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面向对象的多特征分级CVA遥感影像变化检测 总被引：1，自引：0，他引：1
变化矢量分析CVA方法在中低分辨率遥感影像变化检测中已得到广泛应用,但由于高分辨率遥感影像存在不同地物尺度差异大、不同类别地物光谱相互重叠的问题,因此对于高分影像的变化检测具有局限性。为提高高分影像变化检测精度,提出了一种面向对象的多特征分级CVA变化检测方法,首先,利用基于区域邻接图的影像分割方法分别对两时相遥感影像进行多尺度分割,提取分割图斑的光谱、纹理和形状特征;然后,在各级尺度下,分别运用随机森林方法进行特征选择,计算CVA变化强度图;最后,根据信息熵对多级变化强度图进行自适应融合,利用Otsu阈值法检测变化区域,并与仅考虑光谱特征的分级CVA变化检测方法、像元级多特征CVA变化检测方法以及仅考虑光谱特征的像元级CVA变化检测方法进行比较分析。实验表明:与比较方法相比,本文方法的变化检测精度较高,误检率和漏检率较低。 相似文献
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为提高高分辨率遥感影像变化检测精度,提出一种以领域知识为优化策略的深度学习变化检测方法。利用改进的变化矢量分析和灰度共生矩阵算法获取影像的光谱和纹理变化,设定合理阈值获得变化区域待选样本;引入领域知识中图斑形状特征指数与光谱知识,筛选得到高质量的训练样本;构建并训练了深度置信网络模型,使用优化策略对深度学习变化检测结果进行优化,以减少“椒盐”噪声和伪变化区对检测精度的影响。通过高分二号与IKONOS影像的变化检测实验表明,该方法较优化前准确率与召回率最大增幅分别为7.58%和14.69%（高分二号）、17.08%和23.87%（IKONOS）,虚警率和漏检率最大降幅为30.22%和23.30%（高分二号）、17.08%和23.87%（IKONOS）,能够有效提高变化检测精度。 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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为了提高高分辨率遥感影像变化检测的可靠性,提出了一种基于模糊综合评判的遥感影像变化检测方法.首先对两个时相的影像进行波段叠加,对多波段新影像进行多尺度分割;然后针对单一尺度上的对象,综合考虑两时相遥感影像对象的光谱特征和纹理特征,建立模糊综合评判模型,对各个对象内的像素是否发生变化进行隶属度计算;最后采用熵权法对影像各... 相似文献
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高分辨率遥感影像的深度学习变化检测方法 总被引：2，自引：0，他引：2
为提升高分辨率遥感影像的变化检测精度,提出一种利用深度学习的变化检测方法。在预处理的基础上,利用顾及邻域信息的改进变化矢量分析算法和灰度共生矩阵算法获取影像间光谱和纹理变化,并通过设置自适应采样区间提取最可能的变化和未变化区域样本。构建并训练包含标签层的高斯伯努利深度限制玻尔兹曼机模型,以提取变化和未变化区域深层特征,从而有效辨别变化区域。通过WorldView-3与Pléiades-1影像的试验表明本文方法在变化检测精度方面优于对比方法。 相似文献
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《测绘通报》2019,(Z1)
为充分利用像斑的多特征以提高变化检测精度,提出了一种综合光谱、纹理、结构特征的高分辨率遥感影像变化检测方法。通过影像分割获取像斑,利用灰度直方图、局部二值模式/对比度(LBP/C)直方图、方向梯度直方图(HOG)分别表达像斑的光谱、纹理、结构特征;采用直方图相交距离度量像斑的特征距离,采用大津法获取变化阈值,分别获得光谱、纹理、结构特征下的变化检测结果;综合3种变化检测结果,将像斑划分为变化、不确定、未变化3类;以变化与未变化两类像斑作为训练样本像斑,利用支持向量机(SVM)算法对不确定类像斑进行变化/未变化划分。在QuickBird遥感影像上的试验结果验证了本文方法的有效性。 相似文献
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为充分发挥遥感影像中光谱、形状、纹理等特征的优势,本文提出一种特征组合优化的高分辨率遥感影像变化检测方法。首先利用e Cognition软件对两时期影像进行多尺度分割并计算分割像斑的特征值;其次对比不同地物的特征值分布;然后分析不同特征对地物分类的影响;最后得到最优的特征组合。本文以乌鲁木齐西山高铁新区2014和2015年的IKONOS影像为基础进行实验,实验表明,上述方法可以充分利用多特征的优势,提高变化检测的精度。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2021,(3)
