基于像斑异质度的矢量图与遥感影像变化检测

为实现矢量图与遥感影像的自动变化检测,提出一种基于像斑异质度的矢量图与遥感影像变化检测方法。以旧时期矢量图为约束,对新时期遥感影像采用标记分水岭算法进行影像分割获取像斑;提取兼顾光谱特征与纹理特征的像斑直方图作为像斑的特征,利用直方图相交距离构建像斑特征距离;利用新时期像斑与旧时期同类别像斑特征距离的平均值计算像斑的异质度,采用最大熵法自动获取各地物类别的异质度阈值;通过比较像斑异质度与矢量图所在时期对应类别的异质度阈值,实现像斑的变化/未变化判别。对QuickBird遥感影像的实验验证了所提方法的有效性,变化检测正确率达到了95%。     

融合光谱及纹理异质度的遥感影像变化检测

为解决矢量数据与遥感影像的变化检测难题,提出了一种融合光谱异质度与纹理异质度的变化检测方法。以矢量数据为约束,对遥感影像进行分割获取像斑;提取像斑的光谱直方图与局部二值模式(LBP)纹理直方图;采用G统计量度量直方图的距离,利用像斑与其他同类像斑特征距离的平均值分别构建像斑的光谱异质度与纹理异质度,加权组合光谱异质度与纹理异质度构建像斑异质度;利用大津法获取各地物类别的异质度阈值,比较像斑的异质度与对应类别的异质度阈值,对像斑进行变化/未变化判别。在IKONOS遥感影像上的试验验证了本文方法的有效性。     

基于卡方分布的矢量图和遥感影像变化检测方法

为实现土地利用矢量图的快速更新,提出一种基于卡方分布的土地利用矢量图和遥感影像的变化检测方法。该方法通过栅矢套合获取像斑,利用像斑的特征向量构建χ2统计量,采用迭代的方法获取各地物类别在遥感影像上的均值向量和协方差矩阵,在一定的显著性水平下获取变化检测结果,在Quick Bird影像上的实验结果验证了该方法的有效性。     

融合多特征的遥感影像变化检测方法

本文提出了一种面向对象的多特征融合的变化检测方法。首先通过影像分割获取像斑,然后统计各像斑的光谱直方图和LBP(local binary patterns)纹理直方图,利用G统计量计算不同时期像斑之间的光谱距离和纹理距离,采用自适应的方法将光谱距离和纹理距离加权构建像斑的异质性,最后结合EM(expectation maximization)算法和贝叶斯最小错误率理论获取像斑的变化类别。在QuickBird影像上的实验表明该方法能够充分融合光谱特征和纹理特征,从而提高变化检测的精度。     

高分辨率彩色遥感影像变化检测方法研究

目前已有的对象级变化检测方法中的像斑对象特征提取算法大多只提取单波段的特征,无法对彩色影像有直观整体的描述,针对这一问题,本文提出了一种高分辨率彩色遥感影像变化检测方法。首先对分割后得到的像斑统计颜色直方图,计算其推土机距离作为光谱特征差异量,另外通过像斑的彩色图像灰度共生矩阵计算熵统计量,对应像斑间熵差值作为纹理特征差异量;最后结合在彩色空间计算的两种差异量构造差异影像,通过支持向量机（SVM）将差异影像中的像斑分为变化与不变化两类别。选择江苏省苏州地区资源三号影像进行了试验,结果表明该方法可以很好地实现高分辨率彩色遥感影像的变化检测。     

一种基于矢量数据的遥感影像变化检测方法

为克服多时相遥感影像变化检测因成像季节、拍摄角度等因素产生的误差,针对影像变化通常少于未变化的情况,提出了一种利用旧时相矢量图与新时相影像进行变化检测的方法。利用旧时相带有类别信息的矢量约束,对新时相遥感影像进行细分割获得图斑,对图斑提取光谱、纹理等特征,通过主成分变换构建特征集,在类别的约束下,应用孤立森林计算图斑的变化指数,避免了传统变化指数计算方法因引入易受变化图斑干扰的值而产生的误差,同时,依据贝叶斯方法自动获取各地物类别的变化阈值,进而获得变化图斑。选取高分1号等数据分别进行两组实验,通过对比马氏距离与孤立森林方法,验证了采用矢量图与孤立森林方法进行变化检测的有效性,实验结果的正确率分别为0.923 5及0.931 8。     

融合时间特征的遥感影像分类

为了克服基于光谱纹理特征的影像分类法的不足,提出一种融合时间特征的遥感影像分类方法。以历史时期土地利用矢量图为辅助数据,对新时期遥感影像进行带约束的影像分割以获取像斑;采用迭代统计的方法计算新时期遥感影像的地物类别转移概率;利用地物类别转移概率表达时间特征,将其融入到像斑的后验概率中,构建顾及时间特征的像斑联合概率;依据后验概率最大原则获取影像分类结果。采用Quick Bird遥感影像进行的实验结果表明:与基于光谱纹理特征的分类方法相比,所提出的方法能够显著提高影像分类的精度,总体分类精度与kappa系数分别提高了9.8%和17.9%,验证了所提方法的可行性和可靠性。     

像斑的遥感影像土地利用变化检测方法

提出一种有GIS数据辅助的以像斑为对象基于不同时相非同源的遥感影像变化检测方法,这种方法属于特征级的变化检测,以影像像斑为对象,突破了以往变化检测对数据的要求与限制,改变了传统检测方法对于遥感影像数据的要求同源的模式.通过土地利用图和遥感影像的精确配准套合获取影像像斑,再利用聚类算法按类别进行样本的更新,利用更新后的样...     

