遥感影像与GIS分析相结合的变化检测方法

提出了基于遥感图像和GIS相结合的变化检测和分析方法，并针对基于像素信息比较的遥感图像变化检测中的变化闽值问题提出了一种基于多边形面积填充率的自适应确定方法。     

一种地形变化检测与DEM更新的方法研究

提出了一种使用旧时期的DEM和最新的航摄资料检测地形变化，同时更新DEM的方法。利用陕西省两个地区的数据对该方法进行了验证，结果表明变化检测和数据更新的精度比较理想。与现有的生产流程相比，该方法在效率方面有明显的优势，对原始数据的要求较低，最终的产品更加丰富，方法也更加稳健和自动化。     

变化检测技术及其在高分辨率卫星遥感影像中的应用

对高分辨率遥感卫星影像利用变化检测技术更新现有的影像数据库或地图数据库是一项对测绘具有重要意义的工作.对现有的变化检测技术进行了分类总结,然后提出了对高分辨率遥感卫星影像进行变化检测的实施流程,最后结合数学形态学算法对SPOT5影像(2.5 m分辨率)进行了相关实验.     

POS数据辅助的航空影像变化检测方法研究

提出了一种利用机裁定位定向系统（POS）数据辅助航空影像进行影像匹配和变化检测的方法。首先利用带POS数据的老影像解求新影像的外方位元素，然后在老立体影像上提取特征点，根据前方交会和共线条件方程得到新影像上同名点的近似位置，再与新影像进行匹配，寻找匹配不好的点作为变化区域的初始位置。以此为基础选择精检测窗口，进行边缘提取和跟踪，并进行链码匹配，最终确定发生变化的区域。试验证实，本文方法是可行的。     

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.     

利用结构面对象的高分遥感影像建筑物变化检测

根据建筑物具有丰富的角点和规则的外观形状的特点,本文提出了依据线段信息生成建筑物变化检测基本单元——结构面对象的建筑物变化检测方法。从高分遥感影像中提取出建筑物的边缘线及屋顶外形线条,生成结构面对象并提取其在两时相影像中相应的特征信息,通过监督分类获取变化建筑区域。试验结果表明,利用结构面对象进行建筑物变化检测能较完整地覆盖变化建筑物表面且对象边缘检测效果较好。     

基于遥感影像的青海省环境变化监测

本文通过对遥感影像的分析,针对土地利用及植被变化情况,利用优化的K-means算法对青海省环境变化进行检测,以此对土地的利用进行合理的规划,以期实现可持续发展。同时将试验结果与外业实际结果及当地政策规划进行比对,结果显示文中算法对土地的变化和未来走势预测准确率超过75%,从而验证了监测方法的可行性。这不仅保证了在经济发展的同时能够合理地使用土地资源,而且能对环境进行有效的保护。     

基于卷积神经网络的电线塔识别与更新入库

利用卷积神经网络实现了电线塔的提取与更新入库.首先将遥感影像分为训练区域与校正区域,结合本底矢量数据,在训练区域分别获得目标与非目标样本影像块,并以此训练卷积神经网络;再利用卷积神经网络在校正区域提取电线塔;然后通过与本底数据的叠置分析,获得电线塔的增量数据;最后根据不同的类型对增量数据进行更新入库.实验结果表明,该方法的检测率和误检率分别为0.758和0.375,可作为电线塔快速更新的有效手段,也可为其余重要要素更新提供参考.     

直升机倾斜摄影测量在违法建设巡查中的应用

针对传统人工违法建设巡查存在的不足,以广州市天河区为例,提出一种以倾斜摄影测量技术为基础,融合并行计算、建筑单体化建模、变化检测、二三维联动矢量提取技术为一体的违法建设巡查模式.实践证明本方法能快速获取复杂场景下的违法建设图斑及属性信息,制作指引图册、统计表格和专题数据库,为违法建设动态监测提供了有效手段.     

利用车载激光雷达扫描的街道级道路变化检测

随着城市化的发展,中国的城市路网正以惊人的速度延伸和更新,如何高效、科学地管理庞大的路网成为难题.车载激光雷达系统具有野外作业量小、操作方便、大数据量采集等优点,可以用于恢复真实的道路场景,进一步实现街道级的道路变化检测.本文利用车载激光雷达扫描获取的点云数据,提出了一种基于数字高程模型和密度图的变化检测方法,用准确率、精准率和召回率作为检测的评价指标.以高速发展变化的上海陆家嘴地区的一个路段为例,验证了该方法检测的准确率为81.8％、精准率为93.1％、召回率为83.6％,变化检测效率得到大幅度提升.