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。     

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%。     

应用GIS分析方法的地理国情变化检测研究

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.     

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。     

遥感影像的云及其阴影覆盖区光谱重构

以往遥感影像的云及其阴影去除方法侧重于受遮盖地物的几何特征恢复,不利于基于光谱特征的信息提取。为此,提出一种基于地物类别特征的光谱重构方法,采用两期相邻年
份相近物候期的遥感数据,借助归一化差值和决策树分类的方法,检测厚云及其阴影,并提取相应区域地表覆盖类型信息,对两时相遥感影像各波段被遮挡区的每种地物类别做线性回归分析,获取被遮挡区的重构数据。实验结果表明,该方法在恢复受云影响地物几何信息的同时,较好地实现了遮盖区地物光谱信息模拟。     

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。     

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。     

面向对象的高分辨率遥感影像变化检测方法

变化信息是遥感图像中的一类重要信息,变化信息的自动检测是遥感图像智能解译的重要研究领域.利用面向对象分类技术,对一种同一地区不同数据源的高分辨率遥感影像采用了分类后比较的变化检测方法.介绍了方法原理,建立规则以及实现过程;最后利用提出的方法对同一地区不同时相的QuickBird影像和IKONOS高分辨率遥感影像实施了变化检测实验,结果表明将基于面向对象技术的变换检测方法用于不同数据源的高分辨率遥感影像变化信息的检测是切实可行的,并具有较高的提取精度.     

基于MDL准则和EM算法的多光谱遥感影像变化检测

针对由实际遥感地物类型难以确定导致的多光谱遥感影像变化检测精度较低的问题,提出一种结合最小描述长度(MDL)准则的EM变化检测方法。首先,采用主成分变换与相关系数融合法相结合的方式构造差异影像;其次,利用分支数为k的高斯分布混合模型对差异影像进行建模,并利用MDL-EM算法自适应估计模型各参数;最后,利用基于统计最小错误率的Bayes判别准则确定变化检测的阈值来实现多光谱遥感影像变化检测。实际遥感数据验证结果表明,所提检测方法应用于多光谱遥感影像变化检测中是可行、有效的。     

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Xception模型的遥感影像场景变化检测

由于遥感场景固有的语义特征,深度学习在场景分类中具有突出的语义特征提取能力,近年来得到了广泛的研究。然而,现有的基于深度学习的方法大多没有精细描绘场景几何形状,而是利用固定大小的滑动窗口来对影像分类,这些窗口可能由多种场景类型的混合像元组成,导致场景识别的可分离性低,细节粗糙,分类精度低。针对这一问题,将简单线性迭代聚类(Simple Linear Iterative Clustering,SLIC)与迁移学习相结合,实现场景斑块的精确分类,进一步提高场景变化检测的准确性。首先基于SLIC算法,考虑强度分布的相关性,将遥感影像分割成多尺度斑块;其次利用Xception模型结合迁移学习网络从多尺度斑块中提取深度语义特征,并基于softmax分类器计算概率,从而判别场景斑块的类别;最后,基于场景分类的结果提取地物的变化信息。实验结果表明,该方法能够适应不同尺度的场景识别,达到利用窗口网格检测方法的最高水平,提高了场景变化检测的精度和效率。     

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.     

基于遥感影像变化检测的土地调查监测应用研究

遥感影像变化检测是遥感应用研究的热点之一。针对土地调查监测工作,运用遥感影像变化检测方法,基于不同源卫星数据(Worldview-2、天绘)和同源卫星数据(高分一号),分别对湖南省两区片地表覆盖物进行了不同时点地类变化的检测,完成了面积合计34km2范围内的遥感影像数据变化分析,并通过外业实地考察核准了变化检测结果,验证结果显示遥感影像变化检测方法实现的地类变化识别准确率可达80%以上,从而证明了该方法在土地监测调查工作中的可行性。