遥感影像变化检测研究进展

随着遥感技术的迅速发展,利用不同的技术手段实现遥感影像变化检测作为主流趋势之一,能够对同一地域在不同时间段的遥感数据检测出变化的特点和类型。本文针对遥感影像变化检测方法进行总结、分析和对比,对变化检测研究进展进行了详细的叙述。首先阐述了遥感影像变化检测实现的流程的三个方面：数据处理、信息提取与评价标准;随后根据各阶段遥感图像中变化检测的发展详细归纳了其研究进展;最后对变化检测当前存在的局限性和未来发展趋势进行了探讨,以更好的促进遥感影像变化检测的研究更加深入。     

基于PCA与HIS模型的高分辨率遥感影像阴影检测研究

根据高分辨率遥感影像阴影区域的性质,基于主成分变换和HIS模型,提出一种检测阴影的阴影指数SI(Shadow Index)。选取两个试验区,分别采用Polidorio算法、归一化阴影指数(NDUI)和SI进行阴影检测和比较分析,结果表明SI能够有效地区分阴影区域与水体和偏蓝色地物。提取3种算法的直方图得出,SI图像的直方图具有两个波峰一个波谷形状,能够更好地采用直方图阈值法分割阴影区和非阴影区。实验表明该方法简单有效。     

基于遥感影像的变化检测技术

变化检测技术已经广泛地应用在各个领域。例如：环境监测、土地利用、农作物生长状况监测、森林采伐监测、灾情估计等方面。主要讨论了基于遥感影像的变化检测技术的实际应用。     

多时相遥感影像变化检测系统设计与实现

针对遥感卫星影像数据量大,计算时间长等特点,在高性能集群并行处理环境下,研究了长时间序列遥感卫星影像变化信息快速提取技术,设计并实现了一体化变化检测工艺流程及系统框架,为多时相遥感卫星影像变化检测提供了高精度、快速的方法与平台。以广东某地区为试验数据,研究表明,与传统变化检测方法相比,进一步提高了变化信息提取精度,并可以获得良好的并行加速比,并行效率高,能够满足大规模遥感数据的变化检测。     

ASTER多光谱影像与资源二号全色影像融合研究

随着遥感获取数据手段的日益增多,遥感影像的融合技术备受关注。针对ASTER多光谱影像光谱信息丰富、分辨率小,资源二号全色影像分辨率高、纹理信息丰富的特点,以安徽省马鞍山市当涂县的ASTER多光谱影像与资源二号全色影像为例,分别采用基于主成分分析、小波变换以及主成分分析与小波变换相结合的3种融合方法进行融合实验,并对融合后的影像进行对比,探讨 ASTER多光谱影像与资源二号全色影像融合的方法和效果。结果表明:采用主成分分析与小波变换相结合的方法对两幅影像融合的效果最好,极大地改善了两种单一方法的缺点,提高了原始影像的目视效果和光谱信息,从而为区域研究提供了更精确的数据资料。     

遥感影像变化检测方法综述及展望

变化检测技术是遥感应用领域的一个重要研究方向。本文首先对常见的变化检测方法进行了概括性介绍与优缺点评述,并分析了当前变化检测方法中存在的普遍问题;并在此基础上,展望了一种基于影像分割的变化检测方法:在仅对其中一个时相影像进行分割的基础上,建立了两时相影像间的对应图斑单元与变化判别规则,实现图斑单元间的直接比较来提取变化信息。并分析了基于分割的变化检测方法与像素级变化检测方法相比具有的优势。     

基于对偶树复小波变换与PCA方法结合的图像变化检测算法研究

图像变化检测是遥感图像处理领域重要方向,大多数变化检测算法都存在算法复杂度高、抗噪性弱等缺陷,利用对偶树复小波变换的平移不变性与能提高方向分辨率的优点,把对偶树复小波变换运用于变化检测中,可以提高图像细节变化的检测和算法抗噪性。首先用对偶树复小波变换对图像进行尺度分解,把图像在每个尺度上分解成一个低通子图和六个方向的高通子图。然后运用PCA(主向量分析法）提取每个尺度与方向上的特征并降维,然后运用k均值算法将图像像素分成为变化与不变化两类,最后通过多尺度融合,得到变化检测图像。     

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...     

一种新的遥感影像变化检测算法

针对传统的遥感影像变化检测算法不能同时确保准确率高、抗噪能力强和时间成本低的现状,设计一种新的基于非下采样剪切波变换和自适应脉冲耦合神经网络相结合的遥感影像变化检测算法。充分采用邻域信息有效降低虚警数量;借助非下采样剪切波变换的多方向、多尺度分解并利用全局、局部滤波,有效降低漏警数量;非下采样剪切波变换具有平移、旋转和尺度不变性,有效提升抗噪能力;自适应脉冲耦合神经网络分类准确率高并且时间成本很低。实验结果表明,与其他算法相比,该算法具有更高的检测准确度、更强的抗噪能力和更低的时间成本。实验结果验证了该算法的优越性和可行性。     

基于云的多光谱遥感影像边缘检测研究

提出一种基于云的多光谱遥感影像边缘检测算法。该算法依据矢量角相似性准则并结合邻域关系进行图像区域生长,在此基础之上根据影像的波段建立多维云模型,将待处理对象映射到多个云空间,通过逻辑运算生成边界云并进行多维向量的综合。构建边缘模糊特征平面,在条件概率和模糊划分熵的基础上,通过最大模糊熵原则确定最优阈值,对图像模糊边界进行提取。试验结果表明,该算法在多光谱遥感影像中能取得较好检测效果。     