一种综合光谱、纹理、结构特征的高分辨率遥感影像变化检测方法

为充分利用像斑的多特征以提高变化检测精度,提出了一种综合光谱、纹理、结构特征的高分辨率遥感影像变化检测方法。通过影像分割获取像斑,利用灰度直方图、局部二值模式/对比度(LBP/C)直方图、方向梯度直方图(HOG)分别表达像斑的光谱、纹理、结构特征;采用直方图相交距离度量像斑的特征距离,采用大津法获取变化阈值,分别获得光谱、纹理、结构特征下的变化检测结果;综合3种变化检测结果,将像斑划分为变化、不确定、未变化3类;以变化与未变化两类像斑作为训练样本像斑,利用支持向量机(SVM)算法对不确定类像斑进行变化/未变化划分。在QuickBird遥感影像上的试验结果验证了本文方法的有效性。     

基于多特征融合的遥感影像变化检测算法

针对传统的变化检测算法主要依赖像斑的光谱信息,未能有效地利用影像多特征检测优势的问题,基于面向对象的分析思想,提出一种多特征融合的遥感影像变化检测算法。首先,以多尺度分割的影像对象为基础,统计各对象的颜色直方图和边缘直线梯度直方图;然后,利用推土机距离计算不同时期对象之间的颜色距离和边缘直线特征距离,采用自适应加权方法将颜色距离和边缘直线特征距离组合构建对象的异质性;最后,采用直方图曲率分析获得像斑的变化检测结果。实验结果表明,该方法能够充分融合颜色和边缘直线特征,提高变化检测的精度。     

多主体框架下基于FCM的彩色遥感图像分割

为解决大尺度高分辨率遥感图像的数据量大及局部非均匀问题,提出一种在多主体系统（MAS）框架下基于模糊C均值（FCM）的彩色遥感图像分割方法。首先利用规则划分技术将图像域划分为若干个子块,每个分割主体控制一个子块;然后在MAS框架下,分割主体通过FCM算法实现对应子块的初始分割,将初始结果与全局模型协作,确定其区域正确类别数和标号统一;最后通过协调主体协调各分割主体及其邻域分割主体的聚类中心,从而消除遥感图像的局部非均匀性,以实现彩色遥感图像分割。利用提出算法和FCM算法分别对真实彩色遥感图像和合成图像进行了分割试验,并对其分割结果进行定性、定量评价,其结果说明了提出方法的可行性和有效性。     

顾及纹理特征贡献度的变化影像对象提取算法

遥感影像变化检测是全球变化研究的重要内容。基于两期遥感影像的变化检测方法存在数据条件要求苛刻、难以充分利用快速发展的多源遥感影像数据等问题。目前许多变化检测的参考数据中包含了一期分类矢量数据,矢量数据中往往包含了位置、形状、大小和类别属性等先验信息,充分利用这些先验信息将可提高变化检测精度。提取变化影像对象是结合矢量数据和遥感影像进行变化检测的核心步骤。本文提出了一种顾及纹理特征贡献度的变化影像对象提取方法。该方法利用矢量数据分割遥感影像,获取影像对象,计算影像对象纹理特征值。根据信息增益原理计算纹理特征参数的特征贡献度,选择特征参数。由贡献度指数大小确定纹理特征参数权重,计算影像对象与先验要素类别的相似度系数,提取变化影像对象。试验结果表明,基于纹理特征贡献度的特征参数选择,能有效地提高变化影像对象提取结果的精度。     

利用视觉词袋模型和颜色直方图进行遥感影像检索

基于内容的遥感影像检索已经成为遥感领域的研究热点,因此,本文提出了一种综合视觉词袋模型和颜色直方图的遥感影像检索方法,利用尺度不变特征算子提取影像的局部不变特征,通过视觉词袋模型组合局部特征,生成每幅影像的金字塔直方图,接着结合每幅影像的颜色直方图生成更有区分性的特征向量,利用新的特征向量集训练支持向量机分类器,通过分类器输出与查询属于一类的影像,完成遥感影像检索。试验结果表明,本文方法不仅提高了影像检索的查准率和查全率,并且验证了该方法能有效克服影像光照、噪声、方向等变化,鲁棒性较好。     

