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提出一种基于堆叠降噪自编码器的影像特征融合变化检测方法.首先在影像分割对象的像素级特征和对象级特征分析、设计与提取基础上,通过像素级特征主成分分析与特征优选处理算法,实现遥感影像多类型特征融合并构建分割对象的多维特征向量;其次利用堆叠降噪自编码器的高维复杂数据处理能力,实现遥感影像多维融合特征的变化检测.实验结果表明,该方法与传统的像素级或对象级特征变化检测方法相比,具有更高的变化检测精度. 相似文献
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提出了一种利用多尺度几何特征向量的变化检测方法,其基本原理是基于多尺度影像分割将变化检测从传统的像素光谱空间转换到对象尺度空间,利用多尺度分割形成的几何特征向量进行变化检测。以陕西省渭南市为研究区域,使用本方法检测该区域2002～2009年的地表覆盖变化。从变化检测结果可以看出,本文方法的检测效果优于其他传统检测算法。 相似文献
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多尺度分割的高分辨率遥感影像变化检测 总被引：4，自引：1，他引：3
针对高空间分辨率的遥感影像,提出了一种基于多尺度分割的变化检测算法。采用Mean-Shift分割算法对影像进行多尺度分割,构建了不同尺度上的地理对象,以不同尺度上的地理对象灰度均值构建了变化检测的多尺度特征向量,采用变化矢量分析法获得最后的变化检测结果。以城镇区和农田区的Quick Bird影像对本文算法进行了检验,从精度评价的效果来看,无论城镇区还是农田区,采用面向对象的变化检测方法精度都高于基于单像素的检测方法,且当尺度层数固定时,多尺度组合的变化检测结果优于单一尺度的变化检测结果,对城镇、农田区域的变化检测的精度分别达到87.57%和81.55%。本文算法既可以顾及大面积同质区域变化,又可以反映小的地物目标及边缘部分的变化,能够很好地满足城镇、农田等不同环境背景下的变化检测需求,在国土资源监测中具有一定的应用价值。 相似文献
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针对高分辨率遥感影像地物空间结构复杂、光谱纹理信息丰富的特点,该文提出一种基于Levene检验及模糊评价的遥感影像变化检测方法。首先,对预处理后的两期影像叠置分割得到图斑对象,提取其光谱、纹理等特征;其次,利用改进的Levene检验法统计各图斑变化信息得到候选变化图斑,经IHS变换获取影像色调信息,结合纹理特征进行变化向量分析;最后,通过迭代的方式确定阈值并计算候选图斑的变化隶属度,确定最终变化区域。选取江苏省某地区ZY-3高分辨率遥感影像进行实验,结果表明:改进的Levene检验法很大程度地减少了后续的计算量,提高了变化检测精度,对于相对辐射差异较大的非变化图斑具有良好的容错性;采用色调-纹理特征及模糊评价法可以有效地降低漏检及虚检率,提高变化检测精度。 相似文献
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顾及分割效果的QuickBird影像融合方法对比研究 总被引：1，自引：0，他引：1
影像融合是实现高空间分辨率遥感影像中全色数据与多光谱数据优势互补的基本途径,已有的融合方法比较侧重融合图像的视觉效果,较少考虑针对融合影像的分割、分析等后续处理与应用环节。以北京市某地区的QuickBird影像为研究数据,将融合、分割实验研究结果与定量分析相结合,从光谱和几何特征两方面对现有基于像素的主流融合方法IHS、PCA、HPF(高通滤波)、Wavelet-PC(WPC)、Ehlers(ELS)及GS(正交变换)进行对比研究,结果表明,不同融合方法针对同一数据源得到的融合影像在目视效果与定量指标两个方面均存在明显的差异,若顾及后续分割与分析,则以GS融合法的综合效果最佳。 相似文献
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联合像素级和对象级分析的遥感影像变化检测 总被引：1，自引：1，他引：0
为改善高空间分辨率遥感影像的变化检测精度,提出一种联合像素级和对象级分析的变化检测新框架。首先将多时相影像进行叠合,对叠加影像进行主成分分析,并利用基于熵率的方法对第一主成分影像进行分割,通过改变超像素数目来获取多层次不同尺寸大小的超像素区域。同时,对多时相影像进行光谱差异和纹理差异分析,采用自适应PCNN神经网络方法进行图像融合,利用水平集(CV)方法对融合后的影像进行分割获取像素级变化检测结果。最后,结合多尺度区域标记矩阵对检测结果进行变化强度等级量化和决策级融合,作为变化检测的后处理部分,以获取最终的对象级变化检测结果。采用SPOT-5多光谱影像进行试验。结果表明这种新框架可以有效集成基于像素和基于对象两种图像分析方法的优势,能够进一步提高变化检测过程的稳定性和适用性。 相似文献
