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。     

基于多特征融合与边缘约束的建筑物变化检测

利用遥感影像进行建筑物变化检测能够快速获取城镇扩张、违章建筑管控等结果.针对基于单一特征的高分辨率遥感影像变化检测算法检测结果较为粗糙,变化建筑物边缘效果不佳等问题,本文提出一种多特征信息融合与边缘约束的建筑物变化检测方法.引入改进的形态学建筑物指数,通过建筑物的多特征描述与差异特征集融合实现城镇区域建筑物变化信息自动...     

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。     

结合像元级和目标级的高分辨率遥感影像建筑物变化检测

快速、精准的建筑物变化检测对城市规划建设等业务管理具有重要意义。随着卫星遥感技术的快速发展,基于高分辨率遥感影像的建筑物变化检测得到了广泛关注。针对像元级建筑物变化检测方法往往精度不足而目标级建筑物变化检测方法过程烦琐等问题,本文提出结合像元级和目标级的高分辨率遥感影像建筑物变化检测方法。首先综合高分辨率遥感影像的多维特征,利用随机森林分类器进行影像集分类,以获取像元级建筑物变化检测结果;然后对后时相遥感影像进行图像分割,获得影像对象;最后融合像元级建筑物变化检测结果和影像对象,识别变化的建筑物目标。利用双时相QuickBird高分辨率遥感影像进行建筑物变化检测试验,结果表明：本文提出的方法能够削弱光照、观测角度等环境差异对建筑物变化检测的影响,显著改善建筑物变化的检测精度。     

改进支持向量机的高分遥感影像道路提取

针对支持向量机受分类数的限制在高分辨率遥感影像中无法直接获取高精度道路网信息的问题,该文提出一种新的混合的基于支持向量机的方法:首先,利用模糊C均值聚类方法将输入的遥感影像分为3类,以减少支持向量机的错分现象;其次,运用支持向量机将不同类别的像素分为道路类和非道路类;最后,应用马尔科夫随机场对分类结果进行噪声去除,并采用形态学进行后处理,进而得到精确道路网信息。实验结果表明:该算法不仅能够从高分辨率遥感影像中提取出道路网,而且精度优于直接使用支持向量机算法以及对比算法。     

高分辨率彩色遥感影像变化检测方法研究

目前已有的对象级变化检测方法中的像斑对象特征提取算法大多只提取单波段的特征,无法对彩色影像有直观整体的描述,针对这一问题,本文提出了一种高分辨率彩色遥感影像变化检测方法。首先对分割后得到的像斑统计颜色直方图,计算其推土机距离作为光谱特征差异量,另外通过像斑的彩色图像灰度共生矩阵计算熵统计量,对应像斑间熵差值作为纹理特征差异量;最后结合在彩色空间计算的两种差异量构造差异影像,通过支持向量机（SVM）将差异影像中的像斑分为变化与不变化两类别。选择江苏省苏州地区资源三号影像进行了试验,结果表明该方法可以很好地实现高分辨率彩色遥感影像的变化检测。     

结合偏最小二乘法和支持向量机的遥感影像变化检测

针对多光谱遥感影像通道之间相关性影响难以消除及变化检测的阈值难以确定的问题,提出了一种结合偏最小二乘法（PLS）和支持向量机（SVM）的遥感影像变化检测方法。将两个时相的多通道遥感影像视为两组多元随机变量,引入多元统计数据分析方法中的PLS理论,进行成分提取并构造差异影像;再通过SVM将差异影像分为变化与不变化两类别;最后利用形态学算子对分类结果作处理。选取Landsat8多光谱遥感影像进行试验,结果表明该方法可以很好地实现多光谱影像的变化检测,对地理国情数据监测具有重要意义。     

基于支持向量机的SPIN－2影像与SPOT－4多光谱影像融合研究

遥感影像融合是解决多源海量数据富集表示的有效途径之一。针对高分辨率遥感数据SPIN-2(2m)与多光谱遥感数据SPOT-4(20m)的影像融合，提出了基于支持向量机(SVM)的遥感影像融合的新方法。建立了基于SVM的遥感影像融合模型，并进行了分类融合实验，实验效果较好。最后给出了分类融合评价。结果表明，支持向量机可用于遥感影像融合，且分类融合精度较高。     

PLS与EM算法支持下的遥感影像变化检测

针对高分辨率遥感影像波段间大量数据冗余及小比例变化阈值难以准确确定问题,提出一种偏最小二乘法(PLS)与局部最大期望(EM)的高分辨率影像变化检测算法。首先,以前后时相多波段的遥感影像为两组多元变量,通过多元数据统计PLS变换模型分析,提取有效成分并以差值法构造差异影像;然后,采用局部变化比例比较大的区域通过EM算法提出差异影像的变化检测阈值;最后,利用局部影像确定的阈值将整幅差异影像分为变化和非变化两类并利用滤波算子对检测结果进行处理。采用高分辨率遥感影像数据进行试验,试验表明该方法能够较好地利用多光谱影像提取地表覆盖的变化信息,对地理国情动态监测具有一定的应用价值。     

融合像素—多尺度区域特征的高分辨率遥感影像分类算法

针对基于像素多特征的高分辨率遥感影像分类算法的"胡椒盐"现象和面向对象影像分析方法的"平滑地物细节"现象,提出了一种融合像素特征和多尺度区域特征的高分辨率遥感影像分类算法。(1)首先采用均值漂移算法对原始影像进行初始过分割,然后对初始过分割结果进行多尺度的区域合并,形成多尺度分割结果。根据多尺度区域合并RMI指数变化和分割尺度对分类精度的影响,确定最优分割尺度。(2)融合光谱特征、像元形状指数PSI(Pixel Shape Index)、初始尺度和最优尺度区域特征,并对多类型特征进行归一化,最后结合支持向量机(SVM)进行分类。实验结果表明该算法既能有效减少基于像素多特征的高分辨率遥感影像分类算法的"胡椒盐"现象,又能保持地物对象的完整性和地物细节信息,提高易混淆类别(如阴影和街道,裸地和草地)的分类精度。