高分辨率遥感影像土地利用变化检测方法研究

提出一种利用高分辨率遥感影像进行土地利用变化检测的方法。以土地利用图为辅助数据,通过土地利用图和遥感影像的配准套合,获取影像像斑;同时,对遥感影像进行基于像素的监督分类,获取概略的类别图;再根据像斑内像素的类别编码完成子像斑的划分。以子像斑为影像分析的基本单位提取特征,以相关系数为相似性测度衡量不同时期子像斑的特征相似性,用ROC曲线(接受者操作特性曲线)代替经验选取的方法自动获取变化阈值,确定像斑是否发生变化。以武汉市区局部QuickBird 2002年和2005年多光谱影像、相同地区2002年1∶10 000土地利用图为实验数据进行了算法的实验,结果显示绝大部分的变化区域都可以被提取出来,实验方法可行。     

角度分类器与距离分类器比较研究——以盐渍土分类为例

选择理想的分类器是进行遥感图像自动分类的关键。距离分类器是以已知地物类别的亮度值作为分类基准，通过比较未知类别像元与已知类别像元亮度值间的距离进行分类。角度分类器是以光谱谱线角为分类基准，通过比较n维波段空间中未知类别像元与已知类别像元光谱角度进行分类。本通过上述两种分类器对同一遥感图像进行分类，对两种分类器的分类效果进行了比较。     

多光谱遥感图像土地利用分类区域多中心方法

针对遥感图像土地利用一种类别由多种地物组成,存在难以求取类别光谱特征多元分布模型的问题,分析了多光谱遥感图像土地利用的光谱特征和区域多中心特征,提出了一种光谱信息和区域信息基于规则的区域多中心分类方法,以类别的类内中心集合表征类别模式,以区域为分类单元,以区域单元含类别类内中心数和区域单元中属于某种类别的像元占单元总像元的百分比为分类准则;采用类内中心表征类别模式和基于规则的分类方法,较好地解决了土地利用类别由多种地物组成、类别模式不满足多元正态分布的问题,由于类别区域单元多中心特性差异大,分类规则的建立及训练样本的选择易于实现。实验表明:该方法能提高分类精度4%—6%。     

融合空间关系的遥感图像分类

针对光谱纹理特征分类方法的不足,提出了一种融合空间关系的遥感图像分类方法。利用直方图提取像斑特征,采用G统计量构建单像斑概率,通过迭代统计方法计算地物类别邻接概率,利用地物类别邻接概率表达像斑邻域概率,加权组合单像斑概率与像斑邻域概率构建像斑联合概率,依据最大后验概率准则获取图像分类结果。在QucikBird图像上的试验结果表明:与传统的光谱纹理分类方法相比,该方法能够提高图像分类的精度;整体分类精度与Kappa系数分别提高了1.5%和2.1%。     

利用马尔柯夫随机场图模型的变化像斑类别判定方法

提出了一种利用马尔柯夫随机场(MRF)图模型获取变化像斑变化后类别的方法。用吉布斯(Gibbs)分布描述MRF图模型,通过计算最大后验概率获取变化像斑类别,以此类别为初始值,通过建立像斑类别空间关系概率矩阵,在初始结果基础上进一步判定变化像斑的类别。实验结果证实了该方法的可行性。     

利用矢量影像法进行土地利用变化自动检测

为解决土地利用矢量图与遥感影像的变化检测问题,提出了一种基于类别的矢量图与遥感影像变化检测方法。在矢量图约束下,对遥感影像进行影像分割获取像斑;提取像斑在遥感影像上的直方图特征,采用G统计量度量像斑之间的特征距离;利用像斑与其他相同类别像斑之间的特征距离,构建单波段上像斑的类别异质度,自适应加权组合各波段上像斑的类别异质度构建像斑的类别异质度;依据最大熵方法获取各地物类别对应的异质度阈值,以类别为单位对各像斑进行变化判别,获取变化检测结果。在QuickBird遥感影像上的试验验证了本文方法的有效性,实现了矢量图与遥感影像的自动变化检测。     

