一种基于线特征的道路网变化检测算法

提出一种基于线特征的道路网变化检测算法。首先根据边缘的梯度信息从多时相遥感图像中提取变化的线特征;然后根据变化线特征的局部特性,检测出与道路模型相符合的变化道路段;最后通过道路网的全局约束条件,进行变化道路段的连接,实现变化道路的检测。提出的道路网变化检测算法将边缘的相位和幅度信息作为变化检测的判定依据,从而避免了道路的匹配与比较工作,降低了变化检测算法的复杂度,具有很强的实用性。将本文提出的方法用于多时相遥感图像的道路网变化检测,从实验结果可以看出该方法的有效性。     

遥感影像面向对象变化检测综述

遥感影像变化检测作为遥感领域的热点问题一直以来备受关注,面向对象变化检测技术对高分辨率遥感影像具有良好的分析处理能力,因此,越来越受到人们的青睐.对面向对象变化检测技术进行归纳、总结,根据面向对象变化检测技术流程,从数据预处理、影像分割、特征提取、变化检测、精度评价五个方面分别阐述了面向对象变化检测的研究进展,并指出了各阶段目前依然存在的问题.最后,在总结面向对象变化检测技术的基础上,对其未来的发展进行了展望.     

论土地利用与覆盖变化遥感信息提取技术框架

利用遥感技术提取土地利用和覆盖变化信息是一个多因素交织的复杂过程,为提高遥感信息提取的自动化和定量化水平,本文针对变化信息本身的内涵(容)将这一复杂过程分解为变化位置发现、变化区域提取、变化类型确认以及变化信息表示等过程,构建了基于遥感技术的土地利用与覆盖变化信息提取技术流程,并对流程中的关键技术和方法进行了论述和探讨。本文的技术方法能有效应用于多时相遥感数据或已有土地利用与覆盖数据支持下的单一时相遥感数据情况下的变化信息提取。     

专题知识引导下土地利用遥感变化自动识别方法

构建了基于GIS专题知识引导的土地利用变化自动检测技术与方法,在配准叠加情况下,以T1完整的土地利用类型图斑为单元构建各类别遥感数据知识库,然后以图斑单元计算遥感影像特征统计量,通过与知识库相关数据的比较与匹配,自动检测变化,识别相应的土地利用类别。     

基于边缘特征的变化检测方法研究

提出了一种结合边缘特征和灰度信息的变化检测方法．该检测方法对于检测线状目标变化具有较好的效果，同时也能减小由于配准而产生的误差。试验结果表明了该方法的可行性。     

顾及配准误差的遥感影像变化检测

提出了一种基于区域变化率的变化检测方法，该方法在考虑阴影及灰度匹配的基础上，采用区域信息降低由配准误差引起的虚检率。实验表明，本文方法能够在一定程度上消除配准误差的影响。     

多时相遥感变化检测的动态贝叶斯网络研究

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。     

基于融合和广义高斯模型的遥感影像变化检测

提出了一种基于融合和广义高斯模型的遥感影像变化检测算法。该算法融合差值影像和比值影像的结果构造差异影像，然后运用灰度形态学对差异影像进行顾及空间邻域关系的处理，再对处理后的结果运用广义高斯分布模型估计变化与非变化像元的概率密度参数，最后采用改进的KI算法计算最佳分割阈值，提取变化区域。实验结果表明，所提出的变化检测算法稳健、高效，具有较大的实用价值。     

运用多尺度图像纹理进行城市扩展变化检测

 应用遥感数据检测城市扩展变化时，单纯基于光谱信息的变化检测法很难取得理想效果。本文将多尺度的纹理与光谱信息结合应用于变化检测，并评价其在检测城市扩展变化中的性能。变化检测采用分类后比较法。研究表明，如果纹理尺度与数据组合合适，与单纯基于光谱信息的检测结果相比，纹理特征与光谱特征结合的变化检测精度显著提高，而多尺度纹理辅助变化检测得到的检测精度最高。研究还发现，纹理辅助变化检测在某些地物类别的边缘会产生假变化信息。     

基于区域特征的小波差值变化检测方法

小波变换在图像处理与分析方面的应用已取得很大的成功,如基于小波变换的图像编码、去噪、融合等,但在多时相的遥感影像变化检测方面的研究还很少。提出并实验了一种基于区域特征的小波差值变化检测方法,该方法对于高分辨率的遥感影像具有较好的检测效果,同时提高了运算速度。实验结果表明了该方法的可行性和有效性。