遥感影像变化检测样本自动抽样

在遥感影像结合矢量数据先验信息的变化检测中,需要从分割后的影像对象中抽取一定数量、具有相同类别属性的样本,其中不可避免地抽到类别属性不一致的样本,如何剔除这些样本是抽样过程中必须解决的重点问题,在目前已有的方法中,一般是通过人工目视判别完成的。样本的自动提取是实现自动变化检测的关键环节,本文提出一种变化检测样本自动抽样方法,主要包括样本的空间布设和异常样本自动检测两个环节。该方法首先利用矢量数据提取抽样图层,用抽样图层分割遥感影像,获取影像对象。其次是根据抽样区域范围、影像对象分布特征和地形特征布设变化检测样本。然后根据样本的先验类别属性构建特征空间向量,计算样本在特征空间的局部可达密度,由局部可达密度计算样本的异常度指数,并根据特征空间密度异常指数剔除异常样本,完成变化检测样本自动提取。最后以耕地、林地和居民地为例进行了抽样试验。结果表明,邻域参数k按样本布设总数的1/5—1/3取值、异常度阈值设定为80%时,可以实现异常样本0漏检率,能够准确、高效实现变化检测样本的自动提取。     

高分辨率遥感影像土地利用变化检测方法研究

提出一种利用高分辨率遥感影像进行土地利用变化检测的方法。以土地利用图为辅助数据,通过土地利用图和遥感影像的配准套合,获取影像像斑;同时,对遥感影像进行基于像素的监督分类,获取概略的类别图;再根据像斑内像素的类别编码完成子像斑的划分。以子像斑为影像分析的基本单位提取特征,以相关系数为相似性测度衡量不同时期子像斑的特征相似性,用ROC曲线(接受者操作特性曲线)代替经验选取的方法自动获取变化阈值,确定像斑是否发生变化。以武汉市区局部QuickBird 2002年和2005年多光谱影像、相同地区2002年1∶10 000土地利用图为实验数据进行了算法的实验,结果显示绝大部分的变化区域都可以被提取出来,实验方法可行。     

基于特征点的高分辨率遥感影像城镇道路提取

根据高分辨率遥感影像中城镇道路的特点,提出了一种基于特征点的道路信息提取方法。首先,对影像进行增强处理并选取感兴趣的子区域,利用改进的分水岭分割理论和阈值选择算法,结合八邻域检测方法得到道路的特征点;然后,利用回归分析方法在一定的坐标系统下得到每条道路的回归方程,根据端点坐标信息得到道路信息图;最后,利用数学形态学算法获取道路骨架图。结果表明,本方法能够精确有效地提取高分辨率遥感影像的城镇道路信息。     

变化检测技术及其在高分辨率卫星遥感影像中的应用

对高分辨率遥感卫星影像利用变化检测技术更新现有的影像数据库或地图数据库是一项对测绘具有重要意义的工作。对现有的变化检测技术进行了分类总结,然后提出了对高分辨率遥感卫星影像进行变化检测的实施流程,最后结合数学形态学算法对SPOT5影像(2.5 m分辨率)进行了相关实验。     

多源遥感影像湿地检测概率潜在语义分析

提出了一种基于概率潜在语义分析的多源遥感影像湿地检测方法。首先提取高分辨率影像的光谱、纹理和湿地场景的地物组成成分,并结合由多光谱遥感数据提取的湿地地表温度、土壤含水量,组成湿地场景的特征空间;然后利用概率潜在语义分析将湿地场景表示成多个潜在语义的组合,并用潜在语义的权值向量来描述湿地场景的特征空间;最后利用SVM分类器实现湿地场景的检测。试验表明,概率潜在语义分析能够将湿地的高维特征空间映射到低维的潜在语义空间中,地物组成成分和定量环境特征的加入能更加有效地表征湿地特征空间,提高湿地检测精度。     

基于相似度验证的自动变化探测研究

变化检测技术越来越多地应用于城市遥感分析和应用领域,但目前城市变化检测的研究主要基于中低空间分辨率的遥感数据,使用的方法也主要是像元直接比较法或者是分类后比较法。提出一种基于变化向量分析和相似度验证相结合的变化检测方法,应用高空间分辨率影像来快速实现城市建筑物、街道等目标的自动变化检测。并详细阐述了变化目标的提取以及验证的方法和过程,其结果真实地反映了地面目标的实际变化程度和类型。     

基于超像素分割与CRF的高分辨率遥感影像变化检测

针对目前高分辨率遥感影像变化检测算法对于光谱变化过敏感问题,本文提出了一种基于超像素分割与条件随机场（CRF）的遥感影像变化检测算法。首先采用空间约束的t混合模型驱动的分割模型,获得同质性超像素块,实现良好的边界附着性和亮度均匀性。然后计算分割得到的双时相影像块之间的特征差异性,获取变化幅度图像。最后利用模糊聚类算法（FCM）对变化幅度图像进行聚类,得到隶属度图像作为CRF一阶势,并利用光谱-空间相似度约束的函数构建CRF二阶势。试验结果表明,与现有方法相比,该方法检测精度可提高5%,错检率和漏检率可降低3%,能较好地应对输入图像的光谱变化,并保持变化检测结果的边缘细节。