融合时间特征的遥感影像分类

为了克服基于光谱纹理特征的影像分类法的不足,提出一种融合时间特征的遥感影像分类方法。以历史时期土地利用矢量图为辅助数据,对新时期遥感影像进行带约束的影像分割以获取像斑;采用迭代统计的方法计算新时期遥感影像的地物类别转移概率;利用地物类别转移概率表达时间特征,将其融入到像斑的后验概率中,构建顾及时间特征的像斑联合概率;依据后验概率最大原则获取影像分类结果。采用Quick Bird遥感影像进行的实验结果表明:与基于光谱纹理特征的分类方法相比,所提出的方法能够显著提高影像分类的精度,总体分类精度与kappa系数分别提高了9.8%和17.9%,验证了所提方法的可行性和可靠性。     

基于像斑异质度的矢量图与遥感影像变化检测

为实现矢量图与遥感影像的自动变化检测,提出一种基于像斑异质度的矢量图与遥感影像变化检测方法。以旧时期矢量图为约束,对新时期遥感影像采用标记分水岭算法进行影像分割获取像斑;提取兼顾光谱特征与纹理特征的像斑直方图作为像斑的特征,利用直方图相交距离构建像斑特征距离;利用新时期像斑与旧时期同类别像斑特征距离的平均值计算像斑的异质度,采用最大熵法自动获取各地物类别的异质度阈值;通过比较像斑异质度与矢量图所在时期对应类别的异质度阈值,实现像斑的变化/未变化判别。对QuickBird遥感影像的实验验证了所提方法的有效性,变化检测正确率达到了95%。     

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。     

一种面向像斑的高分辨率遥感影像相对辐射校正方法

在认为不同类别地物的光谱响应值在不同时期具有不同的线性关系的基础上,提出了一种基于像斑的高分辨率遥感影像相对辐射校正方法。首先以相关系数为基础将像斑划分为变化像斑和未变化像斑两大类,再对未变化像斑利用随机数据一致性算法解求增益和偏移参数,对于变化像斑则将与其最相似的未变化像斑的增益和偏移参数作为该像斑的校正参数,最后利用各像斑的校正参数进行线性校正。在高分辨率遥感影像上的实验结果验证了本文方法的有效性。     

基于卡方分布的矢量图和遥感影像变化检测方法

为实现土地利用矢量图的快速更新,提出一种基于卡方分布的土地利用矢量图和遥感影像的变化检测方法。该方法通过栅矢套合获取像斑,利用像斑的特征向量构建χ2统计量,采用迭代的方法获取各地物类别在遥感影像上的均值向量和协方差矩阵,在一定的显著性水平下获取变化检测结果,在Quick Bird影像上的实验结果验证了该方法的有效性。     

基于像元转换的土地覆盖变化监测方法——以北京市区县为例

叠置像元比较分析方法常用于遥感分类后土地利用/土地覆盖变化检测,该方法通过栅格数据计算实现,方便快捷。提出一种利用像元转换的变化检测方法,结合Arc GIS软件平台,实现了对不同区域的土地覆盖类别变化分析的一体化处理方式。该方法是叠合像元比较方法的一种扩展,能对具有多类别的覆盖场景进行同步变化检测,依据新定义的覆盖类别编码,将不同时相的土地覆盖图进行叠置分析或分区统计分析,从而统计不同范围中各覆盖类别的定量转化及发生转化的空间分布。实验以2期北京市Globe Land30数据为对象,利用新检测方法对不同范围和覆盖类别变化进行了计算,更为高效快捷地获得了变化结果,展示了覆盖类别变化和景观格局变化,验证了该变化检测方法的适用性。     

基于不同空间信息源的地物光谱反射率模拟图像分析

本文利用ERDAS Imaging软件中的Modeler模块,开发了地物光谱反射率图像的模拟技术。以野外实测地物光谱反射率数据为依据,用土地利用类型图和高分辨率遥感影像图作为地物空间分布的信息源,以陆地资源卫星TM1-4波段为例,模拟了4个波段的地物光谱反射率图像,合成了真彩色和标准假彩色图像。对基于不同空间信息源的地物光谱反射率模拟图像进行了对比分析,指出了进一步研究的方向。     

基于不同空间信息源的地物光谱反射率模拟图像分析

本文利用ERDAS Imaging软件中的Modeler模块,开发了地物光谱反射率图像的模拟技术。以野外实测地物光谱反射率数据为依据,用土地利用类型图和高分辨率遥感影像图作为地物空间分布的信息源,以陆地资源卫星TM1-4波段为例,模拟了4个波段的地物光谱反射率图像,合成了真彩色和标准假彩色图像。对基于不同空间信息源的地物光谱反射率模拟图像进行了对比分析,指出了进一步研究的方向。     

