高分辨率遥感影像的随机森林变化检测方法   总被引：3，自引：0，他引：3  

冯文卿  眭海刚  涂继辉  孙开敏  黄伟明 《测绘学报》2017,46(11):1880-1890

基于面向对象分析(OBIA)的遥感影像变化检测研究已取得显著的进展,代表了遥感影像变化检测的发展范式,未来是发展更加智能的解译分析方法。随机森林作为一种新的机器学习算法,其预测效果和性能稳定性要优于许多单预测器和集成预测方法。本文充分利用OBIA及随机森林机器学习算法的优势,提出了利用随机森林进行面向对象的遥感影像变化检测。首先基于熵率对影像进行超像素分割,通过最优超像素个数评价指数来获取最佳的影像分割结果,并提取每个超像素在前、后时相影像上的光谱特征和Gabor特征作为随机森林的特征输入数据,用于模型的训练。在初始像素级检测结果之上,自动进行分类样本选择并构建分类器模型,用训练好的模型来提取最终的变化区域。利用Quickbird、IKONOS、SPOT-5等3组多光谱影像进行试验,结果表明,本文方法在变化检测精度上要优于对比方法。  相似文献   

构建时空融合模型进行水稻遥感识别   总被引：1，自引：0，他引：1  

孙佩军  张锦水  潘耀忠  谢登峰  袁周米琪 《遥感学报》2016,20(2):328-343

传统变化检测手段进行水稻遥感识别受"云污染"和影像间配准误差导致的变化检测误差累积及"椒盐"现象的影响,水稻遥感识别精度低。本文提出时空融合模型(Temporal-Spatial-Fusion Model,TSFM)进行水稻遥感识别,旨在综合像元在时间、空间维度上的信息定义像元的水稻时空归属度,根据时空归属度划分阈值提取水稻。实验结果表明:在不同窗口尺度下,TSFM在整体和"云污染"区域对水稻提取均达到了较高精度。当窗口尺度为3×3时,水稻提取的用户精度、制图精度和总体精度分别达到93.4%、83.5%和87.9%。在不同窗口尺度下水稻提取的用户精度、制图精度、总体精度均高于分类后比较PCC(Post-Classification Comparison)和多数投票法(Majority Voting,MV);在"云污染"区域,水稻识别总体精度均在92.0%以上,水稻制图精度比PCC、MV分别至少提高了14.0%、7.6%。有效地解决了传统变化检测作物遥感识别存在的误差累积问题,在一定程度上避免了"云污染"和"椒盐"现象对识别结果的影响。另外,初步探讨了TSFM水稻提取精度与景观特征关系,发现在景观规整区域适宜采用较小的窗口,在破碎区域适宜采用较大的窗口。该方法的成功实施,为大范围开展秋粮作物遥感识别,消除"云"影响进行了前期实验探讨。  相似文献   

一种基于背景先验的飞机目标检测方法   总被引：1，自引：0，他引：1  

陈丽勇  闫梦龙  孙显  王宏琦 《测绘科学》2016,41(3):69-74,33

针对现有高分辨率遥感影像目标检测算法的不足,该文提出了一种基于背景先验的飞机目标检测方法:针对固定设施基本不变的特点,将无飞机的固定设施历史影像与同一地区的待检图进行变化检测,再结合飞机的形状、尺寸信息从变化检测结果中提取飞机目标;为了减小高分辨率遥感图像中噪声的影响,采用对象为基本分析单元;通过Mean Shift分割获取对象,采用TSVM分类方法进行变化检测;为了在滤除噪声时不丢失飞机边缘,采取了双边滤波的滤波方法。实验结果证明该方法具备较高的准确率,适用于固定设施中的目标检测。  相似文献   

