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。     

多尺度分割的高分辨率遥感影像变化检测

针对高空间分辨率的遥感影像,提出了一种基于多尺度分割的变化检测算法。采用Mean-Shift分割算法对影像进行多尺度分割,构建了不同尺度上的地理对象,以不同尺度上的地理对象灰度均值构建了变化检测的多尺度特征向量,采用变化矢量分析法获得最后的变化检测结果。以城镇区和农田区的Quick Bird影像对本文算法进行了检验,从精度评价的效果来看,无论城镇区还是农田区,采用面向对象的变化检测方法精度都高于基于单像素的检测方法,且当尺度层数固定时,多尺度组合的变化检测结果优于单一尺度的变化检测结果,对城镇、农田区域的变化检测的精度分别达到87.57%和81.55%。本文算法既可以顾及大面积同质区域变化,又可以反映小的地物目标及边缘部分的变化,能够很好地满足城镇、农田等不同环境背景下的变化检测需求,在国土资源监测中具有一定的应用价值。     

利用多尺度融合进行面向对象的遥感影像变化检测

在面向对象的变化检测过程中,确定对象的最优分割尺度直接关系到后续的变化信息提取与分析。针对该问题,提出了基于多尺度分割与融合的对象级变化检测新方法。首先,利用由细到粗的尺度分割来获取不同尺寸的目标对象,然后依据对象的特征进行变化向量分析得到各个尺度上的变化检测结果。为了提高变化检测的精度,本文引入模糊融合及两种决策级融合方法进行多尺度融合,并利用SPOT5多光谱遥感图像进行试验。与像素级的变化检测方法相比,总体精度提高了10%左右,试验结果证明了这几种融合策略的有效性和可行性。     

利用分层聚合进行高分辨率遥感影像多尺度分割

针对高分辨率遥感影像的特点,提出了一种基于分层聚合的多尺度分割算法。该算法首先对遥感影像进行分水岭变换,然后对初始分割区域构建底层加权无向图,利用代数多重网格解法(AMG)在尺度空间求解最优的图割测度,整个分割过程自动得到了多尺度的分割结果。实验表明,该方法能够得到满意的分割结果,并具有较高的自动化程度。     

结合空间上下文与慢特征分析的多光谱影像变化检测

为了提高多光谱影像变化检测的精度,本文提出了一种结合空间上下文与慢特征分析的方法。首先采用自适应空间上下文提取算法围绕像素构建自适应区域,探索像素周围的上下文信息;然后通过迭代慢特征分析,由相应像素周围的成对自适应区域定量计算成对像素之间的变化强度,增强变化区域与未变区域的可分性;最后生成变化强度图像,采用大津阈值法作二值分类,将变化强度图划分为二值变化检测图。利用Landsat 7卫星ETM+传感器的图像,与4种基于代数的方法及基于变换的方法进行对比试验,结果表明,本文方法在降低漏检方面有所改善,提高了召回率。     

特征组合优化的高分辨率遥感影像变化检测

为充分发挥遥感影像中光谱、形状、纹理等特征的优势,本文提出一种特征组合优化的高分辨率遥感影像变化检测方法。首先利用e Cognition软件对两时期影像进行多尺度分割并计算分割像斑的特征值;其次对比不同地物的特征值分布;然后分析不同特征对地物分类的影响;最后得到最优的特征组合。本文以乌鲁木齐西山高铁新区2014和2015年的IKONOS影像为基础进行实验,实验表明,上述方法可以充分利用多特征的优势,提高变化检测的精度。     

多特征多尺度相结合的高分辨率遥感影像建筑物提取

在高分辨率遥感影像中,建筑物通常表现为多尺度形态,且存在同谱异物和同物异谱现象。因此,本文提出了一种综合利用光谱特征、形状特征和纹理特征,并结合多尺度分割的建筑物分级提取方法。该方法首先对遥感影像进行形态学建筑物指数（MBI）计算,而后对其特征影像进行阈值分割,并借助形状特征参数实现建筑物初提取;然后引入面向对象思想完成遥感影像多尺度分割,并利用纹理特征实现单一尺度的建筑物对象识别;最后借助多尺度融合思想完成建筑物后提取。利用本文方法对冲绳某地区影像进行了建筑物提取试验。试验结果表明,该方法的识别查准率和查全率在对象级和像素级两方面均取得较高精度。     

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。     

基于面向对象孪生神经网络的高分辨率遥感影像建筑物变化检测

建筑物变化检测在城市环境监测、土地规划管理和违章违规建筑识别等应用中具有重要作用。针对传统孪生神经网络在影像变化检测中存在的检测边界与实际边界吻合度低的问题,本文结合面向对象图像分析技术,提出一种基于面向对象孪生神经网络（Obj-SiamNet）的高分辨率遥感影像变化检测方法,利用模糊集理论自动融合多尺度变化检测结果,并通过生成对抗网络实现训练样本迁移。该方法应用在高分二号和高分七号高分辨率卫星影像中,并与基于时空自注意力的变化检测模型（STANet）、视觉变化检测网络（ChangeNet）和孪生UNet神经网络模型（Siam-NestedUNet）进行比较。结果表明：（1）融合面向对象多尺度分割的检测结果较单一尺度分割的检测结果,召回率最高提升32%,F1指数最高提升25%,全局总体误差（GTC）最高降低7%;(2)在样本数量有限的情况下,通过生成对抗网络进行样本迁移,与未使用样本迁移前的检测结果相比,召回率最高提升16%,F1指数最高提升14%,GTC降低了9%;(3) Obj-SiamNet方法较其他变化检测方法,整体检测精度得到提升,F1指数最高提升23%,GTC最高降低9%。...     

