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。     

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。     

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.     

基于多时相遥感图像灰度差值法的地表变化检测

为快速利用多时相遥感数据实现地表信息的变化检测,探讨了使用多时相遥感图像的灰度差值法来进行地表变化检测.计算差值图像的均值和标准差,建立其数学关系,确定变化阈值;通过差值运算后处理方法获得变化信息,并结合地表信息的光谱反射特性,进行城市地表信息的变化检测.     

基于KICA的多时相遥感图像变化检测

针对PCA变化检测方法的精度较低和ICA方法的线性局限性问题,提出了基于核独立成分分析(KICA)的多时相遥感图像变化检测方法。首先,将每一时相的图像转化为列向量,并把这些列向量组成矩阵;然后,通过核函数将矩阵映射到高维特征空间中,再在该空间中利用ICA方法分离出相互独立的图像分量;接着通过FCM算法分割表征变化信息的图像分量,并采用区域生长算法获得完整的变化信息;最后,分别利用本文方法与差值法、PCA方法和ICA方法对多时相遥感图像进行变化检测,并对检测结果进行定性分析和定量比较。结果表明,该方法能更好地分离出多时相遥感图像的变化信息,具有更高检测精度。     

基于多时相图谱的青藏高原湖泊变化检测研究

利用多期遥感影像,对青藏高原南羌塘地区纳木错湖泊流域北部进行解译,提取了多时相地学信息图谱,发现1992-2005年间,湖泊面积扩张且整体变化呈加快趋势。分析了研究区内典型湖泊的变化特征,确定了稳定增加的湖泊面积。通过多时相地学信息图谱检测的变化信息与区内多年气象数据的复合分析,探讨了湖泊变化与气候变化的响应关系。     

基于贝叶斯网络分类的遥感影像变化检测

遥感成像过程中,地面、大气等诸多要素的不确定性和波段之间的相关性等原因影响了分类精度,导致变化检测的不准确性。为了提高分类精度往往需要引入先验知识。贝叶斯网络是一种新的数据表达和推理模型,对数据没有严格的正态分布前提要求,通过动态地调整先验概率密度,能有效提高分类精度。以北京通州地区1996-05-29和2001-05-19两个时相的陆地卫星Landsat TM遥感影像为例,介绍了基于贝叶斯网络的分类算法,并在此基础上实现了两个时相遥感影像的变化检测。实验结果表明:基于贝叶斯网络分类算法的后分类比较变化检测方法是遥感影像变化检测的一种新的有效方法。     

基于多时相SAR数据的大区域城镇信息变化检测

多时相SAR变化检测技术,通过分析同一区域不同时相的SAR数据可以检测地表地物目标的变化信息,在土地资源调查及监测管理方面具有广泛应用。本文将长时间SAR图像相干性特征与目标幅度信息进行融合,并采用多时相SAR数据堆栈处理方法进行大区域城建目标分类及变化信息检测。最后采用13景ALOS PALSAR数据对中国天津地区2007~2010年期间的城建区域变化进行了检测实验,得到了良好的实验结果,并验证方法有效性。     

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。     

微粒群优化方法的遥感影像变化检测研究

将微粒群优化方法引入遥感信息变化检测领域,构建了基于微粒群优化方法的遥感信息变化检测方法。在变化监测的过程中,通过变化规则的自动搜索和建立,实现了遥感影像变化信息的一次性直接提取。应用微粒群优化方法对北京试验区20002006年、2006--2009年两个时间段的遥感影像进行土地覆盖类型的变化信息检测,并与决策树（C4．5和PART）、最大似然等方法的变化检测结果进行对比分析。结果表明,微粒群优化方法能够自动搜索变化规则,得到的变化规则比决策树方法更简单,并能够获得更高的检测精度。     

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...     

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。     

遥感影像居民地目标Bayesian网络识别算法研究

利用Naive Bayesian网络的学习和推理机制，提出一种在遥感影像上提取居民地目标的方法。该方法通过对所选取的正负样本进行学习，获取Bayesian网络的重要参数，即条件概率和概率分布密度。在此基础上，根据正负样本所构建的条件概率网，对未知类别信息的影像进行分类，从而获取居民地目标的信息。通过对实际全色SPOT5影像中居民地目标的提取，表明该方法具有较高的识别率。     

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。     

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。