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。     

基于像斑空间关系的遥感图像分类

为充分挖掘遥感图像本身包含的空间关系信息,弥补基于光谱信息的传统图像分类方法的不足,提高分类精度,提出了一种基于像斑空间关系的遥感图像分类方法.通过图像分割获取像斑,利用最大似然法获取初始分类结果,引入马尔科夫随机场对像斑的空间关系予以描述,通过地物的类别邻接矩阵定量地描述各地物类别之间的空间关系,从而对图像的分类结果进行修正,最后采用条件迭代的方法获取最终的图像分类结果,精度较好.实验结果表明,该方法应用于高分辨率遥感图像可取得较好的分类效果.     

结合邻域SAC-NED测度的高光谱图像分类方法

提出了一种光谱相似性测度用于高光谱图像分类方法。通过将光谱向量进行归一化处理,将计算得到的欧氏距离与光谱角余弦的值域归化到相同区间,得到光谱角余弦与欧氏距离联合测度值(SAC-NED)。在对图像像元进行分类时,以距离加权的方式将邻域像元参与中心像元SAC-NED值的计算,将像元分到SAC-NED值最大的类别。通过与其他5种常用相似性测度方法的实验结果对比表明:该算法能够提升高光谱图像分类的准确性和稳定性。     

一种新的实用土地利用/覆盖图生成方法

详细阐述了应用全国1km土地利用/覆盖25层分层栅格数据合并生成单层土地利用/覆盖图的方法。通过对初始合成结果的归类、合并和空间平滑,有效减少了图像上像元分布零散的情况,突出了土地利用的空间总体分布格局。具体应用表明,这种处理方法得到的土地利用/覆盖图能够满足水文、地学分析的要求。     

超像元尺度下的多光谱图像超分辨率洪水淹没制图

超分辨率制图SRM (Super-resolution Mapping)技术可以有效地处理遥感图像中的混合像元,获得准确的地物类别分布信息。目前,SRM技术已经成功地应用于多光谱图像洪水淹没定位中,称为超分辨率洪水淹没制图SRFIM (Super-resolution Flood Inundation Mapping)。然而,现有的SRFIM方法往往基于像元尺度空间相关性,这种空间相关性考虑设定的矩形窗内的像元之间的空间关系,但实际情况下淹没区域与非淹没区域的形状是不规则的,因此这种像元尺度空间相关性不够准确,影响最终的洪水淹没制图精度。为了解决这一问题,提出了超像元尺度空间相关性下的多光谱图像超分辨率洪水淹没制图SSSC-SRFIM (Super-resolution Flood Inundation Mapping for Multispectral Image Based on Super-pixel Scale Spatial Correlation)。在SSSC-SRFIM中,首先利用双立方插值改善原始粗糙多光谱图像,获得改善后的图像,并利用光谱解混方法对改善后的图像进行光谱解混,获得具有每个亚像元属于淹没类别概率值的丰度图像;然后利用主成分分析法提取改善后图像的第一主成分,并利用基于多分辨率的图像分割算法分割第一主成分,获得不规则形状的超像元;再者将丰度图像与超像元进行整合计算,并引入随机游走算法计算各个超像元之间的空间相关性;最后,依据超像元空间相关性,利用基于类别单元的类别方法将淹没区域或非淹没区域标签分配给每个亚像元中,得到最终的洪水淹没制图结果。利用两个Landsat 8 OLI多光谱图像对该方法进行了评价。结果表明,与传统的SRFIM方法相比,本文提出的SSSC-SRFIM方法具有更好的效果。     

像斑的遥感影像土地利用变化检测方法

提出一种有GIS数据辅助的以像斑为对象基于不同时相非同源的遥感影像变化检测方法,这种方法属于特征级的变化检测,以影像像斑为对象,突破了以往变化检测对数据的要求与限制,改变了传统检测方法对于遥感影像数据的要求同源的模式.通过土地利用图和遥感影像的精确配准套合获取影像像斑,再利用聚类算法按类别进行样本的更新,利用更新后的样...