化的关系。     

利用影像重定位和遍历检测的遥感影像水印算法

针对遥感影像数据,提出了一种基于影像重定位和遍历检测的盲水印算法。实验结果表明,该方法可以有效抵抗压缩、滤波等常见的图像处理攻击,还能有效抵抗裁剪攻击。     

基于ERDAS的遥感影像变化检测技术的研究

变化检测是遥感图像处理中经常使用的一门技术,随着遥感技术的发展,变化检测的应用越来越广泛。本文介绍了变化检测的定义、流程和应用,利用ERDAS软件进行遥感影像的变化检测实验,并对ERDAS变化检测的几种不同的方法进行比较分析,得出的结论是利用变化检测模块(Change Detection)进行检测的效果较好,最后将这种方法同监督分类技术一起应用于厦门市城市建设用地的变化检测中。     

模拟退火机制下优化离散粒子群的端元提取算法

针对离散粒子群优化(Discrete Particle Swarm Optimization,DPSO)端元提取算法初始种群质量差、收敛性能低且易于陷入局部最优,本文将模拟退火算法引入到DPSO的不同阶段,模拟退火算法能以一定的概率接受和舍弃新状态,使种群内粒子渐趋有序、达到平衡,收敛到全局最优,有效避免了搜索陷入局部最优。因此,该算法不仅保持了DPSO的全局组合优化特点,克服了初始种群质量差、易陷入局部最优等缺点,而且还提高了收敛速度和端元提取精度。     

高分辨率遥感影像的深度学习变化检测方法

为提升高分辨率遥感影像的变化检测精度,提出一种利用深度学习的变化检测方法。在预处理的基础上,利用顾及邻域信息的改进变化矢量分析算法和灰度共生矩阵算法获取影像间光谱和纹理变化,并通过设置自适应采样区间提取最可能的变化和未变化区域样本。构建并训练包含标签层的高斯伯努利深度限制玻尔兹曼机模型,以提取变化和未变化区域深层特征,从而有效辨别变化区域。通过WorldView-3与Pléiades-1影像的试验表明本文方法在变化检测精度方面优于对比方法。     

基于多时相遥感影像的海岸线变化监测研究

随着社会经济的高速发展,沿海经济带正发生着日新月异的变化,海岸线环境发生了巨大改变。利用遥感技术不受时间、空间限制的特点,研究海岸线变化监测,有利于掌握海岸线分布情况,监测海岸线沿线生态环境。本文是基于多时相遥感影像,开展辽宁省大陆海岸线变化监测研究。     

面向对象的遥感变化检测研究

通过分析传统的遥感变化检测方法存在的问题,提出了面向对象的遥感变化检测方法。本文利用某地ETM+两个时相的遥感影像,将面向对象和传统变化检测方法进行定性定量的比较,从而得出面向对象的遥感变化检测方法的优势。该方法采用了基于相邻影像区域合并异质性最小的面向对象的多尺度分割方法和模糊分类的方法对变化检测图像进行处理,从而提高了变化检测结果的精度。最终得到较理想的实验分析结果。     

遥感变化检测方法探讨

通过分析直接比较变化检测方法的局限性,提出边缘特征的变化检测方法.通过比较边缘提取算法,小波变换和Sobel算子、Log算子、Canny算子的优缺点,并结合实验所用的遥感图像,最终选取基于小波变换的方法.以某地不同时期的遥感图像为例,采用直接比较法和基于小波边缘特征检测方法,对两个时相的图像分别进行变化特征的检测,并对...