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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
高分辨率遥感图像的纹理信息同光谱信息一样能有效地用于检测变化信息,而一些基于中低分辨率遥感图像的变化检测方法多以光谱信息为研究对象,忽略了图像中的纹理信息.针对这一问题,尝试将高分辨率图像的光谱信息与纹理信息一起用于“差值主成分变化检测”方法中,一方面借助高分辨率图像间纹理信息的差异获取变化区域内部的细节信息,以弥补高分辨率图像间光谱区分度相对不足的缺点;另一方面借助纹理信息在变化区域内部的连结作用,对变化检测结果进行狭窄缺口连结、内部孔洞填充等后续处理,从而使检测结果更加完整.实验结果表明,该方法对光谱反射信息相近、但纹理信息有较大差异的变化区域具有良好的检测效果.  相似文献   

2.
随着遥感技术的发展,地物变化检测在环境灾害评估、森林资源、土地资源、农业资源的动态变化检测等领域应用广泛,成为当前遥感图像应用的一个重要研究方向。采用能够消除信号间的高阶相关信息的快速独立分量分析法进行多时相多光谱遥感图像的变化检测,应用Open RS平台,实现基于Fast ICA的遥感图像变化检测算法,用检测概率、漏警率、虚警率、检测误差以及Kappa系数来进行多时相遥感图像的变化检测精度验证。  相似文献   

3.
基于多时相遥感图像灰度差值法的地表变化检测   总被引:1,自引:0,他引:1  
为快速利用多时相遥感数据实现地表信息的变化检测,探讨了使用多时相遥感图像的灰度差值法来进行地表变化检测.计算差值图像的均值和标准差,建立其数学关系,确定变化阈值;通过差值运算后处理方法获得变化信息,并结合地表信息的光谱反射特性,进行城市地表信息的变化检测.  相似文献   

4.
杜培军  柳思聪 《遥感学报》2012,16(4):663-677
常规多时相遥感影像变化检测主要基于光谱信息,没有充分利用纹理、几何、形状等多种特征信息,不足以体现检测目标的完整性和准确性。本文针对不同特征在变化检测中应用的优势,在提取影像多种特征的基础上,构建了1维和多维两种基于信息融合策略的变化检测方法,即利用1维特征空间加权距离相似度运算、多维特征空间的模糊集融合和支持向量机融合策略进行变化检测。利用多时相QuickBird高分辨率遥感影像进行城市土地覆盖变化检测试验,结果表明,本文方法可以有效集成不同特征的优势与表征变化信息的能力,提高变化检测过程的稳定性和适用性,同时能够更好地保持变化地物的结构和形状,突出主要变化目标。  相似文献   

5.
针对PCA变化检测方法的精度较低和ICA方法的线性局限性问题,提出了基于核独立成分分析(KICA)的多时相遥感图像变化检测方法。首先,将每一时相的图像转化为列向量,并把这些列向量组成矩阵;然后,通过核函数将矩阵映射到高维特征空间中,再在该空间中利用ICA方法分离出相互独立的图像分量;接着通过FCM算法分割表征变化信息的图像分量,并采用区域生长算法获得完整的变化信息;最后,分别利用本文方法与差值法、PCA方法和ICA方法对多时相遥感图像进行变化检测,并对检测结果进行定性分析和定量比较。结果表明,该方法能更好地分离出多时相遥感图像的变化信息,具有更高检测精度。  相似文献   

6.
高分辨率遥感图像具有丰富的纹理信息,而像素级变化检测方法主要分析图像的光谱信息,导致将像素级变化检测方法用于高分辨率遥感图像具有一定的局限性。因此,本文提出了一种像素级与对象级相结合的高分辨率遥感图像变化检测方法,解决了像素级与对象级变化检测方法中存在的椒盐现象、误检等问题。首先,结合高分辨率遥感图像的多维特征,构建遥感图像变化检测模型;其次,利用随机森林分类器对图像进行分类,得到像素级变化检测结果;最后,将像素级变化检测结果与图像对象分割结果进行融合,得到图像变化区域和不变区域。试验结果表明,该算法具有较高的准确率和检测精度。  相似文献   

