利用时空自相关指数的植被变化检测

针对现有遥感变化检测方法中变化信息提取不够精确、对待检测影像数据质量和配准精度要求高等问题,提出一种利用时空自相关指数检测植被变化的方法。该方法先计算待检测区域两个时相影像数据的时空自相关指数,再设定目标函数确定变化检测最佳阈值,并以空间自相关指数为依据滤除噪声、提高检测精度,可以集成现有基于像元和基于对象的变化检测方法的相对优势,同时把握待检测区域的整体和细部特征变化。以长汀县人工植被和自然植被变化检测为案例的实证研究结果表明,所提出的方法在一定程度上克服了现有变化检测方法在精度、适应性与自动化程度3个方面的局限性,能更好地满足遥感影像变化检测的应用需求。     

面向对象变化向量分析的遥感影像变化检测

为了解决基于像元的变化向量分析法在高分辨率遥感影像变化检测中精度低的问题,提出了一种面向对象变化向量分析的遥感影像变化检测方法。综合2个时期的遥感影像,首先通过影像分割获取像斑,其次提取直方图作为像斑的特征向量,再次采用直方图相交法度量2个时期像斑直方图之间的距离,构建像斑的变化向量,然后利用加权组合的方法计算像斑变化向量的模,最后依据最大熵原理获取变化检测阈值,对像斑进行变化/未变化判别。在QuickBird及Ikonos遥感影像上的实验表明:在高分辨率遥感影像变化检测中,与基于像元的变化向量分析法相比,该方法变化检测的精度较优,变化检测的正确率分别达到了0.92与0.90。     

KCCA与SVM算法支撑下的遥感影像变化检测

针对多时相影像间存在非线性变化以及变化检测阈值难以确定问题,提出结合核典型相关分析和支持向量机的遥感影像变化检测算法。首先,运用核函数对多波段遥感影像非线性映射到高维特征空间进行多变量典型相关分析,去除影像间的相关性,并构造差异影像向量。然后,采用支持向量机方法提取差异影像变化区域与不变化区域。以Landsat-8遥感影像多光谱数据进行实验,结果表明,该方法可以很好提取多光谱影像的变化信息。最后,利用形态学算子对分类结果作处理,消除了"椒盐现象"的干扰,同时提高了变化检测精度。     

KCCA与SVM算法支撑下的遥感影像变化检测

针对多时相影像间存在非线性变化以及变化检测阈值难以确定问题,提出结合核典型相关分析和支持向量机的遥感影像变化检测算法。首先,运用核函数对多波段遥感影像非线性映射到高维特征空间进行多变量典型相关分析,去除影像间的相关性,并构造差异影像向量。然后,采用支持向量机方法提取差异影像变化区域与不变化区域。以Landsat-8遥感影像多光谱数据进行实验,结果表明,该方法可以很好提取多光谱影像的变化信息。最后,利用形态学算子对分类结果作处理,消除了“椒盐现象”的干扰,同时提高了变化检测精度。     

基于像斑差熵的遥感影像变化检测

提出了利用遥感影像分割获取像斑进行变化检测的方法。构造了像斑差熵作为衡量变化的指标,选取一定数目训练样本,利用目标函数法找到最佳阈值,并同相关系数法进行了比较。实验结果显示像斑差熵更适用于遥感影像变化检测。     

基于改进独立分量分析的湿地变化检测方法

以湖北省洪湖湿地为研究区,采用2000年7月27日和2002年7月9日ETM+多光谱影像作为遥感信息源,提出了一种基于改进独立分量分析（ICA）的湿地变化检测方法。首先对传统ICA从初始值选取和迭代过程两方面加以了改进。然后对原始多波段影像进行缨帽变换,提取前后时相的湿度分量作为输入的混合影像,进行改进ICA变换。最后在变换得到的独立分量基础上,对代表变化区域的独立分量进行自适应阈值分割,得到湿地变化检测结果。实验表明,改进ICA法检测精度较传统ICA法及分类后比较法有所提高。     

结合MNF变换和Canny算子的遥感影像变化检测

针对大面积区域的多时相遥感影像变化检测的需求，提出了一种基于最小噪声分离（MNF）的Canny边缘检测提取影像变化信息的检测方法。对多时相影像采用多种变换组合成具有多维波段信息的影像，采用最小噪声分离法分离噪声并得到单波段差异图，通过Canny边缘检测法计算梯度幅值，采用高低双阈值法细化边缘，从而提取差异图变化边缘，有效突出了变化信息。以1995年和2003年加扎勒河的两期遥感影像为例，利用两时相影像进行土地覆被变化检测。实验结果表明，该方法适用于监测大面积区域内地物的突变情况。在数据基础上进行最小噪声分离可以有效解决传统Canny边缘检测提取边缘时造成的伪边缘现象，同时采用高低双阈值法有效去除伪边缘点，从而获得更加精确、直观的变化检测效果，在自然地理变化监测、地理国情灾害监测等有很好的应用价值。     

