单类分类框架下的高分辨率遥感影像建筑物变化检测算法

针对现有机器学习方法在高分辨率遥感影像建筑物识别等领域需要正负训练样本同时参与,提出了一种基于一类样本、无需负样本参与的单分类建筑物变化检测算法。首先,提取影像的形态学建筑物指数特征;然后与光谱特征进行多特征融合,并基于该单类分类方法,从面向对象的角度出发,得到对象级建筑物变化检测结果;最后利用构建的一种新的形状特征进行精化,得到最终的建筑物变化检测结果。通过对多源高分辨率遥感影像开展实验,验证了该算法具有一定的鲁棒性,且相比于现有建筑物变化检测算法具有更优的检测精度。     

结合像元级和目标级的高分辨率遥感影像建筑物变化检测

快速、精准的建筑物变化检测对城市规划建设等业务管理具有重要意义。随着卫星遥感技术的快速发展,基于高分辨率遥感影像的建筑物变化检测得到了广泛关注。针对像元级建筑物变化检测方法往往精度不足而目标级建筑物变化检测方法过程烦琐等问题,本文提出结合像元级和目标级的高分辨率遥感影像建筑物变化检测方法。首先综合高分辨率遥感影像的多维特征,利用随机森林分类器进行影像集分类,以获取像元级建筑物变化检测结果;然后对后时相遥感影像进行图像分割,获得影像对象;最后融合像元级建筑物变化检测结果和影像对象,识别变化的建筑物目标。利用双时相QuickBird高分辨率遥感影像进行建筑物变化检测试验,结果表明：本文提出的方法能够削弱光照、观测角度等环境差异对建筑物变化检测的影响,显著改善建筑物变化的检测精度。     

基于多特征融合与边缘约束的建筑物变化检测

利用遥感影像进行建筑物变化检测能够快速获取城镇扩张、违章建筑管控等结果.针对基于单一特征的高分辨率遥感影像变化检测算法检测结果较为粗糙,变化建筑物边缘效果不佳等问题,本文提出一种多特征信息融合与边缘约束的建筑物变化检测方法.引入改进的形态学建筑物指数,通过建筑物的多特征描述与差异特征集融合实现城镇区域建筑物变化信息自动...     

建筑物变化的多特征融和及随机多图综合检测法

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.     

多特征融合的高分辨率影像建筑物变化检测

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。     

一种基于影像分割的城市建筑物变化检测方法

针对高分辨率遥感影像建筑物变化检测精度不高的问题,本文提出了一种改进城市建筑物变化检测方法。首先通过提取像元顶点构造像元图集,并以长宽比与矩形度作为变化检测测度,对后一期影像进行影像分割,识别建筑物轮廓对象。将建筑物轮廓进行几何关系筛选,完成建筑物变化信息提取。实验表明,该方法具有较高的变化检测精度,可明显削弱光照条件和成像角度对建筑物变化检测精度的影响,是一种普适性较强的城市建筑物变化检测方法。     

基于时空自相关的建筑物变化检测

针对传统基于像素级的变化检测方法在变化分析中难以利用像元间的时空关系、变化检测结果精度低的问题,提出了一种基于时空自相关的建筑物变化检测方法。首先,利用形态学建筑指数(Morphological Building Index,MBI)进行建筑物提取,并通过长宽比、面积等剔除道路信息优化建筑物提取;其次,采用时空自相关模型分别构建两期MBI特征影像的时空自相关性指标值作为对应像元的相似性测度;最后,利用最大类间方差(otsu)法确定最优阈值,得到变化检测结果。实验表明,该方法所得变化检测结果更完整,漏检率和误检率均低于对比算法,该方法基本满足变化检测需求,为高分影像建筑物变化检测提供一种新的技术手段。     

一种排除D-S证据冲突的遥感影像变化检测方法

目前的遥感影像的变化检测倾向于多特征融合方法,然而以多特征进行D-S(Dempster-Shafer)证据合成时可能存在证据冲突,直接影响特征组合的合理性。基于证据冲突改进算法,本文提出了一种排除多特征证据冲突的遥感影像变化检测方法,该法通过对影像的边缘、纹理、梯度、形态建筑物指数特征进行信息提取,并在搜索窗和匹配窗中计算先后两时相影像结构相似度,利用改进D-S方法对其进行证据融合,排除不可信证据,提取影像变化信息。实验发现,本文提出的方法可有效排除冲突证据,提高特征组合合理性,具有较高的变化检测精度,不失为一种遥感影像变化检测新方法。     

