基于GIS空间分析的地理国情变化检测

本文针对变化检测中获取同质像斑较难的问题,提出应用矢量数据辅助分割获取同质像斑,进一步地,本文提出了基于GIS叠置分析的变化检测方法,实验结果表明,该方法能检测出80%变化的像斑,并能同时获取变化像斑的类别,证明了该方法的有效性。     

应用GIS分析方法的影像分割变化检测研究

本文针对变化检测中获取同质像斑较难的问题,提出应用矢量数据辅助分割获取同质像斑,进一步地,本文提出了基于GIS叠置分析的变化检测方法,实验结果表明,该方法能检测出80%变化的像斑,并能同时获取变化像斑的类别,证明了该方法的有效性。     

基于GIS的变化检测技术探讨

本文针对变化检测中获取同质像斑较难的问题,提出应用GIS技术辅助分割获取同质像斑,进一步提出了基于历史矢量与双时相遥感影像的变化检测方法,实验结果表明,该方法能检测出80%变化的像斑,并能同时获取变化像斑的类别,证明了该方法的有效性。     

面向地理国情监测的变化检测方法研究

该文针对变化检测中获取同质像斑较难的问题,提出应用矢量数据辅助分割获取同质像斑,进而提出了基于历史矢量与双时相遥感影像的变化检测方法,实验结果表明,该方法能检测出80%变化的像斑,并能同时获取变化像斑的类别,证明了该方法的有效性。     

基于多尺度分割方法的地理国情变化检测研究

该文针对变化检测中获取同质像斑较难的问题,提出应用矢量数据辅助分割获取同质像斑,进一步地,该文提出了基于历史矢量与双时相遥感影像的变化检测方法,实验结果表明,该方法能检测出80%变化的像斑,并能同时获取变化像斑的类别,证明了该方法的有效性。     

国土资源遥感变化检测方法及实验研究

该文针对变化检测中获取同质像斑较难的问题,提出应用矢量数据辅助分割获取同质像斑,进一步地,该文提出了基于历史矢量与双时相遥感影像的变化检测方法,实验结果表明,该方法能检测出80%变化的像斑,并能同时获取变化像斑的类别,证明了该方法的有效性。     

基于GF-2号卫星影像的土地利用变化监测研究

针对土地利用变化中局部像斑变化较难提取和自动化监测较难实现等问题,该文提出了一种基于类别的矢量图与遥感影像变化检测方法。在矢量图约束下,对遥感影像进行影像分割获取像斑;提取像斑在遥感影像上的直方图特征,采用G统计量度量像斑之间的特征距离;利用像斑与其他相同类别像斑之间的特征距离,构建单波段上像斑的类别异质度,自适应加权组合各波段上像斑的类别异质度构建像斑的类别异质度;依据最大熵方法获取各地物类别对应的异质度阈值,以类别为单位对各像斑进行变化判别,获取变化检测结果。在GF-2号卫星影像上的实验验证了该方法的有效性,实现了矢量图与遥感影像的自动变化检测。     

采用独立阈值的遥感影像变化检测方法

针对在多时相遥感影像变化检测中常规阈值确定方法无法获取小比例变化量区域准确变化阈值,并导致变化检测失败的问题,提出了采用独立阈值的遥感影像变化检测方法。通过多时相遥感影像多尺度分割获取像斑,采用变化向量分析法计算像斑差异度;从像斑差异度中自适应选择满足期望最大化算法和贝叶斯最小误差率理论获取准确阈值条件的训练样本;将训练样本导入独立阈值法确定变化阈值,利用变化阈值对像斑差异度进行二值分割获得影像变化的检测结果。实验结果表明,采用独立阈值的遥感影像变化检测方法能够获得更准确的变化阈值,在城郊变化检测中平均漏检率较全局阈值法和局部阈值法降低了9.6%和17.24%,在城区变化检测中平均正确率较全局阈值法和局部阈值法提高了51.27%和35.42%。     

