遥感影像变化检测自适应阈值分割的Kriging方法

提出了一种基于空间统计理论的自适应阈值分割方法,用于多时相高分辨率遥感影像变化检测研究。针对未确定类别的目标像素点,分别以局部区域内的变化类和非变化类为样本点,将目标点的实际值和估计值进行比较,以确定目标点的类别。为验证本方法的优越性和自适应性,分别与系列传统阈值分割方法进行了对比分析。实验结果表明,本方法能够有效去除伪变化信息,减少目标的错判、误判率,提高检测精度。     

基于图像融合的高分全色遥感影像变化检测

针对同一地区不同时期的全色高分辨遥感影像,提出一种基于影像融合的变化检测算法。首先采用基于匹配点的三角网校正方法对两景影像进行几何校正,然后选用基于迭代多元变化检测(IR-MAD)的相对辐射校正方法进行辐射一致性处理,接着对经几何一致性处理、辐射一致性处理后两张影像进行显著性融合,采用Mean-Shift分割算法对融合影像进行分割,选用方向梯度直方图(HOG)特征获取影像纹理强度图,最后通过比较分割块纹理变化获得变化检测结果。以Toposys激光雷达系统搭载相机拍摄的全色影像对该算法进行了检验,并使用单一时期影像为分割对象进行对比实验结果。实验结果表明,以融合影像为分割对象的结果远优于以单一时期影像为分割对象的变化检测结果,极大地减少了误检和漏检,在城市、郊区等地区人工地物变化监测中有一定的应用价值。     

基于IR-MAD的高分辨率遥感影像交叉融合变化检测方法

高分辨率遥感影像数据在带来丰富地物信息的同时,也对变化检测提出了新的问题和挑战。本文从高分辨率遥感影像数据的空间结构特征和光谱分布信息入手,针对多光谱数据交叉融合的变化检测方法展开研究。采用基于GSA(Gram-Schmidt Adaptive Pansharpening Algorithm)法对全色和多光谱影像数据处理,生成四幅交叉融合影像;将迭代加权多元变化检测(Iteratively Regularized Multivariate Alteration Detection,IR-MAD)算法应用于高分辨率融合影像,提取变化信息。结果表明,本研究方法能够有效提取变化信息,并降低数据配准不一致所造成的误检测。     

多波段信息融合的遥感影像变化检测

传统遥感影像变化检测方法大多基于单波段信息,难以完整检测影像的变化信息。针对该问题,提出了一种基于马尔可夫随机场模型(MRF)的多波段遥感影像变化检测方法,利用MRF模型融合所有波段的变化信息。在求解MRF模型参数的过程中,引入MoLC与EM混合模型进行迭代计算。实验结果表明,本文方法的检测精度优于现有的变化检测方法,并且稳定性良好。     

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...     

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。     

联合概率密度空间的遥感自适应变化检测方法

多种因素引起的辐射特征变化,将造成阈值法变化检测的误检。对此,本文提出了一种联合概率密度空间的多阈值自适应变化检测方法。首先,将影像从像素空间转化到联合概率密度空间,将变化地物定义为联合概率密度空间的离群点,并采用迭代方法将其提取,然后映射回原始影像后确定变化区域。选取两种典型应用进行试验,结果表明,本文方法在正确率、误检率和漏检率方面优于传统方法,具有较好的稳健性。     

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。     

融合Transformer结构的高分辨率遥感影像变化检测网络

为解决遥感影像变化检测全局上下文信息捕获的问题,本文提出了基于孪生结构、跳跃连接结构及Transformer结构的TSU-Net。该模型编码器采用混合CNN-Transformers结构,借助自注意力机制捕获遥感影像的全局上下文信息,增强了模型对于像素级遥感影像变化检测任务的长距离上下文建模能力。该模型在LEVIR-CD数据集和CDD数据集进行测试,F1得分分别为90.73和93.14,优于各对比模型。     

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。     

自适应空间邻域分析和瑞利-高斯分布的多时相遥感影像变化检测

提出了一种基于自适应空间邻域分析和瑞利-高斯模型(Rayleigh-Gauss models, RGM)分布的多时相遥感影像自动变化检测方法。该方法把自适应空间邻域信息和改进的差值影像与比值影像乘积变换融合 法(improved multiplying transform fusion, IMTF)结合构造差异影像, 可以有效地抑制噪声和消除多时相影像之间配准误差的影响, 具有更强的鲁棒性。在对差异影像的分割处理中, 运用瑞利和高斯模型分别模拟变化类像元和非变化类像元的分布情况, 然后估计出两类像元的概率     

