基于超像素的协同分割变化检测方法

协同分割变化检测方法能够有效地克服椒盐现象,生成边界一致的多时相变化对象.但是对于大范围的实验区来说这种方法运算量大,耗时长.针对这一缺点,基于超像素的协同分割变化检测方法引入了超像素分割的思想,利用像素之间特征的相似性将像素分组,用少量的超像素代替大量的像素来表达图片特征.该方法将每个超像素块视为一个节点,减少最小割/最大流构建的网络流图中节点的数量,可以直接获得大范围变化检测的结果.以中国江西省南昌县高分一号影像以及Landsat TM影像为例进行试验,分割结果的总体精度在0.80～0.82之间,Kappa系数在0.65～0.61之间,计算时间从超过1 d提升至最长不超过4 h.试验表明,基于超像素的协同分割变化检测方法既能准确提取出变化图斑,又能极大地提升协同分割变化检测的运行速度.     

基于多尺度融合的遥感图像变化检测模型

为精准识别双时相遥感图像的变化区域,提出了一种基于多尺度融合的遥感图像变化检测模型。该模型在源图像特征提取阶段构造多尺度输入金字塔,接受多层次的感受野,增强对特征信息的感知;并通过对深层差异特征进行多尺度计算,实现精准定位变化区域与充分挖掘细节信息间的平衡;同时融合网络不同层级的差异特征检测结果,极大程度识别并保留语义变化信息。实验结果表明：本文模型在主观评价与客观指标上都具有良好的表现效果。     

利用小波域HMC模型进行遥感图像变化检测

传统阈值检测算法都是基于单函数模型进行的,当差异影像分布函数较复杂时检测结果较差．针对这个问题,提出一种基于小波域的隐马尔科夫链模型的遥感图像变化检测算法．将双高斯混合模型与小波变换结合,解决了单函数模型匹配率低的问题,并通过小波变换引入了图像的空间信息,提高了检测精度．利用双高斯混合模型对小波分解后的多层差异影像进行拟合,根据拟合结果判定待检测点类别．对得到的多层初始分割结果,利用隐马尔科夫链模型根据连续最大后验概率融合,得到最终变化检测图．对真实遥感数据集进行实验,证明这种算法可以得到较好的检测结果．     

基于多特征融合的SAR图像输电走廊变化检测

传统SAR变化检测使用单一描述来提取多时相SAR图像间的变化信息,没有充分挖掘图像中的多特征信息,导致复杂变化场景下算法检测精度不高.针对这一问题,提出一种基于多种特征融合的SAR图像变化检测方法.该方法首先对多时相SAR图像输电走廊区域进行多种特征提取,并选取合适SAR变化检测的特征,然后在多时相SAR图像中计算每种特征对应的差异图,最后从图像融合的角度分别使用主成分分析法(PCA)和证据推理理论(DST)对这些多特征对应的差异图进行融合并提取最终的变化检测结果.实验结果表明该方法具有较为满意的变化检测效果.     

基于面向对象分类方法的遥感影像变化检测

介绍了一种利用GIS数据辅助实现遥感影像变化检测的方法。该方法将面向对象的概念引入遥感影像分类中,使分类的目标不仅可以是影像的像素,也可以是表示一个GIS对象的全部像素集合(像素组)。在影像分类中,为减少工作量和降低分类精度对训练样区选择经验的依赖性,最大似然分类中的训练样区由现有GIS数据对象引导生成。实验表明该方法在针对面状对象进行变化检测时具有良好的效果。     

基于面向对象分类方法的遥感影像变化检测

介绍了一种利用GIS数据辅助实现遥感影像变化检测的方法.该方法将面向对象的概念引入遥感影像分类中,使分类的目标不仅可以是影像的像素,也可以是表示一个GIS对象的全部像素集合(像素组).在影像分类中,为减少工作量和降低分类精度对训练样区选择经验的依赖性,最大似然分类中的训练样区由现有GIS数据对象引导生成.实验表明该方法在针对面状对象进行变化检测时具有良好的效果.     