利用多特征融合的面向对象的高分辨率遥感影像变化检测

针对高分辨率遥感影像变化检测中的一些难点和传统基于像元的变化检测方法的局限性,提出了一种多特征融合的面向对象变化的检测方法。为保证图斑的空间位置对应,首先利用改进的图像分割算法对两幅影像进行联合分割,然后统计图斑的多种特征,依据该特征进行变化向量分析,得到图斑的变化和非变化类型。最后,利用Quick Bird影像验证了该算法的可行性,检测结果明显优于传统基于像素的检测方法。     

基于频域显著性方法和ELM的遥感影像变化检测

提出一种基于频域显著性(FDS)方法和极限学习机(ELM)方法进行遥感影像变化检测的方法.首先,对利用变化矢量分析方法(CVA)获取不同时相遥感影像的光谱特征差异图及纹理特征(灰度共生矩阵法)差异图进行融合获得差异影像(DI);然后,利用频域显著性方法获取差异影像的显著性图,采用模糊c均值(FCM)聚类算法对显著性图选取阈值得到的粗变化检测图进行预分类(变化像素、未变化像素、待定像素);最后,从光谱及纹理特征影像上提取变化像素和未变化像素的邻域特征作为可靠样本进行ELM训练,并利用训练好的ELM分类器对粗变化检测图进行变化检测,得到最终的变化检测图.通过对高分辨率遥感影像数据实验结果表明本方法的变化检测精度及性能优于其他对比方法.     

一种基于特征点的人工目标变化检测方法

提出了一种基于特征点的人工目标变化检测方法.该方法基于特征点影像片的相关运算,不仅对灰度偏差引起的伪变化有很好的抑制作用,而且对不同时相影像配准误差也有很强的容忍度.即使图像的配准误差在几个像元,使用该方法仍然可以得到较准确的变化检测结果,并可以得到统计意义下反映人工目标变化程度的变化率.     

基于深度置信网络与数学形态学融合的遥感影像建筑物变化检测

当前人工调查土地资源利用情况具有较高的人力成本且劳动强度大,对其实现自动变化检测具有较高的理论和应用价值。将深度置信网络(deep belief network,DBN)应用于高分辨率遥感影像的建筑物变化检测,但DBN在变化检测时存在由误判现象造成的建筑物完整度欠缺、空间存在噪声等问题,提出DBN与数学形态学融合模型对高分辨率遥感影像建筑物进行变化检测。在遥感影像预处理基础上,标记少量明显的变化与未变化样本,利用搜索窗口从标记的区域获取大量带有标签的样本训练融合模型分类器对建筑物进行变化检测,检测方法准确率为94.76%,召回率为87.63%,F_1为91.06%。实验结果表明,该方法可以为建筑物的变化检测提供有效依据。     

面向对象的高分辨率遥感影像建筑物变化检测

以武汉市东湖高新技术开发区部分区域为研究区,提出基于面向对象的高分辨率遥感影像建筑物变化检测法.利用BMI算法提取建筑物,利用CVA算法进行变化检测得到全部对象差异度,利用EM算法的贝叶斯阈值计算方法确定变化阈值.结果表明,基于面向对象的变化检测总体精度为89.48％,Kappa系数为0.86,优于基于像元的变化检测,...     

基于PCA光谱增强与区域扩散阈值确定的遥感影像变化检测算法

变化检测技术是从观测数据中有效地提取各种变化信息.本文针对变化检测中差异影像的构造和变化阈值的确定展开研究,首先将两期的遥感影像矢量叠加,然后进行主成分分析获得变化量,最后通过区域扩散阈值确定方法获得变化检测结果.通过与传统变化检测方法的实验比较,证明了该方法的有效性.     

基于PCA光谱增强与区域扩散阈值确定的遥感影像变化检测算法

变化检测技术是从观测数据中有效地提取各种变化信息.本文针对变化检测中差异影像的构造和变化阈值的确定展开研究,首先将两期的遥感影像矢量叠加,然后进行主成分分析获得变化量,最后通过区域扩散阈值确定方法获得变化检测结果.通过与传统变化检测方法的实验比较,证明了该方法的有效性.     