利用最小交叉熵的多时相影像变化检测     

黄克凤  於雪琴  黄亮 《测绘科学》2016,41(1):99-102

针对目前多时相遥感影像变化检测中缺少有效的确定变化阈值方法的问题,文章提出一种基于最小交叉熵的方法:采用中值滤波方法分别消除两个时相遥感影像中的噪声;将比值法和差值法融合构造两个时相遥感影像的差异影像;通过最小交叉熵确定差异影像的最佳变化阈值,并对差异影像进行分割得到变化区域;最后对变化检测精度进行评估。实验结果表明,提出的方法具有较高的检测精度,是一种有效的多时相遥感影像变化检测方法。  相似文献   

光学遥感影像变化检测研究的回顾与展望          下载免费PDF全文

史文中  张鹏林 《武汉大学学报(信息科学版)》2018,43(12):1832-1837

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   

基于TM影像的林地变化检测方法对比分析 ——以伊春市为例     

庞博  杜英坤  张晓 《北京测绘》2018,32(5):604-609

以伊春市为试验区,利用两期TM遥感影像数据对该地区的林地面积的变化进行了检测。实验使用了归一化植被指数差值法、主成分分析差异法和基于C5.0决策树的分类后比较法,并对三种结果做了对比。结果表明:1)1999年至2010年,林地总面积是增加的,阔叶林显著减少,混交林显著增加并发展成为主要林地类型。2)三种方法的精度分别为79.33%、82.54%、87.24%,说明分类后比较法能够更有效地对森林覆盖的变化进行检测,并且能够定性定量的对变化区域进行分析。  相似文献   

多特征模糊融合的SAR影像变化检测     

赵静  黄国满  赵争 《测绘科学》2018,(7):115-120

针对利用SAR影像单特征变化检测精度低的问题,该文提出了一种基于模糊理论的多特征融合的变化检测方法。首先计算前后时相SAR影像的灰度、梯度和纹理特征的结构相似度,然后用Sigmoid型隶属函数描述相似度阈值附近的不确定性,计算像素分别属于变化类和非变化类的隶属度,最后根据最大隶属度原则将模糊量输出为确定量,得到融合后的变化检测图。通过两组真实SAR数据实验表明:该方法明显优于传统的方法,也提高了基于单一特征变化检测结果的精度。  相似文献   

样本迁移支持下的遥感影像自动分类方法     

林聪  李二珠  杜培军 《测绘通报》2018,(4):57-62

迁移学习是运用已有知识对相关的不同领域的问题进行求解的一种机器学习方法,本文结合这一方法,提出了一种基于先验知识的样本自动选取方法,并构建了一套土地覆盖自动分类的算法框架。该方法主要面向Landsat数据,通过图像变化检测技术与光谱形状编码的方法,从源领域中迁移适用的地物类别知识并标记在目标影像中,使用SVM完成基于样本迁移的自动分类流程。结果表明,该方法可以获得可靠的自动分类结果,一定程度上满足遥感信息的大范围提取与长时间序列处理分析的发展需求。  相似文献   

基于主成分分析法的城市建筑物变化检测     

高扬  李艳  黄小赛  吴剑亮  马佩坤 《地理空间信息》2018,(4)

提出一个集合主成分分析法(PCA)和变换向量法(CVA)的新方法,用来探测城市环境下建筑物屋顶的几何特征和颜色变化。在主成分分析法中,原始的RGB三通道被转换成3个成分,前2个成分被用来进行下一步的变换向量法。实验证明,该方法能有效地检测出微弱的屋顶颜色变化,同时能避免阴面屋顶的漏检误检。  相似文献   

无人机遥感提取输电线路走廊信息     

司海青  林松  马胜  李志斌  李会娟 《地理空间信息》2018,(3)

为了快速提取因输变电线路工程施工造成的走廊内原有地理环境的变化,以锡盟—山东1000kV特高压交流输变电工程为例,借助遥感变化检测技术,对获取的输电线路走廊设计阶段航空影像和施工阶段无人机影像进行变化检测分析;并结合植被覆盖范围和房屋拆迁图快速提取了施工通道内植被变化、房屋拆迁等信息,可为施工现场规范化管理工作提供参考。  相似文献