基于多尺度马尔科夫随机场融合的遥感图像变化检测

在区域变化检测中,为了克服配准误差或噪声引起的伪变化,从多尺度融合的角度出发,对多尺度分析应用于遥感图像变化检测进行了探讨.首先利用小波变换对原始图像进行多尺度分解,然后利用马氏距离判决函数对不同尺度图像进行变化检测,最后利用马尔科夫随机场将不同尺度变化检测结果进行融合.由于马尔科夫随机场融合方法充分考虑了相邻像素间的相关性和不同尺度检测结果的联系,从而使融合结果更细致和精确.一系列图像的实验结果证明本方法具有很好的实用性和鲁棒性.     

基于视觉显著性的高分遥感影像变化检测

随着遥感科学技术的快速发展,对地观测数据的时间、空间分辨率以及光谱分辨率都得到了显著的提高.然而面对目前丰富的影像信息,传统的遥感影像处理算法难以进行快速、准确、全面的解译,因此高分影像就不能彰显出它的优势.由于视觉注意机制的显著性具有速度快、定位准的优势,利用人类视觉注意机制的显著性来研究多时相高空间分辨率遥感影像的变化检测技术,并通过新的显著性计算模型,模拟人类视觉对显著变化目标信息的捕捉机制,来实现高分影像真实变化目标的快速高精度提取.在显著变化目标提取过程中尽可能的使显著图分辨率与原影像一致,防止失真,并且解决了虚警率、漏警率和总错误率相互冲突无法同时降低的问题.     

基于L_1稀疏解混的水体变化检测

稀疏表示利用高光谱丰度矩阵的稀疏特性来获取更有价值的信息,使得稀疏正则化后的高光谱数据更加精确。以景德镇玉田湖水库为研究对象,通过Landsat8卫星获取的玉田湖水库不同时期的水体信息数据,利用了经典的L1稀疏解混的方法对卫星数据进行水域信息提取,然后对不同时期水域变化情况进行检测。检测结果验证算法有效性。     

基于ISODATA算法的城市变化检测

为验证ISODATA分类算法在变化检测中的可行性,利用人为对宜昌市TM影像加入改变的影像和原始图像,对比像素差值法进行ISODATA分类检测。然后利用武汉市多时相遥感影像,进行像素差值法、ISODATA分类算法的变化检测,以对城市的变化进行分析。实验结果表明,2种检测方法结果差别不大,但ISODATA算法有其优越性,证明ISODATA算法在变化检测中有一定的可行性。     

Change detection in multi-temporal remote sensing images based on the wavelet-domain immune clonal optimazition

In order to reduce the impact of noises on detection accuracy in change detection for remote sensing images, a novel change detection method is proposed based on the immune clone algorithm and wavelet transform. Firstly, the multi-scale and low-pass smoothing characteristics of wavelet transform are utilized to construct multi-layered difference images. Secondly the time domain deviations caused by operation of zero insertion and image convolution in wavelet transform are corrected by the immune clonal algorithm that the initial segmentation results obtained using the Rayleigh-Gauss model are matched by the secondary linear interpolation operation. Finally, the change detection is accomplished by image fusion. Simulation results show that the algorithm can not only reduce the image noises, but also suppress the image deviations caused by wavelet transform effectively. The accuracy of change detection is improved significantly.     

利用改进Fisher分类器进行遥感图像变化检测

将多时相遥感图像变化检测问题看成一个分类问题,利用改进的动态Fisher分类器通过二维联合直方图检测变化区域.考虑图像邻域关系,提出基于局部均值的动态Fisher分类器,在引入图像空间关系的同时,根据当前检测结果动态调整训练参数,解决了由于初始训练数据选取不同而造成的不稳定性.该算法不需要假设分布模型,不受差异算子的影响,且将原有的像素级检测提升为上下文相关检测.实验结果表明,该算法提高了检测精度,检测结果稳定。     

特征空间线性降维压缩遥感图像云检测方法

针对遥感图像云检测过程中分类特征空间维数过高引起的信息冗余,提出了一种基于特征空间线性降维压缩的云检测方法．首先选取云与地物的分类特征参量,构造特征空间,基于压缩子空间分类信息表述的完备性,建立样本的概率分布模型．然后利用最大似然估计法求解模型参数,估计最佳转换矩阵,进行特征空间的降维压缩与去相关处理．最后针对压缩子空间,利用分类器进行云检测．实验结果表明: 本方法能够有效地去除云与地物分类特征之间的冗余,实现二维压缩子空间中云与地物两类样本的有效分离,对于实际光学遥感图像的云检测概率高达98％以上．     