为克服多时相遥感影像变化检测因成像季节、拍摄角度等因素产生的误差,针对影像变化通常少于未变化的情况,提出了一种利用旧时相矢量图与新时相影像进行变化检测的方法。利用旧时相带有类别信息的矢量约束,对新时相遥感影像进行细分割获得图斑,对图斑提取光谱、纹理等特征,通过主成分变换构建特征集,在类别的约束下,应用孤立森林计算图斑的变化指数,避免了传统变化指数计算方法因引入易受变化图斑干扰的值而产生的误差,同时,依据贝叶斯方法自动获取各地物类别的变化阈值,进而获得变化图斑。选取高分1号等数据分别进行两组实验,通过对比马氏距离与孤立森林方法,验证了采用矢量图与孤立森林方法进行变化检测的有效性,实验结果的正确率分别为0.923 5及0.931 8。 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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建设用地变化监测对城市可持续发展具有十分重要的意义,为准确提取建设用地的变化信息,本文提出了一种结合旧时期土地利用矢量数据、随机森林及模糊C均值聚类算法的建设用地变化监测方法。首先基于旧时期土地利用矢量数据,将建设用地变化监测分为建成区与非建成区建设用地变化监测;然后进行面向对象分割、基于对象遥感影像光谱、GLCM纹理及形状特征提取;最后针对不同场景,结合随机森林或模糊C均值聚类算法进行变化监测。试验结果验证了在旧时期土地利用矢量数据的辅助下,所提方法有效提高了复杂场景下建设用地的变化信息提取精度。 相似文献
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对被飓风破坏的森林进行变化监测与灾害评估是遥感技术的一个重要应用,遥感影像的特征信息提取对森林遥感监测的效果至关重要。多样性特征结合可以有效提高对森林变化的监测精度。然而,当前的空间信息如纹理特征的获取算法依旧保留着传统的固定式计算模式,一直面临着特征数量和邻域参考范围之间难以均衡的问题。为了解决以上问题,本文提出了基于多样性特征协同技术的飓风前后森林破坏遥感监测方法,首先计算出森林遥感影像变化前后的归一化植被指数差值和增强植被指数差值,并提出了基于复合窗口技术的来提取纹理特征,然后建立了多样性特性结合模型;其次提出了一种基于特征分离的旋转森林改进算法,最终,实现了内泽尔森林在暴风前后的高精度变化监测;另外,还测试了新模型在不同训练样本数量下的分类性能。实验结果表明,相对传统的基于光谱特征和单纯的纹理特征的变化监测方法,本文所提出的方法的整体精度、对变化区域和未变化区域的检测精度至多分别提高了3.68%、6.53%和3.46%。本文的研究方法可以有效提高森林变化监测的性能,为森林灾害评估与森林资源保护提供参考依据。 相似文献
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纹理特征向量与最大化熵法相结合的SAR影像非监督变化检测 总被引：1，自引：0，他引：1
合成孔径雷达(SAR)影像具有明显的斑点噪声,在变化检测中,一般需要考虑空间邻域信息。本文结合SAR影像丰富的纹理信息,提出一种考虑空间邻域信息的高分辨率SAR影像非监督变化检测方法,用基于灰度共生矩阵(GLCM)的32维纹理特征向量构造差异影像。通过最大化熵法自动选取阈值,对精度指标随窗口大小的变化进行回归分析,得到适合于变化检测的窗口为11×11。试验表明,本文方法优于马尔科夫随机场法,可以减小斑点噪声的影响,有效提高高分辨率SAR影像变化检测的精度。 相似文献
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针对遥感影像变化检测过程中影像间相对配准精度对检测结果影响大,易产生细碎图斑和错检冗余等问题,本文提出了一种基于感知哈希算法适用于粗匹配的遥感影像变化发现方法,以待检测影像的光谱信息和纹理特征信息共同作为检测特征集,以分割后的格网作为检测单元,采用基于感知哈希算法的影像相似度比对方法,计算格网内图像相似度,提取变化位置。试验结果表明,采用该方法可有效减少变化发现对影像间相对配准精度的依赖性,在本文试验中,相对配准精度在15像元以内均可保证95%以上的提取准确率和5%以下的漏检率,对配准精度具有良好的稳健性。 相似文献