一种面向地理对象的遥感影像变化检测方法

根据高空间分辨率影像上变化区域呈聚集状分布的特点,提出了一种面向地理对象的遥感影像变化检测算法。在利用Mean-Shift分割算法的基础上,获得不同时相地理对象的灰度特征信息,结合变化矢量分析,采用最大数学期望算法自动提取变化区域。以QuickBird、SPOT、TM三组不同空间分辨率的影像进行算法验证并比较了该方法与单像素变化检测算法的差异。结果表明,三组影像中面向对象的变化检测算法的检测精度分别为91.1%,87.3%和84.3%,单像素的变化检测算法检测精度分别为86.41%,82.48%和81.02%。试验结果显示面向对象的算法检测精度高于基于单像素的变化检测算法,且对高空间分辨率的影像检测效果要优于对中低空间分辨率的影像的检测效果。该算法减少了变化阈值确定中的人工干预,克服了以像素为单位的变化检测算法中由于缺少空间邻域信息而产生孤立、离散、不连通变化结果的问题,能够满足在不同土地覆盖类型下的变化检测要求,在国土资源监测中具有一定的使用价值。     

高分辨率遥感影像的随机森林变化检测方法

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。     

增强型形态学建筑指数的建筑物变化检测

针对在高分辨率遥感影像中,利用形态学建筑指数提取建筑物时,同质性区域内部会出现噪声影响建筑物变化检测精度的问题,该文提出一种基于增强型形态学建筑指数的建筑物变化检测方法。采用增强型形态学建筑指数进行建筑物的提取,较好地去除了同质性区域内部的噪声,提高了建筑物提取精度;利用变化向量分析法获得建筑物变化检测结果,并采用LFI指数对变化检测结果进行后处理,有效地区分出建筑物对象和城市道路等地物,提高了建筑物变化检测精度。最后通过实验证明:该文算法可以有效地进行建筑物的提取和变化检测。     

多尺度SLIC-GMRF与FCNSVM联合的高分影像建筑物提取

遥感影像建筑物提取具有重要的应用价值。然而,高分辨率遥感影像中细节信息繁多、特征复杂,增加了建筑物提取难度。针对这一问题,本文提出一种基于多尺度SLIC-GMRF和FCNSVM的建筑物提取方法,一定程度上提高了高分辨率遥感影像建筑物提取能力。首先,利用多尺度SLIC-GMRF分割算法确定初始建筑物区域,然后,充分利用FCN神经网络在语义分割中的优势抽取建筑物特征,最后,结合提取出的建筑物特征训练SVM分类器细化建筑物提取结果,通过3种控制实验,两种对比方法得出以下结论:SLIC分割算法影响初始分割结果;SVM分类器影响建筑物细部提取;FCN特征影响SVM分类器性能。对于特征清晰、遮挡干扰较少的研究区,本文方法能够较好提取影像中的建筑物,查准率、查全率、质量指标均优于对比方法,对建筑物复杂分布的研究区同样能够取得较好的提取效果。     

DInSAR形变异常的建筑物违章检测方法

针对面对大区域变化检测时采用多源遥感影像进行建筑物违章变化检测面临效率低、准确性差的问题,该文提出了一种基于合成孔径雷达差分干涉测量(DInSAR)异常形变的多源遥感建筑物违章变化检测方法。首先,对建筑物DInSAR形变特性进行分析,利用DInSAR形变异常分析对建筑物违章变化区域进行定位;其次,依据DInSAR形变分析确定的建筑物变化范围,采用光学影像进行局部变化检测,实现DInSAR与光学影像融合的建筑物违章变化检测;最后,利用该方法对某区域的DInSAR影像和光学影像进行建筑物违章检测实验。结果表明,该方法能够快速定位违章建筑物,有效检测建筑物违章图斑。     