结合特征选择的CVA多尺度遥感影像变化检测

针对在多时相变化检测中,面向对象方法无法较好地检测影像中的细微变化,受分割效果以及面向像素方法的影响出现较高虚警率等问题,本文提出了一种结合基于像素的多特征变化向量分析法(CVA)与基于对象的多层次分割的联合判别方法。首先提取不同时相的光谱与纹理特征,利用最大相关最小冗余(mRMR)算法进行特征选择并通过CVA得到像素级变化检测结果;然后对两幅影像进行叠合分割,利用区域合并策略进行不同尺度检测并获取各尺度检测结果;最后结合多种检测结果进行融合,获得最终变化检测结果。检测结果表明本文所提方法能有效降低漏检率,同时提高了检测的准确性。     

结合数据融合与特征选择的遥感影像尺度多样目标检测

基于深度神经网络模型的遥感影像地物检测取得了巨大成功,很大程度上得益于大规模数据集的支撑。但是,从现有遥感影像数据集本身来看,不同类别地物的数量分布不一致,同类地物对象以不同尺寸大小呈现,是导致地物样本的尺度不均衡问题的直接因素。对此,本文采用数据集内影像加权融合与地物多尺度特征选择的策略来缓解该问题。首先,将数据集内两张影像的像素值进行加权并得到融合后的影像,从而使不同类别地物样本更加均衡且具有较高的背景多样性;其次,通过选择合适尺度的特征图预测相应尺度的目标类别,且允许同一尺度目标在相邻特征图上进行预测,这样使模型能根据目标尺度进行训练;最后,基于目标中心区域的特征图预测目标边界框,预测的边界框更符合目标本身的尺度。通过在两个遥感数据集上分别进行实验,表明训练的模型在对复杂背景下的类别不均衡目标的识别更加准确,能够适应遥感影像下不同尺度目标的识别。     

基于Matlab的遥感图像融合效果的客观评价方法

Matlab是一种基于向量的高级程序语言,从本质上提供了对图像的支持。本文试图借助其图像处理工具箱函数的支持从工程和实验角度出发,探讨了利用Matlab语言实现遥感图像融合效果的客观评价指标的方法。文章首先将均值、标准差、信息熵和峰值信噪比等评价指标进行了分类、定义,然后设计融合实验来验证该方法的可行性和正确性,同时在Matlab平台上给出了各评价指标的计算过程及数值。实验结果表明,利用这些评价指标作出的客观评价结果与主观评价结果是一致的。     

基于Contourlet变换的遥感图像融合方法研究

为了充分利用多源遥感图像的影像信息,针对不同分辨率的遥感图像进行融合算法研究。通过对基于小波变换(warelet transform,WT)与IHS变换的改进算法研究,提出了基于轮廓波变换(Contourlet transform,CT)与IHS变换的改进算法:结合传统IHS彩色空间变换,将经IHS变换获得的多光谱图像亮度分量与原全色图像分别进行CT;然后对得到的低频分量采用自适应融合规则、高频分量采用基于区域相似度的阈值控制规则分别进行融合;最后对融合后的高频和低频分量进行Contourlet逆变换,得到最终的融合图像。对比实验结果表明:本文提出的方法能够在有效保留光谱信息的同时,纳入全色图像丰富的空间细节信息。融合之后的结果图像与原多光谱图像具有更高的相关系数和更小的光谱畸变度,并且信息熵和标准差较传统WT及CT更优,具有一定的实用性。     

基于多尺度分析的遥感影像融合研究

本文对SPOT5的多光谱波段和全色波段在像素级的融合层次上运用多尺度分析的方法进行了融合试验,主要用了小波变换和Curvelet变换的方法,这两种变换方法都能把图像分解为低频的近似图像和高频的细节图像,采用一定的融合规则对分解后的图像进行融合,并进行反变换得到融合后的图像,并把基于多尺度分析的融合结果与传统的融合方法进行了对比分析。结果表明,基于多尺度分析的融合方法比传统的PCA、Brovey融合方法效果要好;而Curvelet变换融合在光谱保持度及空间信息提高方面都比小波变换融合有所提高。     

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。