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基于遥感影像的土地利用变化检测 总被引：1，自引：0，他引：1
随着遥感科学技术的发展、各种遥感数据的累加以及遥感变化检测研究的深入,基于遥感影像的土地利用变化检测手段也日新月异。本文主要阐述利用不同的遥感影像处理方法对不同影像之间的土地利用变化进行检测,同时利用影像融合对比法、影像差值法、主成分分析法(PCA法),以及影像分类法等遥感影像处理方法,对同一地区前后不同时相的土地利用变化检测效果进行精度对比,并总结出不同检测方法在不同条件下的检测效果。 相似文献
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从光谱到时谱——遥感时间序列变化检测研究进展 总被引：1，自引：0，他引：1
《武汉大学学报(信息科学版)》2021,(4)
地物的光谱信息是遥感数据的重要特征,对遥感光谱信息的利用经历了从黑白全色影像到多光谱、高光谱再到时间序列的发展历程。近年来,随着卫星遥感技术的发展和历史数据的积累,大量的重复观测数据被获取。长时序的遥感数据包含光谱维、时间维和空间维4个维度的信息,这在一定程度上能够避免同谱异物、同物异谱的现象。目前还没有统一的概念对长时序遥感数据进行描述,在光谱概念的基础上,提出时谱的概念,详细论述了时谱的理论方法和关键技术,首次尝试对时谱的理论体系进行构建。首先回顾了传统的遥感时间序列变化检测方法,分析传统变化检测方法的优点与不足;然后对时谱的理论方法进行阐述,介绍时谱在数据组织与存储、数据重构、特征深度挖掘和数据源4个方面的关键技术;并介绍基于时谱信息的典型农作物分类和变化检测方法,以期能够为时谱变化检测相关研究提供参考;最后对时谱变化检测研究进行了展望。 相似文献
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遥感地表覆盖变化检测是地理国情常态化监测的内容,是地形图快速更新和信息化测绘的要求,也是提高测绘保障能力的具体体现。基于遥感技术的计算机辅助变化检测,不仅能够提高变化检测的效率,而且能为土地利用变化发现提供有效的监测手段。遥感影像变化检测是遥感研究的热点之一,呈现了数据多源化、过程一体化、方法智能化和知识综合化的发展趋势。归纳综述了城市遥感变化检测涉及的数据和方法,分析提出了当前遥感变化检测存在的一些问题,为相关研究和应用提供参考。 相似文献
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遥感影像变化检测一直是国际遥感领域研究的热点和难点,尽管各国学者对变化检测问题进行了大量深入的研究,但是目前尚未出现一种普适性强、适用于所有情况的通用方法。随着遥感对地观测技术的快速发展和应用,变化检测技术体系也在不断地发展和演化。回顾了多时相遥感影像变化检测技术的发展历程,对多时相遥感影像变化检测方法的分类体系进行了归纳总结,从变化检测预处理、变化检测方法、精度评价3个方面详细总结了变化检测研究的最新进展,并指出了变化检测面临的核心困难及可能的应对措施,以期推动遥感影像变化检测研究更加深入的发展。 相似文献
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针对多时相遥感影像变化检测存在数据不确定性、检测精度不高等问题，提出了一种结合变化向量分析（CVA）和直觉模糊C均值聚类算法（IFCM）的多时相遥感影像变化检测方法. 首先通过CVA构建两个时相遥感影像的差异影像；然后采用直觉模糊C均值聚类算法对差异影像进行聚类得出变化区域和未变化区域；最后对变化检测结果进行二值化处理并进行精度评价. 选取两个时相的高分一号遥感影像和Szada数据集影像作为实验数据. 实验结果表明，采用提出的方法可有效解决传统方法存在的数据不确定性问题，变化检测精度达到了95.92%和92.70%，是一种可行的遥感影像变化检测方法. 研究结果可用于森林动态变化监测、土地复垦利用规划变化分析以及灾损评估. 相似文献
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地理实体或现象的变化数据是自然资源管理、灾害监测、生态环境保护和可持续发展等的重要科学分析依据。光学遥感影像变化检测是遥感科学与技术的重要研究领域,40年来,国内外学者针对遥感影像变化检测做了大量研究工作,取得了一系列成果。力图从变化检测关键问题、方法与技术、面临的挑战以及应用领域等多个角度对光学遥感影像变化检测研究进行系统的回顾,分析变化检测技术的研究现状,并且提出未来有待进一步解决的研究问题。 相似文献
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王晓雯戴晨光张振超季虹良 《测绘与空间地理信息》2023,(5):70-73
针对遥感影像变化检测问题,提出了一种孪生高分辨率卷积神经网络模型。该模型首先基于孪生网络模型提取不同时相遥感影像的特征,然后将特征拼接后输入到嵌套U形网络中输出变化检测区域。为了提升变化检测效果,进一步设计了高分辨率卷积神经网络用于提取不同时相遥感影像的特征,以充分利用不同分辨率的特征来提升变化检测效果。在LEVIR-CD变化检测数据集上的大量实验表明,所提出方法能够比对比方法获得更高的变化检测精度。 相似文献
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单一时相遥感数据土地利用与覆盖变化自动检测方法 总被引：14，自引：0，他引：14
针对基期(用于该研究的前一时期数据)T1仅拥有土地利用和覆盖图件(矢量格式)而另一期T2拥有遥感数据的情况,构建了基于知识引导的土地利用和覆盖变化自动检测技术与方法。T1时期土地利用与覆盖与T2期遥感数据在配准叠加情况下,以T1完整的土地利用与覆盖类型图斑为单元构建土地各类别遥感数据知识库,然后以图斑单元或以像素为单位计算遥感影像特征统计量,通过与知识库相关数据的比较与匹配自动检测出变化并识别出相应的土地利用与覆盖类别。文章最后通过试验验证了该方法的有效性。 相似文献
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论文分析了时间序列遥感影像中土地利用/土地覆盖短期变化的特点及其时空异常特征, 认为和环境、物候等因素造成的影像变化相比, 由人为活动引起的土地利用/土地覆盖变化具有典型的时间和空间异常特征, 并提出了基于密度异常的土地利用短期变化检测方法。研究工作选取珠江口地区1—5月作物生长期间的3个时间序列Radarsat雷达影像进行试验, 在影像分割的基础上, 构建了基于对象的特征变化矢量, 并将密度异常检测算法(DBAD)扩展到变化矢量的N维特征空间上, 运用随机搜索策略确定检测参数, 对Radarsat时间序列变化矢量中的“小模式”事件进行了检测。检测结果认为, 密度异常检测算法检测的是变化矢量在特征空间的密度分布, 与变化矢量的强度和方向无关, 因此能在时间序列影像中分离出由典型的、正常的作物生长或农事活动引起的影像光谱或回波变化, 进而识别出由人为活动或突发事件导致的土地利用/土地覆盖变化, 这是通常的图像差值等方法难以做到的。进一步的抽样检测说明, 密度异常检测方法对新增建设用地的检测准确率最高(>88%)；林地地表覆盖相对稳定, 检测误差也很低(8%)；农用地和养殖水面的异常变化检测误差在11%—22%之间；较大的检测误差主要集中在建设用地、农用地和未利用地之间的转换(16%—25%)；此外, 养殖水面的检测误差主要集中在河流沿岸及水面变化较大的养殖区域。影像分割结果特别是一些线状分割图斑以及混合地类图斑对误差也有一定的影响。 相似文献
