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。     

一种自动分割视频对象的新方法

提出了一种视频对象自动分割及跟踪方法。该算法首先进行相邻帧差分检测和Canny边缘提取,得到相邻帧差分边缘模板;其次在相邻帧差分边缘和当前帧边缘的基础上,检测出视频对象的初始边缘模板。然后分为快变和慢变两部分进行跟踪,并对视频对象边缘模板更新以适应对象的运动;最后根据跟踪更新出的视频对象二值边缘模板,通过文中提出的填充技术及模板轮廓修正得到精确的视频对象模板提取出视频对象。实验验证表明,该算法对目标的整体运动和局部形变都有较强的适应性。此外,算法还具有简便、准确性高的特点。     

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。     

联合变化检测与子带对消技术的SAR图像干扰抑制方法

子带对消(subband spectral cancellation, SSC)法是一种有效的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)射频干扰(radio frequency interference, RFI)抑制方法, 但其在消除干扰的同时容易损失图像细节信息, 影响后续图像解译。为此, 在SSC方法的基础上, 联合变化检测技术, 提出一种改进的SAR图像干扰抑制方法。根据改进的对数比变化检测算子, 所提方法实现了干扰二次检测, 消除了干扰图像中的虚警信息, 避免了图像中有用信号的损失。基于欧空局Sentinel-1A卫星干涉宽幅模式受干扰SAR图像, 开展了干扰抑制与效果评估。实验结果表明, 所提方法能够在有效抑制干扰的同时尽可能保留SAR图像细节信息, 证明了所提方法的有效性。     

ICA变化检测的新方法

基于ICA变化检测方法的原理,利用小波变换实现图像块分割的优化,发挥小波变换的正交性和很好的方向性特征,提出了一种基于独立成分分析的变化检测方法.利用这种方法与ICA方法测得的图像扭曲度、平均梯度、图像质量因数方面相比都要好,实验结果证明了文中算法的可行性和优势.     

基于遥感影像分割单元的土地利用变化快速检测方法

针对土地利用变化动态监测的实际业务需求,提出一种土地利用变化快速检测方法,即基于同一区域土地利用现状图与高分辨率遥感影像进行叠加分析,通过土地利用现状图图斑边界对高分辨率遥感影像进行分割,并对分割单元的像素灰度值进行统计分析,以此判断图斑内对应的土地利用是否发生变化,从而提取影像发生变化区域范围。以某城市局部区域土地利用变化监测为例,通过对该区域2013年高精度遥感影像与2012年土地利用现状图叠加分析,对938个图斑进行土地利用变化检测,发现变化图斑12个。其中,8个为实际发生变化图斑,4个为错判,无漏判。实验结果表明:该方法能快速、有效地实现土地利用变化信息的检测和提取,并适用于识别提取新增建设用地占用农林用地的情况。     

遥感图像直接变化检测方法的发展现状

遥感变化检测技术是遥感信息科学的重要研究领域,本文比较全面阐述了变化检测算法中的常用直接检测方法,并通过分析一些常见方法的基本理论,指出了这些方法中存在的有待解决的问题。     

基于地面激光雷达点云的树木冠层变化定量分析

采用切片形式的Alpha Shape 3D法估算树木冠层体积,从不同相对位置分析体素空间分布状态的变化.基于网格模型提取变化点云,研究冠层组分的空间变化,以受台风玛利亚破坏树木冠层为例,应用所提出的方法进行定量分析.通过多角度分析可知,该台风对目标树木总体破坏较小,树木冠层垂直方向的中下部受损较大,枝叶受损多集中于距离冠层中心水平方向2.0～2.5 m区间.分析结果表明,该定量分析方法可以反映树木冠层分布及体积变化情况.     

基于l1范数主成分分析的极化SAR图像变化检测

为提高极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像变化检测算法的鲁棒性以及检测精度,提出基于范数主成分分析(linorm principal component analysis,l1-PCA)模型的变化检测算法。首先,采用基于Hotelling-Lawley复矩阵迹变化检测算子构造差异图;其次,采用l1-PCA模型获取差异图的变化信息,使得每个像素以一个特征向量来表示;最后,使用k-means算法对变化信息进行聚类,得到变化检测结果。该方法是一种非监督变化检测方法,相比于基于2范数的PCA检测方法,l1-PCA在特征提取方面具有更高的鲁棒性,并且可以进一步提高变化检测精度。基于RADARSAT-2卫星获取的3幅图像进行的实验结果表明,相较于其他两种典型算法,所提算法更加稳定,精确度更高。     

基于GF-1影像矿区植被变化检测研究

在不同时期高分辨率遥感影像的情况下,结合e Cognition软件面向对象的影像信息提取,对赣南稀土矿区的植被生长做变化检测,能够反映矿山的生态变化状况,为矿区管理和环境治理提供了科学依据。