综合像素级和特征级的建筑物变化检测方法

针对单独使用像素级变化检测或特征级变化检测对于高层建筑物检测精度低的问题,提出了一种结合像素级和特征级的建筑物变化检测方法。首先对多个时相的遥感图像进行基于比值法的像素级变化检测,得到包含建筑物变化的候选区域,在候选区域上再进行基于建筑物特征的变化检测。该方法首先利用基于Delaunay三角网约束的快速配准算法配准两个不同时相的多光谱图像,利用建筑物的变化会导致建筑物所在局部区域的纹理分布和色调发生变化的特点,提取对辐射差异和配准误差鲁棒的纹理和色调特征进行变化检测。实验结果表明,该方法可以有效提高建筑物变化检测正确率,降低虚检率。     

一种改进型面向对象的遥感变化检测方法

针对人工变化发现效率低下和高分影像数据量大的现状,按照"先发现变化区域,再进行分类识别"的检测思路,提出了一种集成改进型变化矢量分析法和面向对象分类法的变化检测方法。该方法利用基于最大类间方差阈值搜索的改进型CVA法以自动快速提取出变化区域,再基于面向对象分类法对变化区域进行地物类型识别。为验证该方法的有效性,本文利用2009年和2013年两期IKONOS高分影像对重庆市沙坪坝区大学城建成区进行了变化检测实验,并采用变化检测一致性比率进行精度分析。实验结果表明,该方法对道路和建筑用地的变化检测精度可以达到85%以上,对耕地和水体的地类检测精度达到70%以上。可见,该方法在大区域的宏观土地利用遥感动态监测工作中具有一定的实用价值。     

利用归一化互信息进行基于像斑的遥感影像变化检测

提出了利用遥感影像分割获取像斑进行变化检测的方法。将归一化互信息引入到遥感影像变化检测中,利用像斑的灰度直方图以及联合灰度直方图计算像斑的归一化互信息,依据条件熵最小的原则,获取最佳划分阈值,并与相关系数法进行了比较。实验结果显示归一化互信息法更适用于遥感影像变化检测。     

基于PCA与EM算法的多光谱遥感影像变化检测研究

变化检测技术能够从观测数据中有效地提取各种变化信息。以多时相的多光谱遥感影像作为主要研究对象,就基于直接比较像元特征的变化检测中两方面的关键问题——差异影像的构造和变化阈值的提取来开展研究,具体采用PCA结合差值比较的方法构造差异影像,采用EM自动确定变化阈值以提取变化区域。通过与传统变化检测方法的实验比较,证明了该方法的有效性。     

一种利用邻域相对熵的SAR影像变化检测方法

为了解决传统代数计算法构造的差异图背景中含有较多噪点的问题,提高变化检测的精度,引入信息论中相对熵的概念,借助邻域处理,提出了一种基于邻域相对熵的差异图构造方法,并应用模糊局部信息C均值(fuzzy local information C-means,FLICM)非监督聚类算法,实现变化信息的自动提取。通过采用4组单极化前后时相SAR影像数据集,分析对比了不同邻域形式的相对熵差异图和传统差异图的检测性能。实验结果表明,应用该方法生成的差异影像,对噪声有着较强的鲁棒性,能够满足变化检测的需求,且在定量评价的性能指标方面表现较好。其中,基于D-邻域相对熵差异图进行变化检测的结果更加突出。     

利用高分三号SAR影像进行双侧变化检测

本文提出了一种双侧SAR变化检测算法,并首次以国产高分三号SAR影像作为实验对象。由于广义高斯模型及KI双阈值法(DGKIT)在单极化SAR影像变化检测中分割对数比LR(log-ratio)差异图时存在分割结果不稳定的情况,故本文通过生成双向差异图,并分别对其进行GKIT初始分割,得到分割后向散射增强和减弱区域的单侧分割影像,随后利用马尔科夫随机场(MRF)分割对其进行精化,最后再通过设定差值阈值去除伪变化区域,融合后得到最终双侧变化结果。通过实验,证明所提出方法的有效性并发现高分三号卫星在变化检测领域尤其是舰船及近海领域变化检测上有着较好的效果。     

