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。     

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。     

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。     

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.     

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XGBoost特征选取和迭加权相关权重矩阵的高分五号遥感影像变化检测

提出一种基于迭加权相关权重矩阵(IR-CWM),使用XGBoost机器学习模型训练选取特征变化波段,训练预测变化检测结果的方法 (IR-CWM-XGB).以国产高分五号(GF-5)高光谱遥感影像为数据源,经过预处理后,通过迭代加权得到迭加权相关权重矩阵(IR-CWM),然后经过XGBoost算法选取特征波段,选取随机样本进行模型训练,使用最终模型生成变化的结果.实验结果表明:本研究方法与变化矢量分析(CVA)变化检测方法、主成分变化矢量分析(PCA-CVA)变化检测方法、迭加权多元(IR-MAD)方法、卷积神经网络(CNN)等方法进行对比,本研究方法变化检测结果的Kappa系数和总体精度较高,误检率较低.     

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。     

一种有效的减弱配准误差影响的LUCCD方法

利用多时相遥感图像进行土地利用便盖变化检测（LUCCD），其结果的精度受到很多因素的制约，而对图像进行空间位置配准时的残余误差就是其中最重要的因素之一。本文从统计学的观点出发。在对配准误差的分布特点进行统计分析的基础上，提出一种传统的变化矢量分析（CVA）与配准误差的分布特征相结合进行土地利用便盖变化检测的方法，并用某地区的多时相TM数据对该方法的有效性进行了验证。结果表明，该方法可以有效地降低漏检率和错检率，大大提高了变化检测的精度。     

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,...     

聚类分析观点下的分散式最快变化检测

分散式最快变化检测是传感器网络应用中常见的决策问题。与经典的基于累加和统计量的最快变化检测不同,该文提出了从聚类分析的角度解决分散式最快变化检测问题的思想,设计了一个经验上可行的实现方案。该方案受到了K均值聚类与主成分分析之间等价性的启发,无需预先知道传感器观测值在变化点前后的概率密度函数,也无需传感器的本地计算。数值模拟显示,该方案可以兼顾较小的检测延时与较小的虚警概率。     

舰船图像序列的电子稳像技术

针对船载摄像系统获取的图像序列抖动的问题,提出一种基于信息融合的电子稳像方法,对因风浪作用产生晃动的视频图像序列进行稳定处理,使输出的视频图像序列稳定而清晰.基于信息融合的电子稳像方法是指在运动估计过程中,对于传感器获取的运动矢量与软件算法获取的运动矢量进行信息融合,得到更为准确和有效的运动矢量,并对视频图像序列进行补偿的一种方法.给出采用软件方法、硬件方法和信息融合3种方法获取运动矢量,进行补偿得到的结果.与参考图像进行比较分析,结果表明信息融合的方法可以使稳定精度大大提高,更适合人眼观察.