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针对多时相遥感影像变化检测存在数据不确定性、检测精度不高等问题,提出了一种结合变化向量分析(CVA)和直觉模糊C均值聚类算法(IFCM)的多时相遥感影像变化检测方法. 首先通过CVA构建两个时相遥感影像的差异影像;然后采用直觉模糊C均值聚类算法对差异影像进行聚类得出变化区域和未变化区域;最后对变化检测结果进行二值化处理并进行精度评价. 选取两个时相的高分一号遥感影像和Szada数据集影像作为实验数据. 实验结果表明,采用提出的方法可有效解决传统方法存在的数据不确定性问题,变化检测精度达到了95.92%和92.70%,是一种可行的遥感影像变化检测方法. 研究结果可用于森林动态变化监测、土地复垦利用规划变化分析以及灾损评估. 相似文献
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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。 相似文献
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多时相双极化合成孔径雷达干涉测量土地覆盖分类方法 总被引:5,自引:1,他引:4
综合采用时相、极化和干涉3种维度的SAR数据进行土地覆盖分类。以黑龙江省逊克县多时相ALOS PALSAR数据覆盖区为研究区,利用不同时相极化SAR、干涉SAR信号对地物特征的敏感性,结合后向散射强度和干涉相干的时变特征进行地物解译,发展了基于多时相、多极化、干涉SAR数据的SVM土地覆盖分类方法。研究结果表明,引入双极化SAR中不同极化(HH-HV)间的相干系数,并结合所选择的时相特征、极化特征以及干涉相干特征进行分类,可解决双极化SAR影像中林地与城市及建设用地的混分问题,得到更高精度的土地覆盖分类结果。 相似文献
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森林类型遥感影像自动制图在森林资源调查中有重要应用,本文以广西壮族自治区金秀县为研究区,基于多时相的Landsat-8数据,采用面向对象的决策树分类方法,对研究区森林类型自动识别进行了研究,分类结果表明:1)单一时相影像森林分类精度中,生长季前期最高,生长季末期次之,非生长季最冷月最低;2)结合生长季与非生长季的多时相影像森林类型自动识别精度较单一时相影像显著提高。 相似文献
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针对点、面方法仅利用了遥感影像几何特征和部分波段的灰度特征进行多时相遥感影像配准的不足,本文提出了一种利用稳定土地覆盖图斑的多时相遥感影像自动配准新方法,充分利用遥感影像多光谱信息和大量存在的稳定土地覆盖图斑信息进行图像配准,并且选取了土地覆盖年际变化最为强烈的农业种植区作为实验区,分别利用了同一传感器和不同传感器不同时相的遥感数据开展了实验研究。两次试验中,配准精度分别达到了0.57个像元、0.65个像元。实验结果表明,本文提出的方法能够有效地筛选出满足图像配准的同名图斑,具有较高的配准精度和适用性,提高了遥感影像的配准效率。 相似文献
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本文以实测的煤田火区地物波谱数据为依据,对用于煤田火区各地物解译的遥感信息源-TM图像的最佳时相选择,最佳波段组合煤田火区地物在TM图像上的影像特征进行了探讨。采用多时相TM图像对新疆奇台北山煤田火区进行动态监测及火情预测的成果进行了叙述,该勘查研究成果对指导该煤田火区灭火工程设计及后期防火管理的有较大实用价值。 相似文献
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