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基于光谱和空域信息的城区变化检测方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
目前的变化检测研究主要集中在利用中、小比例尺遥感图像进行自然环境等方面的变化检测,如草场的季节性变化、灾害检测、植被分布变化、土地使用规划等。然而随着城市的快速发展,为了满足城区管理规划中对道路、房屋等变化细节进行分析的需求,并由于高分辨率卫星诸如Ikonos,Quickbird等的出现,我们有必要并且有可能开发出一套实用、有效的、可靠的城区自动变化检测系统。针对城市区域的复杂性及其高分辨率卫星影像的配准误差问题,本文提出一种通过模糊逻辑结合光谱特征和空域特征的城区变化检测方法,以期望减小图像整体及局部配准误差对变化检测精度的影响。 相似文献
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基于多核学习的高分辨率遥感图像目标检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为更有效地实现复杂场景中的多类目标同时检测,本文提出了一种基于多核学习算法进行目标检测的框架。该方法由特征提取和模型训练2个阶段组成。特征提取阶段,引入了多尺度下的点特征、表观特征同时对多类目标进行综合描述;模型训练阶段,分别采用加权相加和相乘2种方法将提取的各个基础特征组合起来,在支持向量机的框架下对各特征所代表的基础核权重进行学习。将训练所得的分类器结合滑动窗搜索技术对遥感图像进行目标检测实验,结果表明,与传统单核支持向量机相比,准确率更高。 相似文献
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一种基于背景先验的飞机目标检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对现有高分辨率遥感影像目标检测算法的不足,该文提出了一种基于背景先验的飞机目标检测方法:针对固定设施基本不变的特点,将无飞机的固定设施历史影像与同一地区的待检图进行变化检测,再结合飞机的形状、尺寸信息从变化检测结果中提取飞机目标;为了减小高分辨率遥感图像中噪声的影响,采用对象为基本分析单元;通过Mean Shift分割获取对象,采用TSVM分类方法进行变化检测;为了在滤除噪声时不丢失飞机边缘,采取了双边滤波的滤波方法。实验结果证明该方法具备较高的准确率,适用于固定设施中的目标检测。 相似文献
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