基于格网聚类与空间叠置的矢量空间数据变化检测方法研究——以地理国情监测应用为例

在分析和借鉴传统变化检测方法的基础上,提出了基于格网聚类与空间叠置的变化检测模型,实现了地理国情普查数据中矢量空间数据的快速变化检测,拓展了矢量空间数据变化检测的理论方法,为地理国情动态监测提供了理论和方法支撑.     

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.     

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%。     

贝叶斯网络分类算法在遥感数据变化检测上的应用

以北京通州地区1996年5月29日和2001年5月19日2个时期的遥感影像为例介绍了基于贝叶斯网络(BN)的分类算法,在此基础上实现了2个不同实现遥感影像的变化检测,实验结果表明:基于BN分类的后分类比较变化检测方法是遥感数据变化检测的一种新的有效方法.     

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。     

基于高分辨率数据的云南土地调查监测研究

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),分别对云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。     

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.     

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。     

基于目标匹配的遥感图像变化检测方法

针对传统的像素级遥感图像变化检测方法中检测精度严重依赖于图像配准、辐射校正和差异图像阈值选取的问题,提出了一种基于目标匹配的目标级遥感图像变化检测方法。该方法直接作用于2幅未经配准和辐射校正的不同时相遥感图像,利用目标的区域不变矩与目标之间的角度关系对目标进行匹配,将不能匹配的目标作为变化目标,利用匹配目标对2幅图进行配准,以同时实现图像的配准与变化检测,并用配准结果对变化检测结果进行修正。实验结果表明,该方法具有较好的定性检测性能。     

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。     

基于二阶灰度统计特征的SAR图像变化检测

为了探讨斑点噪声对SAR(Synthetic Aperture Radar)图像变化检测的影响,深入研究了SAR图像的二阶灰度统计特性,提出了一种基于二阶灰度统计特性的SAR图像变化检测算法,并针对斑点噪声,进行了比较变化检测实验.实验结果表明,该变化检测算法是可行、有效的,且不受斑点噪声的影响.     

基于广义高斯模型的多时相SAR图像变化检测

基于广义高斯模型和Kittler-Illingworth(KI)准则获取SAR比值差异图像的最佳分割阈值,实现多时相SAR图像的非监督变化检测.以徐州市云龙湖畔同一地区2个时相的SAR图像为例进行了试验研究.试验结果表明:与其它的变化检测方法相比,所采用的变化检测算法能更有效地从多时相SAR图像中提取变化信息.     

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。     

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。     

基于自适应分块MRF模型的SAR图像变化检测研究

现有的SAR图像变化检测算法仅仅考虑图像的单一像素信息,未考虑图像像素间的空间依赖关系,检测结果易受图像噪声的影响,检测精度较低。将马尔可夫随机场模型引入到SAR图像变化检测算法中,极大地提高了检测精度,但是算法计算量很大,效率极低。基于分块马尔可夫随机场模型的SAR图像变化检测算法极大地提高了检测效率,但是检测过程中采用固定尺寸的图像分块方法,未考虑图像的局部细节特征,检测效果不是很理想。论文首先根据图像局部细节特征将图像划分成尺寸变化的子图像块,然后利用基于马尔可夫随机场模型的SAR图像变化检测算法实现变化检测。实验结果表明,论文提出的算法既保持了很高的检测精度,又极大地提高了检测效率。