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111.
为了更好地利用Landsat系列卫星影像进行变化检测,本文对以SLC-off方式获取的Landsat-7影像进行修复处理,使其能够参与变化检测。本文试验对比3种常用异常数据修复模型,认为多影像局部自适应回归分析模型修复方法最适合后续进行的变化检测,并总结了Landsat-7异常数据参与变化检测的流程方法。  相似文献   
112.
地理要素是地理国情监测的重要组成部分,特别是在城市地区,其具有种类多、数据量大、格式多样、变化频繁等特点。提出并设计了一种基于不同时态同源参考数据的地理要素变化检测技术方法。经应用实践证明,该技术方法适用于工程化应用的地理要素变化信息提取,可为常态化地理国情监测提供参考。  相似文献   
113.
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   
114.
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   
115.
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   
116.
李军胜  党建武  王阳萍 《测绘通报》2019,(10):105-108,118
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   
117.
高分辨率遥感影像数据在带来丰富地物信息的同时,也对变化检测提出了新的问题和挑战。本文从高分辨率遥感影像数据的空间结构特征和光谱分布信息入手,针对多光谱数据交叉融合的变化检测方法展开研究。采用基于GSA(Gram-Schmidt Adaptive Pansharpening Algorithm)法对全色和多光谱影像数据处理,生成四幅交叉融合影像;将迭代加权多元变化检测(Iteratively Regularized Multivariate Alteration Detection,IR-MAD)算法应用于高分辨率融合影像,提取变化信息。结果表明,本研究方法能够有效提取变化信息,并降低数据配准不一致所造成的误检测。  相似文献   
118.
针对传统基于像素的变化检测方法的缺点,以及底层特征表现能力不足等问题,提出一种基于对象BOW特征的变化检测方法。首先,将经过预处理操作的两期影像进行波段组合得到组合后影像,再考虑地物光谱特征和几何空间信息对组合后影像进行多尺度分割,获得相对应的对象基元;同时,分别提取两幅影像的底层特征(包括影像各波段的均值和方差以及灰度图像的6种纹理特征)。其次,将对象视作文档,像素的特征向量视作单词,利用BOW模型构建影像对象的中层表达,即对象的BOW特征。最后,通过相似性度量算法比较相应对象的BOW特征,从而识别出影像上的变化区域。本文利用2组WorldView-2影像进行了检验,结果表明本文方法的变化检测结果较为完整,精度优于对比方法。本文方法基本能够满足变化检测的需求,为高分辨率遥感影像上的数据挖掘分析提供了有效的手段。  相似文献   
119.
中低分辨率遥感影像中广泛存在的混合像元极大地限制了变化检测结果的精度。基于混合像元分解技术,能够深入到像元内部,比较不同端元的组成分差异影像,然后获取亚像元级别的变化信息。如何从差异影像中确定合适的变化阈值,从而准确地判断变化是否发生,是一个难点问题。在高斯模型分布假设的情况下,采用最大期望法(expectation maximization,EM)自动提取最佳阈值,完成自适应的变化检测过程。选择了两种典型的阈值选择方法与该方法进行比较,结果证明基于EM的自适应变化检测方法可以更准确地提取变化信息,具有较好的稳健性。  相似文献   
120.
在分析"天地图·黑龙江"应用需求服务的基础上,本文重点阐述了"天地图·黑龙江"数据快速更新的总体技术路线,并详细描述了多源数据获取与分析整理、遥感影像批量快速更新、基于"天地图·黑龙江"母库的数据动态更新、两期影像变化检测的数据快速更新、地名地址数据快速更新等关键技术。本文提出的基于服务驱动的数据动态快速更新思路,进一步加强了"天地图·黑龙江"地理信息保障服务能力建设。  相似文献   
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