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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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GF-1号卫星是中国自主研发的第一颗高分辨率遥感卫星。为分析该卫星影像数据在土地利用变化检测中的应用,本文以武汉主城区为研究对象,选取该地区2014年5月、2015年4月GF-1号卫星遥感影像,采用分类后比较与多时相波段组合直接分类两种方法分别进行试验,将二者实验结果比较分析。结果表明,多时相波段组合直接分类是一种更为有效的变化检测方法。相比分类后比较该方法不仅检测精度提高了将近17%,土地利用变化检测效果也明显改善。另外,对武汉主城区主要土地利用变化类型进行面积统计分析,对武汉主城区建设具有一定的指导意义。 相似文献
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遥感时间序列影像变化检测研究进展 总被引:2,自引:0,他引:2
同一区域、不同时期大量历史数据的积累,以及同一区域能够方便地获取高时间分辨率遥感数据,使遥感时间序列影像变化检测成为近年来遥感技术与应用的研究热点。本文系统总结和评述了当前遥感时间序列影像变化检测的相关研究进展和应用状况,在阐明遥感时间序列分析的意义,以及时间序列影像在变化检测中的优势的基础上,从非遥感领域时间序列变化检测方法出发,针对遥感时间序列影像变化检测的需求,明确和归纳了遥感时间序列变化检测的问题与类型,并对当前最新研究进行了综述,总结了各种方法的优点与不足,重点介绍了基于经验模态分解的遥感时间序列影像异常信息检测方法和基于隐马尔可夫模型的土地利用/覆盖变化检测方法,以期能够为相关研究提供参考。最后总结了该研究领域的发展趋势和存在问题,并对今后的研究工作和未来发展方向进行了展望。 相似文献
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利用遥感和深度学习技术实现露天矿区土地利用变化信息的自动提取对于矿区开采监测、生态环境保护具有重要意义。针对复杂异质矿区场景下土地利用类型的变化,构建新型深度学习模型FM-UNet++,利用高分二号(GF-2)卫星影像实现露天矿区的自动变化检测。首先,通过资料调查和目视解译制作露天矿区变化检测数据集,通过数据增强对其进行扩充;其次,通过在UNet++模型中引入特征增强坐标注意力机制FECA(Feature-enhanced Coordinate Attention)和Mish激活函数构建面向露天矿区变化检测的FM-UNet++模型;最后,训练FM-UNet++及7种对比模型进行露天矿区变化检测实验,并比较不同深度学习模型的检测结果。结果表明:特征增强坐标注意力机制FECA和Mish激活函数均提升了UNet++模型的露天矿区变化检测性能。FM-UNet++模型对露天矿区变化检测的精确率(Precision)、召回率(Recall)、F1-Score和交并比(IoU)值分别达到95.6%、89.2%、92.3%和85.7%,相较于FCN、PSPNet、Deeplabv3+、LANet、UN... 相似文献
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117.
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针对传统基于Bayes影像变化监测方法中分类的硬划分及对辐射畸变敏感的问题,首先,采用集合相似性测度动态更新变化和未变化两类像元模糊子集,解决变化检测分类过程中硬划分的问题;然后,采用像元相似性测度来判断变化类像元集合和未变化类像元集合中的每个像元是否真正发生了变化,剔除伪变化像元,克服对影像线性辐射畸变敏感的问题,并检测出漏检像元,最终实现影像变化区域的提取。实验结果表明,基于相似性测度的影像变化检测方法可实现变化区域自动化提取,具有较好的应用价值。 相似文献
119.
基于TM图像的农业区域植被覆盖变化检测 总被引:1,自引:0,他引:1
以交叉相关光谱匹配(cross correlogram spectral matching,CCSM)为基础构建土地覆盖变化强度指标,利用华北农业植被覆盖区2期不同时相的TM图像计算该地区土地覆盖变化强度图像.认为变化强度图像任意二阶邻域中像素的变化强度服从隐马尔可夫模型,用马尔可夫随机场-最大后验估计(maxium a psteriori estimationof markov random field,MRF - MAP)的方法从变化强度图像中提取植被变化区域.实验证明:该方法能够有效识别各种外源噪声造成的农业植被覆盖区域同物异谱的现象,可准确提取植被变化区域;但对于水体区域存在误判现象. 相似文献
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统计假设检验方法在全极化SAR变化检测中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
本文以全极化SAR数据为研究对象。由于全极化数据相干矩阵T3或协方差矩阵C3服从复wishart分布,所以首先在此分布的基础上利用统计假设检验方法构建似然比参数,用以表征地表地物的变化程度,然后利用基于广义高斯分布模型的EM迭代算法(GGM-EM)对变化信息进行初提取,最后充分考虑上下文信息,利用概率松弛迭代算法对初检测信息进行优化。该方法不仅全自动提取变化信息,而且经过非相干平均、初始分类、分类结果优化3次降斑去噪处理,因此检测精度较高。通过与传统对数比值法的比较,证明该方法的有效性。 相似文献