一种多特征融合的面向对象多源遥感影像变化检测方法

当前,随着遥感影像数据来源越来越丰富,且分辨率越来越高,传统的变化检测方法已经无法满足实际应用的需要。针对这一问题,提出了一种多特征融合的面向对象多源遥感影像变化检测方法。在对象获取和多种特征提取的基础上,利用SVM对高维数据分类的优异特性,将基于SVM的二类分类方法与对象级变化检测有机结合,提高了多源遥感影像变化检测的精度和可靠性。结合人工目视判读,设计了一种面向地物的指标计算方法。实验采用多源多时相的遥感影像进行,并对不同地物变化检测的精度进行统计,验证了提出方法的有效性。     

A Multi-Feature Fusion-Based Change Detection Method for Remote Sensing Images

An object-oriented change detection method for remote sensing images based on multiple features using a novel weighted fuzzy c-means (WFCM) method is presented. First, Gabor and Markov random field textures are extracted and added to the original images. Second, objects are obtained by using a watershed segmentation algorithm to segment the images. Third, simple threshold technology is applied to produce the initial change detection results. Finally, refining is conducted using WFCM with different feature weights identified by the Relief algorithm. Two satellite images are used to validate the proposed method. Experimental results show that the proposed method can reduce uncertainties involved in using a single feature or using equally weighted features, resulting in higher accuracy.     

基于交互式分割技术和决策级融合的SAR图像变化检测

为免去去除斑点噪声的预处理操作及克服选择分布模型的限制,本文结合差异图的特点和一种不涉及分布模型的交互式分割方法,产生不同“种子点”下的变化检测结果后,再利用投票策略对其进行决策级的融合给出最终的变化检测结果。分割中,将每个像素的特征设为差异图及由静态小波变换分解差异图再丢弃高频系数后重构得到的各层表示中,其对应位置上的灰度值构成的矢量。此特征及决策级融合的策略使本文的变化检测技术对SAR图像中的斑点噪声具有一定的鲁棒性。在无需对SAR图像做预处理的情况下,对真实SAR图像数据集的变化检测结果,其效果优于其他相关技术的。     

使用多尺度模糊融合的高分影像变化检测

为了提高高分辨率遥感影像变化检测的可靠性,提出了一种基于模糊综合评判的遥感影像变化检测方法。首先对两个时相的影像进行波段叠加,对多波段新影像进行多尺度分割;然后针对单一尺度上的对象,综合考虑两时相遥感影像对象的光谱特征和纹理特征,建立模糊综合评判模型,对各个对象内的像素是否发生变化进行隶属度计算;最后采用熵权法对影像各个像素在不同尺度的"软"模糊评判结果进行定权处理和加权融合。实验以两组不同时相的高分影像为例,实现了基于模糊逻辑的多尺度变化检测有效融合,充分利用了多层次的像素特征,得到了整体优于单一尺度面向对象变化检测的结果,为多尺度变化检测提供了新的思路。     

利用影像变化检测更新空间数据库的方法综述

在回顾前人运用数字图像处理技术从遥感图像中提取空间变化特征经典算法的基础上,总结出基于特征的、基于图层的和基于像素的三种方式提取影像特征的方法。实验结果表明该方法适用于轮廓较明显的目标,同时具有速度快、精度高、稳定性强的优点。     

POS数据辅助的航空影像变化检测方法研究

提出了一种利用机载定位定向系统(POS)数据辅助航空影像进行影像匹配和变化检测的方法。首先利用带POS数据的老影像解求新影像的外方位元素,然后在老立体影像上提取特征点,根据前方交会和共线条件方程得到新影像上同名点的近似位置,再与新影像进行匹配,寻找匹配不好的点作为变化区域的初始位置。以此为基础选择精检测窗口,进行边缘提取和跟踪,并进行链码匹配,最终确定发生变化的区域。试验证实,本文方法是可行的。     

一种波段融合的分类变化检测方法

针对图像分类后变化检测两次单独分类造成的误差累积问题,在结合图像波段融合原理的基础上,将变化检测问题转化为影像分类问题,提出一种利用图像融合构造差异图的方法.所提出的方法同分类后变化检测法相比,只进行一次分类就能实现变化检测,在一定程度上避免了分类误差造成的误差累积问题.结果表明,利用该方法能够初步实现变化检测,且该方...     

基于目标关联的多源卫星遥感图像兵营融合检测方法

目前的目标融合检测方法大都是基于多源遥感图像配准的,然而在实际的应用中,成像机理不同的多源遥感图像的精校正和图像间的配准是十分复杂的,难以确保其配准精度.为此,本文提出了一种基于目标关联的多源卫星遥感图像的兵营融合检测方法.该方法不对图像进行配准,而是根据单源图像的目标自动检测结果,利用图像的大地坐标信息,截取包含目标的同一地区的局部遥感图像,再分别提取多源遥感图像目标的特征,并根据其中冗余的特征,对提取的目标区域建立关联,再由关联检验确保特征关联的正确性,最后对目标特征进行融合决策,得到目标融合检测结果.实验结果表明,该方法能有效地利用多源遥感图像的信息,降低遥感图像目标检测的误判率,提高目标特征的准确度.     

顾及空间邻域关系的多时相SAR影像变化检测

提出了一种顾及空间邻域关系的多时相SAR影像非监督变化检测方法,采用马尔可夫随机场(Markov random field,MRF)模型描述SAR比值差异图像的空间上下文信息,提出了基于该模型的EM-MPM非监督变化检测算法。实例研究表明,与未顾及空间上下文信息的EM双阈值算法相比,该方法能够有效地提高变化区域提取的可靠性和准确性。