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建筑物变化的多特征融和及随机多图综合检测法
引用本文:王昶,张永生,纪松,张磊.建筑物变化的多特征融和及随机多图综合检测法[J].测绘学报,2021,50(2):235-247.
作者姓名:王昶  张永生  纪松  张磊
作者单位:信息工程大学地理空间信息学院,河南 郑州 450001;辽宁科技大学土木工程学院,辽宁鞍山114051;信息工程大学地理空间信息学院,河南 郑州 450001
基金项目:地理信息工程国家重点实验室基金;国家自然科学基金
摘    要: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.

关 键 词:影像特征  差异影像  频域显著性方法  建筑物变化检测  随机多图

Multi-feature fusion and random multi-graph synthetic building change method
WANG Chang,ZHANG Yongsheng,JI Song,ZHANG Lei.Multi-feature fusion and random multi-graph synthetic building change method[J].Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2021,50(2):235-247.
Authors:WANG Chang  ZHANG Yongsheng  JI Song  ZHANG Lei
Abstract:
Keywords:
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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