DInSAR形变异常的建筑物违章检测方法

针对面对大区域变化检测时采用多源遥感影像进行建筑物违章变化检测面临效率低、准确性差的问题,该文提出了一种基于合成孔径雷达差分干涉测量(DInSAR)异常形变的多源遥感建筑物违章变化检测方法。首先,对建筑物DInSAR形变特性进行分析,利用DInSAR形变异常分析对建筑物违章变化区域进行定位;其次,依据DInSAR形变分析确定的建筑物变化范围,采用光学影像进行局部变化检测,实现DInSAR与光学影像融合的建筑物违章变化检测;最后,利用该方法对某区域的DInSAR影像和光学影像进行建筑物违章检测实验。结果表明,该方法能够快速定位违章建筑物,有效检测建筑物违章图斑。     

DInSAR形变异常的建筑物违章检测方法

针对面对大区域变化检测时采用多源遥感影像进行建筑物违章变化检测面临效率低、准确性差的问题,该文提出了一种基于合成孔径雷达差分干涉测量(DInSAR)异常形变的多源遥感建筑物违章变化检测方法。首先,对建筑物DInSAR形变特性进行分析,利用DInSAR形变异常分析对建筑物违章变化区域进行定位;其次,依据DInSAR形变分析确定的建筑物变化范围,采用光学影像进行局部变化检测,实现DInSAR与光学影像融合的建筑物违章变化检测;最后,利用该方法对某区域的DInSAR影像和光学影像进行建筑物违章检测实验。结果表明,该方法能够快速定位违章建筑物,有效检测建筑物违章图斑。     

基于结构相似性与直线提取的建筑物变化检测方法

利用数字线划图中建筑物的矢量信息,根据前后两个时期的高分辨率遥感影像,通过结合LSD直线段提取算法与结构相似性度量,采用比较特征差异的方式提出了一种能够以较高的正确率进行快速建筑物变化检测的算法。本文对检测算法的过程进行了介绍,通过实验数据对算法进行了检验,探讨了阈值变化对结果的影响。     

堆叠降噪自编码器的影像特征融合变化检测

提出一种基于堆叠降噪自编码器的影像特征融合变化检测方法.首先在影像分割对象的像素级特征和对象级特征分析、设计与提取基础上,通过像素级特征主成分分析与特征优选处理算法,实现遥感影像多类型特征融合并构建分割对象的多维特征向量;其次利用堆叠降噪自编码器的高维复杂数据处理能力,实现遥感影像多维融合特征的变化检测.实验结果表明,该方法与传统的像素级或对象级特征变化检测方法相比,具有更高的变化检测精度.     

多特征融合的高分辨率遥感影像飞机目标变化检测

为利用高分辨率遥感影像实现高精度的飞机目标变化检测,提出了一种自适应的多特征融合变化检测与深度学习相结合的方法。首先,通过加权迭代的多元变化检测法获取变化强度图,并结合自适应的直方图统计法自动获取显著的变化与不变化样本;然后,提取多时相影像的光谱、边缘和纹理特征,完成多特征融合的变化检测,并通过形态学处理得到变化图斑;最后,利用训练的NIN(Network in Network)结构的卷积神经网络飞机识别模型,完成变化图斑的类型判别,实现变化飞机的检测。实验结果表明,本文方法在两组数据的正确率分别达到100%和91.89%,均优于对比方法,能实现准确可靠的飞机目标变化检测。     

结合IR-MAD与均值漂移算法的密集城区遥感影像变化检测

不同时相遥感影像变化检测已成为土地利用变更调查、城市扩张分析、自然灾害分析及其他环境问题必不可少的技术手段之一。本文提出了一种结合IR-MAD与均值漂移算法的密集城区遥感影像变化检测方法。该方法通过伪不变特征法完成两期影像的相对辐射校正，有效改善影像间的配准误差，并利用IR-MAD算法对校正后的影像进行迭代运算，采用均值漂移算法对迭代后的影像进行分割，同时运用形态学方法处理分割后的影像，最终提取变化图斑。试验结果表明，该方法可以有效检测出变化区域，可应用于城市地表覆盖的变化检测。     

利用结构面对象的高分遥感影像建筑物变化检测

根据建筑物具有丰富的角点和规则的外观形状的特点,本文提出了依据线段信息生成建筑物变化检测基本单元——结构面对象的建筑物变化检测方法。从高分遥感影像中提取出建筑物的边缘线及屋顶外形线条,生成结构面对象并提取其在两时相影像中相应的特征信息,通过监督分类获取变化建筑区域。试验结果表明,利用结构面对象进行建筑物变化检测能较完整地覆盖变化建筑物表面且对象边缘检测效果较好。