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。     

基于非下采样Shearlet和几何结构的遥感图像无监督变化检测

提出了基于非下采样Shearlet和几何结构的遥感图像无监督变化检测新算法。首先将两幅SAR图像相减取绝对值得到差异图像,然后利用基于非下采样Shearlet自适应贝叶斯阈值去噪算法对差异图像进行去噪处理来减少噪声的影响。最后根据差异图像的局部几何特征和邻域信息构造跨特征矢量,再利用模糊C-means聚类算法对跨特征矢量聚类,聚类的结果为变化类和未变化类即最终的变化检测结果。实验证明:该算法对噪声的抗噪性能平稳而且有效,可以得到较好的检测结果。     

基于ICA的全色影像和多光谱影像融合算法

提出了一种新的基于独立成分分析的全色图像和多光谱图像的融合算法。对于两幅图像的重叠区域，使用独立成分分析去除遥感影像中高阶数据冗余问题，然后对通过独立成分分析所分离的各个分量进行叠加从而得到最终的融合结果。该方法的优点在于去除了原始图像上的数据冗余，提高了融合后图像的信息量和信噪比。     

基于卫星遥感图像的变化检测算法

在石油勘探、开发炼制及运储过程中,由于意外事故或操作失误,造成原油或油品从作业现场储器里外泄,溢流向地面、水面、海滩或海面,同时由于油质的不同,形成薄厚等一片膜这现象称为溢油.大范围的海上溢油往往会对数个国家的生态、社会以及经济带来严重影响.本文基于卫星遥感数据,将变化检测引入海上溢油的问题中,研究实现对比了多个变化检测算法,最终实现了一个变化检测的溢油检测系统.实验表明,变化检测能有效地减少因地理位置、光照条件因素的影响,泛化能力显著地强于单幅图的分类方法,文章提供的系统能有效地将油区与水面、轻油区域与重油区域分割.     

基于EM算法的人像合成图像的检测

数字篡改图像即使做的很逼真,没有留下肉眼可见的篡改证据,但图像原先的统计学规律已经改变.以人像合成图像为例,为了使篡改图像更逼真,篡改者需要改变图像大小、旋转图像或拉伸图像的某部分,这些操作需要把原图像重采样到新图像上去.虽然这种重采样通常难以察觉,但图像内部的相关性还是可以作为图像被篡改的证据.这种周期性可以通过EM算法(期望最大化算法)检测出来,从而通过检测合成图像的重采样可作为图像篡改的证据.     

基于多时相遥感图像的人造目标变化检测算法

传统的像素级变化检测方法的检测性能受到以下因素的严重制约: 图像辐射差异、配准误差和差异图像分类门限的选取, 并且难以从检测信息中提取出关键的变化. 本文针对遥感图像中人造目标的变化检测问题, 提出了一种综合特征级和像素级的两步变化检测算法. 首先将大幅多时相遥感图像分成一系列子图像对, 采用有监督子图像对分类方法, 提取人造目标变化的感兴趣区域, 然后采用像素级变化检测算法对感兴趣区域进行变化检测, 得到定量的检测结果. 实验结果表明了该算法的可行性和有效性.     

大幅面多光谱遥感图像快速自动配准

针对大幅面多光谱遥感图像的配准需求,提出一种基于特征点的快速全自动配准方法。由于多光谱遥感图像的尺寸较大,计算量大,因此提出特征网格理论,即根据图像灰度值、信息熵值及特征分布均匀性准则,在二级规则网格中选取特征网格参与后续运算,以减小计算量。同时,该理论为SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征点提取算法的并行运行及特征点初匹配方法的改进提供了条件,提高了算法的效率及配准精度。利用本算法对CBERS-02B拍摄的遥感图像进行了实验。结果表明,该方法能够达到亚像素级配准精度,且计算速度快,能够满足大幅面遥感图像处理的要求。     

基于几何概率的聚类分析方法及其在遥感影像分类中的应用

针对现有非监督分类方法不能自动确定最佳分类数、对包含噪声的大数据集适应性差的问题,提出了一种基于几何概率的聚类分析方法,即按照先分大类、后分小类、逐层细分的顺序来确定分类方案,其同一分类层次上不同子类进一步细分的步骤相同,但执行过程彼此相互独立。在每一分类层次上,以几何概率为理论基础,根据样本在特征空间中的分布结构确定类的数目、提取类的中心位置、搜索类的边界。通过TM遥感影像的分类实例及其与ERDAS中的监督、非监督分类方法进行对比的结果表明,基于几何概率的聚类分析方法能明显提高分类精度。     

山丹县草地地上生物量遥感估算模型

选择黑河流域草地植被的典型区域-山丹县作为研究区, 利用2003 年8 月野外实测50 个样方的草地地上生物量数据和同期的陆地卫星TM 影像数据, 分析了植被指数与草地地上生物量的相关关系, 进而建立基于遥感植被指数DV I 的草地地上生物量估算模型。结果表明: 在草地地上生物量和TM 影像植被指数之间关系微弱、直接利用TM 影像数据建立估算模型不可行的情况下,用地面实测的草地植被反射光谱数据对遥感影像数据进行校正, 能够弥补传统的“点-面”建模方法的不足, 获得比较理想的估算模型; 植被指数DVI 与草地地上生物量之间存在较好的相关性, 其估算模型为Y = 2477X - 77. 598 (R 2= 0. 7589) , 经实测数据验证, 总体精度达到80% 以上, 基本上能够满足中尺度的草地地上生物量估算。