多特征混合核SVM模型的遥感影像变化检测

针对传统变化检测方法会存在明显的"椒盐现象"以及不同核函数对同一特征性能表现差别比较大的问题,借鉴面向对象思想,提出多特征混合核支持向量机(support vector machine,SVM)模型的变化检测方法。首先,依据高空间分辨率遥感影像对象不同特征的变化检测优势,提取影像多种特征;然后,利用多种特征的多核函数组合,给出多特征混合核函数的构造方法;最后,构建基于多特征混合核SVM的变化检测模型,充分挖掘变化目标的完整性与准确性。实验结果表明,该方法能综合利用多种特征信息,检测精度明显高于单一特征,有利于提取小样本的变化信息,避免了以往检测方法需要确定变化阈值的复杂性和不确定性。