基于Potree结构的建筑物激光点云与BIM点云的变化检测

建筑变化检测可对建筑管理及决策提供有力支持。目前建筑变化检测的难点是完成检测任务所需计算成本高。为了提高检测效率,提出一种基于Potree结构的建筑物激光点云与建筑信息模型(building information modelling, BIM)点云的变化检测方法。该方法将实时获取的激光点云,与建设初期规划的BIM进行比较,检测和识别出二者之间的差异,作为建筑变化检测的结果。实验结果表明,与基于可修改嵌套八叉树结构方法比较,本文提出的方法在保证完整性、准确度等不损失的情况下,在时间复杂度上降低了22.05%。     

基于区域划分的SAR图像相干斑各向异性扩散滤波算法

经典的细节保持各向异性扩散滤波算法(DPAD)在抑制SAR图像乘性相干斑噪声时,存在同质区块效应现象与边缘区噪声残留问题,为此提出了一种基于区域划分的各向异性扩散滤波算法。该算法通过在DPAD扩散方程中耦合方向扩散来抑制边缘区域相干斑与同质区块状起伏;通过阈值化的边缘强度映射对SAR图像实施同质区与边缘区的区域划分,并对不同区域采用不同尺度局域窗分别实施各向异性扩散滤波,从而在抑制同质区相干斑的同时有效保护边缘。实验结果表明：与多种各向异性扩散抑斑算法相比,本文算法在保护边缘的同时,能明显降低同质区块效应现象与边缘区噪声残留问题。     

一种适用于时序InSAR的同质像元加权干涉相位滤波方法

为了有效地利用多时相InSAR的时间维度信息, 并保证滤波窗口内像元的同质性, 提出一种同质像元加权干涉相位滤波方法。首先采用拟合优度检验, 对多时相SAR 图像的同质像元进行识别, 然后在同质像元之间进行加权干涉相位滤波, 以保证中心像元在滤波过程中不受周边非同质像元干扰。基于真实干涉SAR图像的实验结果表明, 与经典Goldstein滤波及Lee滤波相比, 该滤波方法在目视效果、相位残差点数量及相位导数标准差3个指标上具有优势, 实现滤波器的设计初衷。     

基于卫星遥感的输电沿线建筑物变化检测

准确、快速地实现建筑物变化检测对识别输电沿线隐患区具有重要的意义。随着卫星遥感技术的不断发展和进步,基于高分辨率遥感影像进行建筑物变化检测已成为研究热点。提出了一种融合阴影、建筑物指数、纹理、形状等特征的高斯概率模型实现像元级的建筑物初提取,在此基础上,结合多尺度分割结果实现对象级的建筑物变化检测,最后,将前后两时相对象级的建筑物提取结果进行空间叠加分析,并将叠加结果划分为建筑物新增、建筑物拆迁和建筑物改建三类。本文在研究区和验证区分别采用不同分辨率的遥感影像进行实验和验证,结果表明,该方法在不同尺度和影像分辨率下的建筑物变化检测均取得了实际效果和检测精度,可为输电沿线建筑物变化检测提供良好的技术支持。     

基于区域划分的合成孔径雷达图像相干斑各向异性扩散滤波算法

经典的细节保持各向异性扩散滤波算法(DPAD)在抑制合成孔径雷达(SAR)图像乘性相干斑噪声时,存在同质区块效应现象与边缘区噪声残留问题;为此提出了一种基于区域划分的各向异性扩散滤波算法。该算法通过在DPAD扩散方程中耦合方向扩散来抑制边缘区域相干斑与同质区块状起伏。通过阈值化的边缘强度映射对SAR图像实施同质区与边缘区的区域划分;并对不同区域采用不同尺度局域窗分别实施各向异性扩散滤波,从而在抑制同质区相干斑的同时有效保护边缘。实验结果表明:与多种各向异性扩散抑斑算法相比,算法在保护边缘的同时,能明显降低同质区块效应现象与边缘区噪声残留问题。