利用模糊综合评判进行面向对象的遥感影像变化检测

提出了利用模糊综合评判进行面向对象的遥感影像变化检测方法。首先对遥感影像进行多尺度分割来获取对象;然后,进行对象的特征优选,利用变化向量模法、χ2变换法、向量相似度法、相关系数法来构造"综合层间逻辑值",并作为因素集建立模糊综合评判模型,对目标对象是否发生变化做出判决。最后与单个"层间逻辑值"进行OTSU阈值分割的结果进行对比,证明了该方法的可行性。     

利用向量相似性进行基于像斑的土地利用变化检测

提出了利用模糊综合评判进行面向对象的遥感影像变化检测方法。首先对遥感影像进行多尺度分割来获取对象;然后,进行对象的特征优选,利用变化向量模法、χ²变换法、向量相似度法、相关系数法来构造“综合层间逻辑值”,并作为因素集建立模糊综合评判模型,对目标对象是否发生变化做出判决。最后与单个“层间逻辑值”进行OTSU阈值分割的结果进行对比,证明了该方法的可行性。     

结合指数特征和SVM算法的遥感影像土地利用变化检测

提出了一种基于像斑的土地利用变化检测的方法。通过指数特征提取出影像中的植被和水体像斑,对植被和水体像斑优先进行变化检测,再对剩余像斑利用差值法进行变化分析。采用支持向量机（SVM,SupportVectorMachine）算法来解决植被和非植被、水体和非水体、变化与未变化等二类划分问题。在QuickBird影像上的实验表明,本文方法可以有效地降低由于季节不同所产生的虚检率,提高土地利用变化检测的总体精度。     

基于Landsat5-TM遥感影像植被监测方法研究

针对Landsat5-TM遥感影像植被监测方法进行了研究,采用了变化向量分析方法,通过分析采用绿度指数GVI和垂直植被指数PVI来进行植被检测,并通过最大类间方差进行阈值的选取,采用Landsat5-TM遥感影像数据进行了试验,通过变化检测分类图和变化类别图斑统计的方法对结果进行了评价,变化检测分类精度较高。     

基于D-S理论的多特征遥感影像变化检测方法

针对当前遥感影像变化检测特征单一与几何配准要求较高的问题,提出了一种将证据理论融合到影像多特征变化检测之中的方法。利用检索窗口与匹配窗口计算前后时相影像的几种特征结构相似度,并运用D-S证据理论计算出基本概论赋值函数,完成对这些特征的融合。通过变化检测实验,发现该法能有效提高变化检测的精度,不失为一种变化检测有效方法。除此之外,该法对辐射校正精度要求不高,这一点明显优于传统的单一特征变化检测方法。     

核典型相关分析的高分辨遥感影像变化检测

传统的线性多变量变化检测方法在处理高分辨率遥感影像变化检测时,容易出现明显的"椒盐现象"的问题。该文基于面向对象的分析思想,提出核典型相关的变化检测方法。首先对高分辨率遥感影像进行多尺度分割获得影像对象;然后运用核函数多变量典型相关分析,构造差异向量,并进行最小噪声变换,提高影像对象的信噪比;最后采用ROC曲线确定最佳的变化检测阈值。实验结果表明,该方法不仅消除了"椒盐"现象的干扰,而且提高了变化检测的精度。     

多特征模糊融合的SAR影像变化检测

针对利用SAR影像单特征变化检测精度低的问题,该文提出了一种基于模糊理论的多特征融合的变化检测方法。首先计算前后时相SAR影像的灰度、梯度和纹理特征的结构相似度,然后用Sigmoid型隶属函数描述相似度阈值附近的不确定性,计算像素分别属于变化类和非变化类的隶属度,最后根据最大隶属度原则将模糊量输出为确定量,得到融合后的变化检测图。通过两组真实SAR数据实验表明:该方法明显优于传统的方法,也提高了基于单一特征变化检测结果的精度。     