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《测绘科学技术学报》2013,(6)
欧空局火星快车上的HRSC高分辨率立体测绘相机,可同时获取火星表面全色与多光谱影像。其全色影像分辨率高于多光谱影像,通过融合处理可以生成火星表面高分辨率多光谱影像。基于严密几何模型对HRSC影像进行几何纠正是融合处理的基础,本文结合HRSC线阵传感器行中心投影的特点,设计了一种基于地面点反投影快速算法的影像融合方法,利用物方投影面的几何约束实现地面点反投影的快速解算以及HRSC线阵影像的高效率几何纠正;然后基于IHS融合变换方法实现金色与多光谱影像的像素级融合。对火星快车HRSC影像不同地形数据进行试验,验证了本文算法的正确性、高效性。 相似文献
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顾及纹理特征贡献度的变化影像对象提取算法 总被引：1，自引：0，他引：1
遥感影像变化检测是全球变化研究的重要内容。基于两期遥感影像的变化检测方法存在数据条件要求苛刻、难以充分利用快速发展的多源遥感影像数据等问题。目前许多变化检测的参考数据中包含了一期分类矢量数据,矢量数据中往往包含了位置、形状、大小和类别属性等先验信息,充分利用这些先验信息将可提高变化检测精度。提取变化影像对象是结合矢量数据和遥感影像进行变化检测的核心步骤。本文提出了一种顾及纹理特征贡献度的变化影像对象提取方法。该方法利用矢量数据分割遥感影像,获取影像对象,计算影像对象纹理特征值。根据信息增益原理计算纹理特征参数的特征贡献度,选择特征参数。由贡献度指数大小确定纹理特征参数权重,计算影像对象与先验要素类别的相似度系数,提取变化影像对象。试验结果表明,基于纹理特征贡献度的特征参数选择,能有效地提高变化影像对象提取结果的精度。 相似文献
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冬季沿海地区的海冰检测工作对该地区居民的生产生活具有重要的指导意义,同时可以根据海冰变化检测气候变暖情况。海冰影像分割是海冰检测的基础。在众多海冰影像数据源中,Gaofen-1海冰影像因其丰富的光谱特征、较高的空间分辨率、简单的数据结构,在变化监测中具有重要应用价值。本文提出了一种基于红绿蓝3个光谱通道的灰度共生矩阵,提取遥感影像的纹理特征和光谱特征构成多特征的Gaofen-1海冰影像监督分割方法。以Gaofen-1合成的模拟海冰影像和某海湾地区真实Gaofen-1海冰影像进行分割实验,实验结果很好地证明了算法的可行性和可靠性。 相似文献
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为充分发挥遥感影像中各特征的优势，提高遥感影像建筑物变化检测精度，基于面向对象的分析方法，提出了一种基于模糊集合的证据理论特征信息融合的变化检测方法。首先，在影像分割的基础上，利用变化矢量分析法分别计算前后时相对应对象的光谱、纹理特征差异及形态学建筑物指数差异；然后，以Sigmoid函数作为隶属度函数，计算对象属于变化类和非变化类的隶属度并以之构建证据理论所需的基本概率分配函数；最后，利用证据理论对多种特征进行融合并通过规则判定得到建筑物变化区域。利用不同地区影像的试验结果表明，该方法能够有效融合影像的多种特征，提高建筑物变化检测的精度。 相似文献
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针对利用单一光谱特征进行影像相关分析在遥感变化检测应用中效果较差的问题，提出了一种将纹理特征与光谱特征相结合的相关系数计算模型。应用中在对多时相影像进行相同尺度棋盘分割的基础上，先计算各对应分割窗口内的相关系数，再以其中心点的坐标和相关系数值作为一个特征点，在三维空间中进行插值处理得到整个区域的相关系数空间分布图；进一步通过密度分割处理提取变化信息。本文以两期GF-1影像数据进行了变化信息提取试验，结果表明，采用组合特征相关系数的变化检测结果明显优于单一光谱相关系数的变化检测结果。组合相关系数的应用研究为利用影像相关分析方法从高分影像中提取变化信息提供了一种新的思路。 相似文献
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针对像素级变化检测方法对高空间分辨率遥感影像进行变化检测时存在检测结果过于细碎、错检和漏检过多等问题,该文提出一种结合简单线性迭代聚类(SLIC)和主成分分析(PCA)的对象级遥感影像变化检测方法。该方法首先采用SLIC算法分别对两期遥感影像进行分割得到超像素并标记颜色;然后采用PCA法对分割标记图进行降维并采用差值运算方法对两期分割标记图进行处理得到差异图;最后采用OTSU法对差异图进行二值分割得到最终的变化检测结果。为了验证实验结果,选取两组多时相遥感影像作为实验数据。实验结果表明,该方法得到的变化检测精度分别达到95.96%和91.9%,是一种可行的变化检测方法。 相似文献