7.
运用多尺度图像纹理进行城市扩展变化检测   总被引:6,自引:0,他引:6  
 应用遥感数据检测城市扩展变化时,单纯基于光谱信息的变化检测法很难取得理想效果。本文将多尺度的纹理与光谱信息结合应用于变化检测,并评价其在检测城市扩展变化中的性能。变化检测采用分类后比较法。研究表明,如果纹理尺度与数据组合合适,与单纯基于光谱信息的检测结果相比,纹理特征与光谱特征结合的变化检测精度显著提高,而多尺度纹理辅助变化检测得到的检测精度最高。研究还发现,纹理辅助变化检测在某些地物类别的边缘会产生假变化信息。  相似文献   

8.
一种基于线特征的道路网变化检测算法   总被引:6,自引:0,他引:6  
提出一种基于线特征的道路网变化检测算法。首先根据边缘的梯度信息从多时相遥感图像中提取变化的线特征;然后根据变化线特征的局部特性,检测出与道路模型相符合的变化道路段;最后通过道路网的全局约束条件,进行变化道路段的连接,实现变化道路的检测。提出的道路网变化检测算法将边缘的相位和幅度信息作为变化检测的判定依据,从而避免了道路的匹配与比较工作,降低了变化检测算法的复杂度,具有很强的实用性。将本文提出的方法用于多时相遥感图像的道路网变化检测,从实验结果可以看出该方法的有效性。  相似文献   

9.
基于ERDAS平台的NDVI植被覆盖变化检测   总被引:2,自引:0,他引:2  
介绍了利用ERDAS IMAGINE软件对多时相遥感影像进行地表植被覆盖变化检测的方法及过程,采用归一化植被指数差值法,得到包含多时相遥感影像变化信息的差异图像,依据差异图像的灰度直方图分布情况,结合经验公式设置变化阈值来分离变化信息和非变化信息。  相似文献   

10.
遥感技术在农田保护动态监测中的应用研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
以甘肃省张掖市农田保护区为例,在比较分析多时相影像叠舍方法、图像代数变化检测算法、多时相图像主成份分析法和分类后比较法等几种目前常用的变化检测方法的基础上,提出重点农田保护遥感动态监测的一般思路和方法,并利用ERDAS系统中的空间建模工具,建立起基于图像代数变化检测算法一差值法的动态遥感变化检测模型。实验表明该模型用于检测耕地的变化简单且有效,能够满足重点农田保护动态监测精度的基本要求,对遥感技术在农田保护动态监测中的应用有着一定的现实意义。  相似文献   

11.
小波变换在图像处理与分析方面的应用已取得很大的成功,如基于小波变换的图像编码、去噪、融合等,但在多时相的遥感影像变化检测方面的研究还很少.提出并实验了一种基于区域特征的小波差值变化检测方法,该方法对于高分辨率的遥感影像具有较好的检测效果,同时提高了运算速度.实验结果表明了该方法的可行性和有效性.  相似文献   

12.
小波变换在图像处理与分析方面的应用已取得很大的成功,如基于小波变换的图像编码、去噪、融合等,但在多时相的遥感影像变化检测方面的研究还很少。提出并实验了一种基于区域特征的小波差值变化检测方法,该方法对于高分辨率的遥感影像具有较好的检测效果,同时提高了运算速度。实验结果表明了该方法的可行性和有效性。  相似文献   

13.
基于Freeman_Durden分解的全极化SAR影像分类方法能够较好地保持地物极化散射特性,但在分类的过程中,不能改变初始散射机制,导致分解结果对分类精度影响很大。在Freeman_Durden分解中,排列方向相对雷达飞行方向不平行的建筑物(简称为倾斜建筑物)常被分为体散射类型,使得该类建筑物往往被误分为植被。本文通过分析建筑物在SAR影像中的后向散射特性,利用建筑物具有较高相干性的特点,引入最优极化相干系数,在目标分解的基础上通过阈值分割将两者区分开来,进而提高反射非对称性人工目标的分类效果。通过使用E-SAR系统在德国DLR附近Oberpfaffenhofen地区获取的L波段PolInSAR影像和国内X-SAR系统在海南陵水地区获取的X波段PolInSAR影像进行实验,证明本文提出的方法能够有效地将与雷达飞行方向不平行的建筑物与森林区分开。  相似文献   

14.
高山冰川多时相多角度遥感信息提取方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出一种多角度遥感影像的冰川信息提取方法。通过"全域—局部"的阈值分割方法获取短时期内不同时相的遥感影像的冰雪边界,结合地形信息和多时相遥感影像的太阳角度信息,联合消除山体阴影对冰川的遮挡,并以多期影像的最小冰雪边界作为最佳冰川边界。以托木尔峰西侧冰川为研究对象,采用2009—2010年4个时相的遥感影像提取冰川信息。结果表明多角度遥感提取的冰川边界效果好,能有效地排除积雪与山体阴影的干扰。  相似文献   