高分辨率遥感影像场景变化检测的相似度方法北大核心CSCD

针对传统高分辨率遥感影像场景变化检测流程复杂且严重依赖分类结果的问题,本文提出了一种顾及场景全局与局部相似性的变化检测方法。首先,将同一区域两个时相的遥感影像裁切成固定尺寸的图像块,构造场景对图像库,并划分为训练集和测试集;其次,构建融合场景全局与局部相似性的双分支卷积神经网络,实现场景相似度学习;然后,利用训练的相似度学习网络提取训练集场景相似度,并通过阈值遍历的方法得到最佳的相似度阈值;最后,基于相似度阈值将测试集场景对划分为变化场景和未变化场景,得到最终的变化检测结果。试验结果表明,本文方法的总体精度为0.94,Kappa系数为0.88,优于传统的分类后变化检测方法,是一种简单有效的场景变化检测方法。     

结合邻域信息和结构特征的遥感影像变化检测

为提高像元级变化检测方法的精度,提出一种结合邻域信息和结构特征的遥感影像变化检测方法.该方法涵盖邻域相关影像(neighborhood correlation image,NCI)、匹配误差和结构特征3种属性特征.首先,通过邻域相关分析技术获得表示上下文信息的邻域相关影像,利用邻域间像素的互相关性进行模板匹配获得匹配误差.然后,基于方向梯度信息提取能抵抗影像间光谱差异的结构特征.随后将邻域相关影像、匹配误差、结构特征作为决策树的分类属性,获取初始变化检测结果.最后,利用马尔可夫随机场(Markov random field,MRF)对其进行优化,获得最终的二值变化图.本文通过采用两组不同传感器的双时相遥感影像进行试验.结果表明,相较于采用变化向量分析法(change vector analysis,CVA)、单一邻域信息法及邻域信息和纹理特征相结合的方法,本文方法有效提高了变化检测的精度.     

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。     

基于融合的高分辨率遥感影像变化检测

提出一种融合分类后比较法和差异影像法的多时相高分辨率遥感影像变化检测方法.以相关系数为理论基础,通过分析差异影像直方图,确定未发生变化的区域,保证两个时相间样本的一致性.分类后比较法能够提供变化类型信息,差异影像法能够有效检测变化区域,二者的有效融合能够产生一种精确且有变化类型信息的变化检测方法.针对高分辨率遥感影像,以图斑为基本分析单元,结合差异影像法和支持向量机分类后比较法进行实验,结果表明差异影像的引入能够有效去除分类后比较法产生的伪变化信息,支持向量机分类后比较法能消除因成像条件差异而产生的伪变化信息,两种变化检测结果的有效结合能够提高变化检测结果精度,准确反映变化类型.     

山东省植被覆盖度变化与气候因子相关性分析

为分析山东省植被覆盖度变化及其与降水量、温度等气候因子变化的相关性,该文采用2005—2015年的NDVI、降水量和温度数据,利用重心模型和相关系数法,进行了植被覆盖度与降水、温度的月动态变化和季度动态变化分析。研究结果显示,在2005—2015年的10年间,山东省植被覆盖度在整体上呈现增长趋势,植被覆盖度与气候因子无论是在月动态变化还是季动态变化都表现出不同程度的正相关性,植被NDVI的季度走向与降水和温度的季动态变化趋势几乎一致,并且温度对植被生长的影响大于降水对植被生长的影响。研究验证了植被覆盖度的变化与气候因子的变化有一定的关系。     

增强型形态学建筑指数的建筑物变化检测

针对在高分辨率遥感影像中,利用形态学建筑指数提取建筑物时,同质性区域内部会出现噪声影响建筑物变化检测精度的问题,该文提出一种基于增强型形态学建筑指数的建筑物变化检测方法。采用增强型形态学建筑指数进行建筑物的提取,较好地去除了同质性区域内部的噪声,提高了建筑物提取精度;利用变化向量分析法获得建筑物变化检测结果,并采用LFI指数对变化检测结果进行后处理,有效地区分出建筑物对象和城市道路等地物,提高了建筑物变化检测精度。最后通过实验证明:该文算法可以有效地进行建筑物的提取和变化检测。     