融合光谱与地形因子的土地利用/覆被变化检测

针对仅利用遥感影像单一光谱指数提取土地利用/覆盖变化信息精度较低的问题,提出融合光谱与地形因子的土地利用/覆盖综合变化检测方法,用于提高总体变化检测精度。首先利用互补的4个光谱检测指标获得尽可能消除季相差异误差的初始变化检测结果,然后根据坡度、坡向剔除因山体阴影造成的虚检部分。以江西省西南地区Landsat TM影像为例,对比了融合光谱和地形因子的综合变化检测方法与仅利用光谱信息的分类后变化检测方法的结果,表明前者的变化检测精度比后者提高了13.67%,且虚检率降低了15.56%,这说明融合光谱和地形因子的综合变化检测方法能够显著提高遥感变化检测精度。     

一种新的多波段遥感影像变化检测方法

随着遥感技术的发展,采用遥感影像对国土资源进行动态监测已经成为了热点。目前常用的差值法和分类后比较变化检测方法中存在着各种缺陷。提出一种基于模糊C均值聚类（FCM）算法的遥感影像变化检测方法,利用一个改进的模糊C均值聚类算法进行遥感影像分类处理,然后引入多波段综合变化掩膜的思想进行变化检测。实验结果表明这种方法是有效的,提高了检测精度,检测结果为国土资源调查提供了重要依据。     

基于遥感的土地利用变化信息图像分割研究

为了提高大区域土地利用遥感动态监测效率,需将自动发现影像中包含的变化信息自动分割出来.在分析影像特征的基础上,结合双阈值法和区域生长法,能够将影像中的土地利用变化信息自动分割出来.为了减弱影像噪声、自动发现方法和图像分割对监测结果精度的影响,将多种方法得到的分割结果进行综合处理,进一步确认目标,以使本文方法在具有高效率的同时有较高精度的监测结果.另外,本文提出了一种典型区域法,从另一个角度解决了无法直接利用灰度直方图计算影像中特定目标的分割阈值问题.     

多源双时相光学遥感影像的厚云检测

遥感影像中厚云的存在完全遮蔽了下垫面,造成了厚云区域地物信息的丢失。针对厚云检测算法不够精准和适用性不够的问题,提出一种简单高效的多源双时相光学遥感影像的厚云检测方法。该方法不仅适用于中等空间分辨率和高空间分辨率的影像,而且也能进行多源影像的云检测。该方法需要2个时相影像:目标影像和参考影像,先进行影像配准和DN值归一化的预处理,然后基于云在蓝光波段的反射特征得到初始云掩膜。针对初始云掩膜中错检的高亮物体,该文提出了云边缘指数进行优化。最后使用区域生长法以得到最终的云掩膜。利用多幅中高分辨率影像,并且与PRC法和SVM法进行比较,实验结果证明了所提出方法的精确性和时效性。     

基于GA-EM算法的GMM遥感影像变化检测方法*

提出了一种基于GA-EM算法的高斯混合模型(GMM)遥感影像变化检测方法。该方法采用主成分分析(PCA)与传统差值法相结合的方式构造差异影像;然后使用N个成分的GMM对差异影像分布进行建模;再利用进化的迭代方法对模型进行自适应参数估计;最后利用贝叶斯准则实现变化和未变化像元分布的变化检测结果。仿真结果表明,该方法对变化目标的检测有效而可靠,具有较大的实用价值。     

遥感影像变化检测尺度效应分析方法

空间地物的尺度依赖性造成遥感信息存在尺度不确定性,在遥感影像变化检测过程中有必要结合研究目标进行尺度效应分析并选择最优的观测尺度。针对当前遥感影像变化检测在此方面的研究不足以及传统尺度效应分析方法的缺陷,以2期Landsat TM遥感数据部分区域为实验区,提出一种综合光谱及形状特征的遥感影像变化检测尺度效应分析方法,并进一步提出最优分辨率的选择方法。研究结果表明,变化检测结果中变化图斑的面积、周长、形状及光谱异质性会随着影像空间分辨的变化而变化。综合光谱及形状特征的最优分辨率确定方法能够根据变化检测目标区域的固有特征进行有目的的调整,具有一定的理论指导意义。     

遥感影像变化检测综述

变化检测作为土地利用/土地覆盖检测的关键技术,其目的是在同一区域不同时期的遥感数据中检测出变化的部分及其类型。针对传统的变化检测方法中存在繁重的人工劳动和检测结果效果差等问题,大量基于遥感影像的变化检测方法被提出。为了深入了解基于遥感影像的变化检测技术以及进一步研究变化检测方法,通过对大量有关变化检测的研究进行整理、分析和比较,对变化检测进行了较为全面的综述。首先阐述了变化检测的发展历程;然后从数据选择及预处理、变化检测技术、后处理及精度评价这三个方面详细归纳了变化检测的研究进展,其中变化检测技术主要从分析单元和比较方法的方面分别进行概括;最后对变化检测各个阶段存在的问题进行了总结并提出了未来的发展方向。