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针对遥感影像建筑物变化检测过程中存在构造的差异影像凸显建筑物效果不理想 、提取训练样本质量差及分类精度低等问题,本文从差异影像构造、高质量训练样本提取及分类方法等3方面进行研究,提出一种基于多特征融合及随机多图的遥感影像建筑物变化检测方法.首先,把通过CVA获取不同时相遥感影像光谱特征差异图、纹理特征(灰度共生矩阵法)差异图及通过求差获取不同时相遥感影像形态学建筑物指数特征差异图、最佳尺度分割后的形状特征差异图按照一定比例相加来构造差异影像,从而有效凸显建筑物变化信息;然后采用构造的变分去噪模型对差异影像进行去噪处理,利用频域显著性方法获取去噪差异影像的显著性图,通过模糊c-均值算法对显著性图选取阈值得到的粗变化检测图进行预分类,从而获取高质量建筑物及非建筑物训练样本;最后,把从遥感影像及特征影像上提取建筑物和非建筑物训练样本的邻域特征引入随机多图分类模型中进行标签训练,并利用训练好的随机多图分类器对粗变化检测图进行建筑物变化检测,从而得到高精度的建筑物变化检测结果.为了验证本文方法的有效性,选择同源及多源遥感影像进行试验分析.试验结果表明,本文方法可以检测出更多建筑物变化信息及较少的非建筑物变化信息,同时Com值、Cor值及FM值也明显高于其他比较方法. 相似文献
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针对面对大区域变化检测时采用多源遥感影像进行建筑物违章变化检测面临效率低、准确性差的问题,该文提出了一种基于合成孔径雷达差分干涉测量(DInSAR)异常形变的多源遥感建筑物违章变化检测方法。首先,对建筑物DInSAR形变特性进行分析,利用DInSAR形变异常分析对建筑物违章变化区域进行定位;其次,依据DInSAR形变分析确定的建筑物变化范围,采用光学影像进行局部变化检测,实现DInSAR与光学影像融合的建筑物违章变化检测;最后,利用该方法对某区域的DInSAR影像和光学影像进行建筑物违章检测实验。结果表明,该方法能够快速定位违章建筑物,有效检测建筑物违章图斑。 相似文献
3.
针对在高分辨率遥感影像中,利用形态学建筑指数提取建筑物时,同质性区域内部会出现噪声影响建筑物变化检测精度的问题,该文提出一种基于增强型形态学建筑指数的建筑物变化检测方法。采用增强型形态学建筑指数进行建筑物的提取,较好地去除了同质性区域内部的噪声,提高了建筑物提取精度;利用变化向量分析法获得建筑物变化检测结果,并采用LFI指数对变化检测结果进行后处理,有效地区分出建筑物对象和城市道路等地物,提高了建筑物变化检测精度。最后通过实验证明:该文算法可以有效地进行建筑物的提取和变化检测。 相似文献
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利用遥感影像进行建筑物变化检测能够快速获取城镇扩张、违章建筑管控等结果.针对基于单一特征的高分辨率遥感影像变化检测算法检测结果较为粗糙,变化建筑物边缘效果不佳等问题,本文提出一种多特征信息融合与边缘约束的建筑物变化检测方法.引入改进的形态学建筑物指数,通过建筑物的多特征描述与差异特征集融合实现城镇区域建筑物变化信息自动... 相似文献
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顾及配准误差的遥感影像变化检测 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种基于区域变化率的变化检测方法，该方法在考虑阴影及灰度匹配的基础上，采用区域信息降低由配准误差引起的虚检率。实验表明，本文方法能够在一定程度上消除配准误差的影响。 相似文献
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在遥感影像检测中,一般采用多变化阈值来提高检测精度,但会导致运算量的增加。为解决该问题,提出利用粒子群算法及多阈值指数熵的遥感影像变化检测新方法。首先采用影像差值法构造差异影像;然后提出利用粒子群和多阈值指数熵的遥感影像分割方法,并将其用于对差异影像进行分割获取变化区域;最后对选取的实验数据进行变化检测,并与基于模糊C均值、双阈值指数熵、三阈值指数熵的非监督变化检测方法进行比较。实验结果显示,提出的变化检测方法其精度为94.77%,本案方法是一种有效地、可靠的遥感影像变化检测方法。 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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基于光谱和空域信息的城区变化检测方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
目前的变化检测研究主要集中在利用中、小比例尺遥感图像进行自然环境等方面的变化检测,如草场的季节性变化、灾害检测、植被分布变化、土地使用规划等。然而随着城市的快速发展,为了满足城区管理规划中对道路、房屋等变化细节进行分析的需求,并由于高分辨率卫星诸如Ikonos,Quickbird等的出现,我们有必要并且有可能开发出一套实用、有效的、可靠的城区自动变化检测系统。针对城市区域的复杂性及其高分辨率卫星影像的配准误差问题,本文提出一种通过模糊逻辑结合光谱特征和空域特征的城区变化检测方法,以期望减小图像整体及局部配准误差对变化检测精度的影响。 相似文献
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针对高分辨率遥感影像建筑物变化检测精度不高的问题,本文提出了一种改进城市建筑物变化检测方法。首先通过提取像元顶点构造像元图集,并以长宽比与矩形度作为变化检测测度,对后一期影像进行影像分割,识别建筑物轮廓对象。将建筑物轮廓进行几何关系筛选,完成建筑物变化信息提取。实验表明,该方法具有较高的变化检测精度,可明显削弱光照条件和成像角度对建筑物变化检测精度的影响,是一种普适性较强的城市建筑物变化检测方法。 相似文献
10.
《国土资源遥感》2016,(4)
针对高分辨率光学遥感图像,提出了一种知识驱动下的机场区域飞机目标变化检测的思路和实现方法。首先,根据机场的地理位置知识信息,建立该机场的空间掩模图像,在此基础上获取待检测飞机目标的候选区域;然后,结合目标区域的控制点知识信息,对输入图像进行空间位置配准;再利用飞机目标的变化会导致区域纹理发生显著变化这一知识信息,提取目标区域的纹理特征进行变化检测,并对区域进行弱纹理剔除和边缘抑制处理;最后,利用数学形态学运算方法剔除部分孤立点,得到最终的检测结果。实验表明,该方法可以显著减小由配准误差、边缘响应等因素造成的虚警,飞机目标变化检测的正确率达到92.47%。 相似文献