15.
One of the main problems of optical remote sensing is clouds and cloud shadows caused by specific atmospheric conditions during data acquisition. These features limit the usage of acquired images and increase the difficulty in data analysis, such as normalized difference vegetation index values, misclassification, and atmospheric correction. Accurate detection and reliable cloning of cloud and cloud shadow features in satellite images are very useful processes for optical remote sensing applications. In this study, an automated cloud removal algorithm to generate cloud and cloud shadow free images from multitemporal Landsat-8 images is introduced. Cloud and cloud shadow areas are classified by using process-based rule set developed by using spectral and spatial features after applying simple linear iterative clustering superpixel segmentation algorithm to the image to find cloud pixel groups easily and correctly. Segmentation-based cloud detection method gives better results than pixel-based for detection of cloud and cloud shadow patches. After detection of clouds and cloud shadows, cloud-free images are created by cloning cloudless regions from multitemporal dataset. Spectral and structural consistency are preserved by considering spectral features and seasonal effects while cloning process. Statistical similarity tests are applied to find best cloud-free image to use for cloning process. Cloning results are tested with the structural similarity index metric to evaluate the performance of cloning algorithm.  相似文献   

16.
黎夏  叶嘉安 《遥感学报》1997,1(4):282-289
近年来,珠江三角洲由于经济的快速发展,城市用地急剧增加,利用多时相的遥感图,可以定量地监测这种城市化的现象。但理,由一般的遥感动态监测方法所得的结果往往夸大变化的程度,以及获得一些不合理的结论.该文提出主成分分析的方法来改善遥感动态监测的精度。将该方法应用应用于珠江三角洲发展最快的东莞市,获得了较满意的结果。  相似文献   

17.
利用纹理特征提取城市用地信息方法探索   总被引:6,自引:0,他引:6  
刘玉芳  刘定生 《测绘科学》2005,30(4):46-47,56
就利用灰度共生矩阵纹理特征提取城市用地信息做了初步探索。计算灰度共生矩阵四个纹理特征量,选择建筑用地与其它地类的纹理特征统计量差别较大的特征,用于提取建筑用地信息。通过计算选择了对比度纹理特征,对该特征图像进行分类、密度分割及后处理,得到城市用地信息。通过精度评定证明了纹理特征用于分类可以提高分类的精度,并能提高土地利用动态监测的自动化程度。  相似文献   

18.
变分法遥感影像人工地物自动检测   总被引:1,自引:1,他引:0  
胡翔云  巩晓雅  张觅 《测绘学报》2018,47(6):780-789
人工地物(建筑物、道路、桥梁等)检测是目标识别的一个重要组成部分。本文将人工地物检测转换为能量泛函数最优化问题。首先对遥感影像进行超像素分割,综合图像的颜色、纹理、梯度等信息,以超像素为单元计算图像的显著度信息,然后构建一个包含显著性约束、面积和边界约束、纹理约束及灰度方差约束的能量泛函数,通过变分法迭代求解能量泛函最小值,获取目标前景部分即为人工地物区域。本文以重庆和广东某地的遥感影像数据为例对算法进行验证,将其与常见的人工地物目标提取算法,如C-V模型、MRF模型,以及当下研究较为热门的深度学习算法进行对比。试验结果表明,该算法能有效地检测出遥感影像中的人工地物区域,并保证较低的误检率及漏检率。论文对该方法与深度学习方法进行了一定的分析对比。  相似文献   

19.
Spatial contextual feature plays an important role in high resolution remote sensing image. A new approach based on local variance analysis is introduced to spatial contextual feature extraction for change detection in this paper. In the proposed approach, the change magnitude between the paired central pixels of a local area (e.g., a 3 × 3 sliding window) in multitemporal images depends on surrounding pixels in the difference image, and this change magnitude is quantitatively measured based on the standard deviation of the difference image within the local area. This difference image contextual property may be useful particularly when high-resolution images are used. Finally, the change magnitude image is classified as a binary CD map by using SVM. This proposed approach is applied to SPOT-5 multitemporal datasets and two QuickBird multitemporal images from two case studies, which are quantitatively compared and validated. Experimental results show that the proposed approach is feasible.  相似文献   

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