一种综合光谱、纹理、结构特征的高分辨率遥感影像变化检测方法

为充分利用像斑的多特征以提高变化检测精度,提出了一种综合光谱、纹理、结构特征的高分辨率遥感影像变化检测方法。通过影像分割获取像斑,利用灰度直方图、局部二值模式/对比度(LBP/C)直方图、方向梯度直方图(HOG)分别表达像斑的光谱、纹理、结构特征;采用直方图相交距离度量像斑的特征距离,采用大津法获取变化阈值,分别获得光谱、纹理、结构特征下的变化检测结果;综合3种变化检测结果,将像斑划分为变化、不确定、未变化3类;以变化与未变化两类像斑作为训练样本像斑,利用支持向量机(SVM)算法对不确定类像斑进行变化/未变化划分。在QuickBird遥感影像上的试验结果验证了本文方法的有效性。     

遥感影像CVA变化检测的CUDA并行算法设计

随着遥感影像数据量以及复杂程度的日益增加,遥感图像的快速处理成为实际应用过程中亟需解决的问题。为了实现遥感影像的实时变化检测,针对基于变化矢量分析CVA的变化检测算法,设计了一种基于统一计算设备构架CUDA的并行处理模型。首先利用地理空间数据提取库GDAL实现大数据量遥感影像的分块读取、操作和保存;其次将基于变化矢量分析的变化检测过程分为变化强度检测、映射表构建和变化方向检测,并借助CUDA C将变化矢量分析算法的3个步骤嵌入到CPU和GPU组成的异构平台上进行实验;最后利用该模型对不同数据量的遥感影像进行CVA变化检测并作对比分析。实验结果表明:与CPU串行相比,基于GPU/CUDA的遥感影像CVA的变化检测速度提高了10倍左右;在一定程度上,达到了实时变化检测的效果。     

融合光谱及纹理异质度的遥感影像变化检测

为解决矢量数据与遥感影像的变化检测难题,提出了一种融合光谱异质度与纹理异质度的变化检测方法。以矢量数据为约束,对遥感影像进行分割获取像斑;提取像斑的光谱直方图与局部二值模式(LBP)纹理直方图;采用G统计量度量直方图的距离,利用像斑与其他同类像斑特征距离的平均值分别构建像斑的光谱异质度与纹理异质度,加权组合光谱异质度与纹理异质度构建像斑异质度;利用大津法获取各地物类别的异质度阈值,比较像斑的异质度与对应类别的异质度阈值,对像斑进行变化/未变化判别。在IKONOS遥感影像上的试验验证了本文方法的有效性。     

基于遥感影像的土地利用变化检测

随着遥感科学技术的发展、各种遥感数据的累加以及遥感变化检测研究的深入,基于遥感影像的土地利用变化检测手段也日新月异。本文主要阐述利用不同的遥感影像处理方法对不同影像之间的土地利用变化进行检测,同时利用影像融合对比法、影像差值法、主成分分析法(PCA法),以及影像分类法等遥感影像处理方法,对同一地区前后不同时相的土地利用变化检测效果进行精度对比,并总结出不同检测方法在不同条件下的检测效果。     

使用多尺度模糊融合的高分影像变化检测

为了提高高分辨率遥感影像变化检测的可靠性,提出了一种基于模糊综合评判的遥感影像变化检测方法。首先对两个时相的影像进行波段叠加,对多波段新影像进行多尺度分割;然后针对单一尺度上的对象,综合考虑两时相遥感影像对象的光谱特征和纹理特征,建立模糊综合评判模型,对各个对象内的像素是否发生变化进行隶属度计算;最后采用熵权法对影像各个像素在不同尺度的"软"模糊评判结果进行定权处理和加权融合。实验以两组不同时相的高分影像为例,实现了基于模糊逻辑的多尺度变化检测有效融合,充分利用了多层次的像素特征,得到了整体优于单一尺度面向对象变化检测的结果,为多尺度变化检测提供了新的思路。     

顾及纹理特征贡献度的变化影像对象提取算法

遥感影像变化检测是全球变化研究的重要内容。基于两期遥感影像的变化检测方法存在数据条件要求苛刻、难以充分利用快速发展的多源遥感影像数据等问题。目前许多变化检测的参考数据中包含了一期分类矢量数据,矢量数据中往往包含了位置、形状、大小和类别属性等先验信息,充分利用这些先验信息将可提高变化检测精度。提取变化影像对象是结合矢量数据和遥感影像进行变化检测的核心步骤。本文提出了一种顾及纹理特征贡献度的变化影像对象提取方法。该方法利用矢量数据分割遥感影像,获取影像对象,计算影像对象纹理特征值。根据信息增益原理计算纹理特征参数的特征贡献度,选择特征参数。由贡献度指数大小确定纹理特征参数权重,计算影像对象与先验要素类别的相似度系数,提取变化影像对象。试验结果表明,基于纹理特征贡献度的特征参数选择,能有效地提高变化影像对象提取结果的精度。     

融合多特征的遥感影像变化检测

常规多时相遥感影像变化检测主要基于光谱信息,没有充分利用纹理、几何、形状等多种特征信息,不足以体现检测目标的完整性和准确性。本文针对不同特征在变化检测中应用的优势,在提取影像多种特征的基础上,构建了1维和多维两种基于信息融合策略的变化检测方法,即利用1维特征空间加权距离相似度运算、多维特征空间的模糊集融合和支持向量机融合策略进行变化检测。利用多时相QuickBird高分辨率遥感影像进行城市土地覆盖变化检测试验,结果表明,本文方法可以有效集成不同特征的优势与表征变化信息的能力,提高变化检测过程的稳定性和适用性,同时能够更好地保持变化地物的结构和形状,突出主要变化目标。     

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...     

