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。     

规整化策略的面向对象变化检测研究

为了提高高分辨率遥感影像变化检测的精度,该文提出一种基于规整化策略的面向对象迭代加权多变量变化检测算法。该方法利用多尺度分割法对两期影像进行了分割并提取了影像对象的各种特征,选择具有代表性的特征参与面向对象的IR-MAD变化检测,并在迭代加权的过程中加入规整化策略,避免广义特征方程可能出现的不稳定性。该方法减少了噪声,提取了研究区大部分变化区域,提高了高分辨率影像的变化检测精度和可靠性。结合人工变化检测和像素级IR-MAD检测结果,并采用新疆边界口岸资源三号卫星影像,验证了该方法的有效性。     

基于ＩｎＳＡＲ技术的城市垃圾场存量计算及应用

城市早期垃圾场采用深挖填埋式,且建立时间较长,工程勘察钻孔取样方法获取垃圾填埋量成本较高,并且 填埋量计算精度随钻孔布设密度增大而提高。以哈尔滨市某垃圾场为研究对象,使用８景欧空局的ＥＲＳ卫星数据 和１１景Ｅｎｖｉｓａｔ卫星数据,采用ＩｎＳＡＲ技术得到不同时期的数字高程模型数据,进而计算得到垃圾场历史存量数 据,并与历史台账数据进行比较。结果表明,该技术可以满足存量垃圾的测算需要,为城市管理部门评估垃圾对周 边环境影响,减少垃圾污染提供有效的技术支撑。     

地面建筑物破坏状态检测的多类互信息量评估—震灾前光学图像与震灾后SAR图像的融合

利用震前可具备的光学图像与震后卫星SAR图像的信息融合,可检测与评估震灾区地表面建筑物破坏状态。本文根据震前光学图像的建筑物特征参数,通过SAR成像仿真算法,模拟各建筑物SAR图像,根据震后SAR真实图像与SAR仿真图像互信息量的比较,综合利用归一化互信息量、梯度互信息量、区域互信息量及检测与评估建筑物破坏状态。采用2010年海地地震灾前的IKONOS光学图像、灾后COSMO-SkyMed与RADARSAT-2的星载SAR图像,进行震后建筑物破坏状态检测与评估。其结果与震后GeoEye光学图像进行了验证,证明了本文方法的可行性。     

基于小波变换的多时相SAR图像变化检测技术

提出基于小波变换的双阈值(TWT)SAR图像变化检测算法。采用期望最大化(EM)算法产生双阈值,可以区分像素发生变化的类型(如变化区域增强类和变化区域减弱类)或变化等级。用SAR图像数据进行实验,结果表明该方法有效。     

基于地形匹配的InSAR地形变化检测方法研究

针对目前我国InSAR系统中定位定姿设备精度不高的现状,提出了一种基于地形匹配的地形变化检测方法。该方法是InSAR数据应用于地形变化检测的一种新途径,能够在InSAR系统直接定位精度不高的情况下,提高地形变化检测数据处理的自动化程度。     

Sentinel-1 SAR在洪水范围提取与极化分析中的应用研究

在洪水灾情监测中,快速准确的获取淹没区域和洪灾面积,对防汛救灾和灾后重建工作具有重要价值.本文以2017年美国圣路易斯洪水为例,基于Sentinel-1 SAR数据,利用变化检测和阈值相结合的方法实现大范围洪水淹没提取,将VV/VH极化数据分别与从同期Sentinel-2光学影像中获取的洪水淹没范围进行比较,评定极化方...     

基于遥感和OpenCV的海域使用疑点疑区自动提取与变化检测方法研究

本文采用遥感解译与现场踏勘相结合的方法,研究探索适用于海域使用疑点疑区监管工作的自动提取与动态变化检测方法。通过选取覆盖典型海域疑点疑区解译标志的高分辨率影像,经过图像预处理,辅以栅格数据矢量化提取岸线边界,利用OpenCV视觉函数库和AdaptiveThreshold等函数自动提取轮廓边界;根据提取结果与现场踏勘情况...     

基于集成学习的海岸带变化检测方法研究

随着我国自主研发卫星组网的不断完善,利用遥感变化检测技术进行海岸带变化检测成为海岸带监测的重要手段。针对沿海地区的变化信息提取,文章首先利用多特征构建差异影像,在此基础上采用两种集成学习方式:随机森林（Random Forest）和极端梯度提升（XGBoost）,进行试验区的变化检测,并与传统的机器学习SVM、经典的变化检测方法CVA和IR-MAD进行对比,结果表明集成学习进行变化信息提取效率远超其余方式,且XGBoost在变化信息提取精度方面具有一定优势。研究成果对海岸带及海域使用开展自动化变化监测和海岸带监督管理具有重要意义。