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针对传统的变化检测算法主要依赖像斑的光谱信息,未能有效地利用影像多特征检测优势的问题,基于面向对象的分析思想,提出一种多特征融合的遥感影像变化检测算法。首先,以多尺度分割的影像对象为基础,统计各对象的颜色直方图和边缘直线梯度直方图;然后,利用推土机距离计算不同时期对象之间的颜色距离和边缘直线特征距离,采用自适应加权方法将颜色距离和边缘直线特征距离组合构建对象的异质性;最后,采用直方图曲率分析获得像斑的变化检测结果。实验结果表明,该方法能够充分融合颜色和边缘直线特征,提高变化检测的精度。 相似文献
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不同时相遥感影像变化检测已成为土地利用变更调查、城市扩张分析、自然灾害分析及其他环境问题必不可少的技术手段之一。本文提出了一种结合IR-MAD与均值漂移算法的密集城区遥感影像变化检测方法。该方法通过伪不变特征法完成两期影像的相对辐射校正，有效改善影像间的配准误差，并利用IR-MAD算法对校正后的影像进行迭代运算，采用均值漂移算法对迭代后的影像进行分割，同时运用形态学方法处理分割后的影像，最终提取变化图斑。试验结果表明，该方法可以有效检测出变化区域，可应用于城市地表覆盖的变化检测。 相似文献
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针对当前遥感影像变化检测特征单一与几何配准要求较高的问题,提出了一种将证据理论融合到影像多特征变化检测之中的方法。利用检索窗口与匹配窗口计算前后时相影像的几种特征结构相似度,并运用D-S证据理论计算出基本概论赋值函数,完成对这些特征的融合。通过变化检测实验,发现该法能有效提高变化检测的精度,不失为一种变化检测有效方法。除此之外,该法对辐射校正精度要求不高,这一点明显优于传统的单一特征变化检测方法。 相似文献
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为了充分挖掘遥感影像特征,提高遥感影像变化检测精度,在面向对象遥感图像分割基础上,提出一种遥感影像空间关系特征度量方法,并应用到了变化检测中。首先,通过对两个时期遥感影像叠加分割,提取影像对象;然后,利用目标对象光谱特征及对象与其邻域对象的空间关系特征,构建两个时期影像对象差异特征影像。对象光谱特征参数主要选择对象内像元亮度均值,对象空间关系特征参数主要为目标对象与两个时期的邻域对象之间的像元亮度之间的差值。最后,通过最大期望EM算法自动获取分割阈值,得到影像变化信息。文中利用两期QuikBird影像对实验区域构建多组特征变化矢量影像,实验结果发现,新加入的空间邻域关系特征能较好地提高变化检测精度。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2016,(9)
利用遥感影像进行自动化水体提取是一项富有挑战的任务。提出了一种GIS数据辅助下的可见光遥感影像水体自动提取方法,其核心是将影像分割、配准和变化检测集成为一体化处理流程检测水体。利用水体在遥感影像上的显著特性,首先提出了基于多尺度视觉注意模型的疑似水体区域检测;然后对影像显著区域进行水平集分割处理,通过迭代的分割和配准一体化处理不断优化直至获得最优的分割和配准结果,其中改进的形状曲线相似度特征用于约束分割结果与GIS水体对象的匹配;最后,利用基于缓冲区的变化检测方法获取变化和未变化的水体对象,同时利用已知水体辐射特征与GIS地物的空间位置关系剔除非水体对象。采用3组不同分辨率的遥感影像和不同尺度的GIS数据进行实验,结果显示了本文方法在水体自动提取和变化检测中的有效性。 相似文献
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根据高空间分辨率影像上变化区域呈聚集状分布的特点,提出了一种面向地理对象的遥感影像变化检测算法。在利用Mean-Shift分割算法的基础上,获得不同时相地理对象的灰度特征信息,结合变化矢量分析,采用最大数学期望算法自动提取变化区域。以QuickBird、SPOT、TM三组不同空间分辨率的影像进行算法验证并比较了该方法与单像素变化检测算法的差异。结果表明,三组影像中面向对象的变化检测算法的检测精度分别为91.1%,87.3%和84.3%,单像素的变化检测算法检测精度分别为86.41%,82.48%和81.02%。试验结果显示面向对象的算法检测精度高于基于单像素的变化检测算法,且对高空间分辨率的影像检测效果要优于对中低空间分辨率的影像的检测效果。该算法减少了变化阈值确定中的人工干预,克服了以像素为单位的变化检测算法中由于缺少空间邻域信息而产生孤立、离散、不连通变化结果的问题,能够满足在不同土地覆盖类型下的变化检测要求,在国土资源监测中具有一定的使用价值。 相似文献