一种排除D-S证据冲突的遥感影像变化检测方法

目前的遥感影像的变化检测倾向于多特征融合方法,然而以多特征进行D-S(Dempster-Shafer)证据合成时可能存在证据冲突,直接影响特征组合的合理性。基于证据冲突改进算法,本文提出了一种排除多特征证据冲突的遥感影像变化检测方法,该法通过对影像的边缘、纹理、梯度、形态建筑物指数特征进行信息提取,并在搜索窗和匹配窗中计算先后两时相影像结构相似度,利用改进D-S方法对其进行证据融合,排除不可信证据,提取影像变化信息。实验发现,本文提出的方法可有效排除冲突证据,提高特征组合合理性,具有较高的变化检测精度,不失为一种遥感影像变化检测新方法。     

基于图斑的高分辨率遥感影像变化检测

高分辨率影像具有空间分辨率高、光谱分辨率相对不足的特点,传统基于像元的变化检测方法在高分辨率遥感变化检测中显示出不足。研究一种基于图斑的多时相高分辨率影像变化检测方法,以光谱特征为依据,对影像进行分割,然后以图斑为基本分析单元进行变化检测研究。引入概率统计学中的t检验方法,并与相关系数法相结合,采用区域内的光谱、纹理特征进行变化检测。选取城市区域的高分辨率影像进行试验,结果表明该方法可以很好地实现高分辨率影像的变化检测,具有一定的理论研究和实际应用价值。     

面向对象的遥感影像变化检测方法

针对变化检测区域内变化区域与未变化区域面积比例较低时,通过常规的阈值计算无法在变化检测中确定准确的变化阈值问题,该文提出了一种带样本选择的面向对象遥感影像变化检测方法。该方法首先对多时相遥感影像进行多尺度分割获取像斑,并采用变化向量分析法计算像斑的差异度;然后,自适应选择训练样本,结合基于期望最大化算法和贝叶斯最小误差率理论的阈值计算方法,采用独立阈值法确定变化阈值;最后,利用变化阈值对差异影像进行二值分割,并获取变化检测结果。实验结果表明该文方法在变化检测精度上优于常规方法。     

一种基于影像分割的城市建筑物变化检测方法

针对高分辨率遥感影像建筑物变化检测精度不高的问题,本文提出了一种改进城市建筑物变化检测方法。首先通过提取像元顶点构造像元图集,并以长宽比与矩形度作为变化检测测度,对后一期影像进行影像分割,识别建筑物轮廓对象。将建筑物轮廓进行几何关系筛选,完成建筑物变化信息提取。实验表明,该方法具有较高的变化检测精度,可明显削弱光照条件和成像角度对建筑物变化检测精度的影响,是一种普适性较强的城市建筑物变化检测方法。     

伊犁河谷天然植被覆盖度的变化特征分析

利用2000-2015年植被生长季(4~10月)MODIS/NDVI产品反演生成同时相的植被覆盖度数据,运用趋势性分析方法和皮尔逊相关系数法,进行了不同类型自然植被覆盖度时空变化特征及其与降水量、平均气温的驱动因素分析。结果表明从多年平均状态看,针叶林的植被覆盖度高于其他天然植被,灌丛类的最低,荒漠和灌丛类的植被覆盖度总体呈递增趋势;从年际尺度上看,草原和灌丛类植被对气温和降水量的响应规律大致呈反方向;不同类植被在春季(4月)对气温和降水量反映的差异性最大,与春季为新疆融雪高峰期有一定关系。     

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。     

一种新的遥感影像变化检测相对辐射校正方法

分析了相对辐射校正在变化检测中的重要性,以基于植被指数的变化检测为例,比较常用相对辐射校正方法及其对变化检测的影响,并且提出一种基于相关系数稳健的相对辐射校正的新方法。通过试验发现相对辐射校正能够减小多时相遥感图像间由于大气、照度和传感器标度等存在差异而造成的影响,提高了基于植被指数变化检测的精度。自动稳健的相对辐射校正方法能够减少辐射误差,提高植被变化检测的精度,与传统的方法相比具有结果稳定、不容易受到误差干扰的特点。