基于高分辨率SAR影像的高压输电线路杆塔检测方法

高压输电杆塔是电力系统中最重要的基础设施之一,其运行状态决定着整个电网的运行稳定和安全,对其运行状态的监测是高压输电线路监测的重要部分.提出利用高分辨率合成孔径雷达图像检测高压输电线路杆塔目标.由于在高分辨率SAR图像中,输电杆塔目标表现出明显的轮廓信息,利用G0分布参数模型和自相似性特征对输电杆塔目标进行检测分类.实验结果表明,该方法能够很好地实现在复杂场景中输电杆塔的目标检测分类.     

遥感图像中基于视觉显著性的分层目标检测

针对遥感图像自动判读的应用场景,提出了一种基于视觉显著性的分层目标检测方法。该方法对于每一个特征定义一个偏好函数,并定义一个将各偏好函数计算的多个视觉显著性图像合成为一个视觉显著性图像的合成偏好函数。首先对低分辨率目标图像分别使用各偏好函数计算对应特征的视觉显著性图像;然后使用合成偏好函数计算合成的视觉显著性图像;最后定位出合成偏好函数取得最大值的区域,并将其作为最有可能包含目标的候选区域。这三个步骤在定位出的候选区域对应更高分辨率的图像上反复进行,直到待检测目标被发现或者被确定不存在为止。实验结果证明,该方法能够尽早地略过那些不包含目标的区域,与传统的目标检测方法相比,具有更好的检测效果和更少的计算量。     

基于RFA-LinkNet模型的高分遥感影像水体提取

针对现阶段卷积神经网络模型在复杂地物背景下水体提取精度低、多尺度特征捕获能力差、模型复杂的问题,基于LinkNet模型提出一种结合RFB模块和通道注意力机制的RFA-LinkNet高分辨率光学遥感影像水体提取模型.首先,将RFB模块用于获取高阶水体语义信息与多尺度特征;其次,利用通道注意力机制,对特征编码和解码的特征进行加权融合,抑制背景特征,增强水体语义.与现有卷积神经网络模型相比,提出方法不仅具有高效的性能和鲁棒性,而且能实现高精度的水体提取.     

基于多特征的遥感影像决策树分类

构建了一种基于多特征的遥感影像决策树分类方法。通过对遥感影像进行波段代数运算、主成分分析和图像分割等处理,提取出影像上地物的光谱维特征、纹理特征和形状特征。在此基础上,结合试验区主要地物类型提纯后的训练样本集,采用C5.0决策树分类法进行影像分类,实现主要地物的空间分布专题信息提取,并利用该方法对Landsat-5TM影像进行了分类实验。结果表明,所提出的方法能够有效地提高分类精度。     

基于蚁群算法的遥感图像聚类方法

聚类分析是遥感图像非监督分类的有效方法,蚁群算法具有离散性和并行性的特点,蚂蚁觅食行为、蚂蚁堆积尸体行为和基于蚂蚁自我聚集行为的聚类算法是目前研究较为广泛的3种基于蚂蚁的仿生聚类算法.为验证上述3种算法的有效性,在对这3种聚类算法进行研究的基础上,针对遥感图像进行了聚类实验.实验结果表明,基于蚂蚁的聚类方法对图像的聚类分析是有效的,较传统的k均值和模糊C均值算法有一定优越性.     

Change detection for SAR images based on fuzzy clustering using multilevel thresholding

A new fuzzy clustering algorithm using multilevel thresholding is proposed to reduce the computational complexity of the fuzzy local information c-means (FLICM) algorithm for solving the clustering problem on the difference image of change detection for SAR images. First, the pixels in the difference image are classified into the “changed” pixels, “unchanged” pixels and unknown status pixels by the multilevel thresholding procedure. Then the unknown status pixels are clustered by the FLICM. If the neighboring pixels in the FLICM are not the unknown status pixels, their degrees of membership are set to 1 or 0. The proposed method improves the precision in the change detection for SAR images with the low computational complexity. Experimental results show that the proposed method has the better performance than fuzzy c-means (FCM) and FLICM algorithms on the change detection for SAR images and that its run time is about 70％ less than that of the FLICM algorithm.