遥感时间序列影像变化检测研究进展

同一区域、不同时期大量历史数据的积累,以及同一区域能够方便地获取高时间分辨率遥感数据,使遥感时间序列影像变化检测成为近年来遥感技术与应用的研究热点。本文系统总结和评述了当前遥感时间序列影像变化检测的相关研究进展和应用状况,在阐明遥感时间序列分析的意义,以及时间序列影像在变化检测中的优势的基础上,从非遥感领域时间序列变化检测方法出发,针对遥感时间序列影像变化检测的需求,明确和归纳了遥感时间序列变化检测的问题与类型,并对当前最新研究进行了综述,总结了各种方法的优点与不足,重点介绍了基于经验模态分解的遥感时间序列影像异常信息检测方法和基于隐马尔可夫模型的土地利用/覆盖变化检测方法,以期能够为相关研究提供参考。最后总结了该研究领域的发展趋势和存在问题,并对今后的研究工作和未来发展方向进行了展望。     

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。     

基于对数极坐标变换的遥感影像居民地提取

本文研究基于对数极坐标变换和傅里叶变换实现全色影像居民地提取。首先对影像进行对数极坐标变换,将影像的旋转信息转换为极坐标系的行平移,然后对变换后的极坐标影像进行傅里叶变换,以傅里叶变换功率为旋转不变特征实现居民地的提取;针对提取结果的不足,采用数学形态学进行后续处理。实验表明:采用该方法可以有效提取遥感影像中的居民地。     

基于概率统计模型的遥感影像变化检测

基于概率统计理论,提出了一种基于t检验的遥感影像自动变化检测方法,并实现了其与相关系数法的有效结合,运用于复杂城区环境下地物类型的自动变化检测。对于高空间分辨率影像,有效引入纹理特征,减少了房屋阴影的影响,对最终变化检测结果起到了明显的增强效果。实验采用不同类型的数据,详细叙述了变化目标的提取以及本文方法的特点,结果真实反映了实际地物的变化,表明该方法具有很好的实用价值。     

基于多样性特征协同技术的飓风前后森林破坏遥感监测

对被飓风破坏的森林进行变化监测与灾害评估是遥感技术的一个重要应用,遥感影像的特征信息提取对森林遥感监测的效果至关重要。多样性特征结合可以有效提高对森林变化的监测精度。然而,当前的空间信息如纹理特征的获取算法依旧保留着传统的固定式计算模式,一直面临着特征数量和邻域参考范围之间难以均衡的问题。为了解决以上问题,本文提出了基于多样性特征协同技术的飓风前后森林破坏遥感监测方法,首先计算出森林遥感影像变化前后的归一化植被指数差值和增强植被指数差值,并提出了基于复合窗口技术的来提取纹理特征,然后建立了多样性特性结合模型;其次提出了一种基于特征分离的旋转森林改进算法,最终,实现了内泽尔森林在暴风前后的高精度变化监测;另外,还测试了新模型在不同训练样本数量下的分类性能。实验结果表明,相对传统的基于光谱特征和单纯的纹理特征的变化监测方法,本文所提出的方法的整体精度、对变化区域和未变化区域的检测精度至多分别提高了3.68%、6.53%和3.46%。本文的研究方法可以有效提高森林变化监测的性能,为森林灾害评估与森林资源保护提供参考依据。     

加入多时相纹理的遥感变化检测

基于遥感技术的变化检测是遥感应用的一个重要方面.传统基于遥感的变化检测方法一般是利用光谱信息,较少注意多时相图像间的光谱特征相关关系分析.本文运用地统计学的伪交叉变差函数(Pseudo Cross Variogram)计算多时相图像纹理,定量表达多时相图像间的空间相关关系,并将得到的多时相纹理信息与光谱信息一起用于多时相变化检测.实验结果表明,加入多时相纹理信息可以显著提高变化检测精度,是一种有效的方法.     

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。     

改进LBP和HSV颜色直方图相结合的地表状态识别

在利用近地表遥感探测方法对地表信息进行反演时,地表状态的不同会导致电磁波传播方式不同,进而决定了所采取的遥感探测方式、探测波长及探测手段的不同。因此,地表状态的识别是进行近地表遥感反演的前提和基础,其识别的准确率也决定了反演结果的准确度。本文提供了一种改进LBP（local binary pattern）和HSV颜色直方图相结合的地表状态识别算法,通过改进阈值的LBP算法和HSV颜色直方图提取特征向量并建立判别条件,最后利用K邻近算法对测试样本与训练样本进行特征匹配,得到识别结果。将野外采集的411张图片多粗随机分组为训练样本和测试样本,结果表明206张测试样本的分类正确率都达98.7%以上,证明了本文算法的有效性。