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。