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区域尺度土地利用/覆盖分类研究是当今国际上开展土地利用/覆盖变化研究的重要领域之一。及时、准确地获取地球表面特性对于掌握人类和自然现象之间的关系和相互作用至关重要。本文根据土地覆盖遥感分类方法特点，从硬分类方法、软分类方法以及最新的软硬分类方法出发，总结了国内外的各研究成果，分析了各种方法的分类策略与特点及其方法适用性。研究结果表明：软硬分类方法能够灵活适用于遥感图像上纯净、混合像元并存的特点，可以有效解决光谱的异质性，在土地覆盖遥感监测中具有广阔的应用潜力。文中提出了基于变端元的软硬分类土地覆盖制图方法框架，并指出了今后的研究重点。 相似文献
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目前土地卫片执法中对影像变化图斑的提取主要依靠作业人员对两时相高分辨率卫星遥感影像的目视解译,以确定土地利用变化发生的空间位置。图斑的正确与否完全依靠解译人员的目视判读经验,容易产生错误。通用的检测流程针对特定遥感影像数据可以得到较好的检测结果,但是面对大面积、特征多样、分辨率较高的城市遥感影像时,应用效果可能不佳。融合流程优化思维,整合现有成熟的遥感影像变化检测相关技术,利用数字城市建设中积累的大量高精度GIS数据,并结合地物形状特征指数和检测人员的作业经验,进行变化检测自动化研究,包括人机交互检测和批量自动检测两个主要流程,并应用于深圳市土地卫片执法中的土地利用变化图斑提取环节,可提高其自动化程度,有效降低时间和人力成本,及时发现并阻止土地违法利用行为。 相似文献
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遥感影像变化检测技术发展综述 总被引：3，自引：0，他引：3
陈鑫镖 《测绘与空间地理信息》2012,35(9):38-41
变化检测是遥感信息科学的一个重要研究方向。本文首先介绍了遥感变化检测的技术流程;其次,重点介绍了各种常用的和近年来新出现的变化检测方法,并对其优缺点进行了简要评述;最后,讨论了变化检测技术的发展现状和存在的问题。 相似文献
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针对目前多时相光谱直接变化检测方法存在训练样本分布限制和样本特征组合单一的缺陷问题,本文将微粒群优化方法引入遥感信息变化检测领域,构建了基于微粒群优化方法的遥感信息变化检测方法,在变化监测的过程中,通过变化规则的自动搜索和建立,实现了遥感影像变化信息的一次性直接提取。在方法验证过程中,选择北京为实验区,成功实现了应用微粒群优化方法对实验区2000年至2006年、2006年至2009年两个时间段的遥感影像进行了土地覆盖类型的变化信息检测,并将应用微粒群优化方法与决策树（C4.5和PART）、最大似然等方法的变化检测结果进行了对比分析。结果表明,微粒群优化方法能够自动搜索变化规则,得到的变化规则比决策树方法更简单,并能够获得更高的检测精度。 相似文献
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ZHANG Jingxiong David Roy Sadashiva Devadiga ZHENG Min 《地球空间信息科学学报》2007,10(1):44-50
With remote sensing information products becoming increasingly varied and arguably improved, scientific applications of such products rely on their quality assessment. In an operational context such as the NASA (National Aeronautics and Space Administration) information production based on the MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) instrument on board Earth Observing System (EOS) Terra and Aqua satellites, efficient ways of detecting product anomaly, i.e., to discriminate between product artifacts and real changes in Earth processes being monitored, are extremely important to assist and inform the user communities about potential unreliability in the products. A technique for anomaly detection, known as MAD (the median of absolute deviate from the median), in MODIS land products via time series analysis is described, which can handle intra- and in-ter-annual variation in the data by using MAD statistics of the original data and their first-order difference. This method is shown to be robust and work across major land products, including NDVI, active fire, snow cover, and surface reflectance, and its applicabil-ity to multi-disciplinary products is anticipated. 相似文献